GLOSSARY
用語解説
生成AI（Generative AI）
生成AI（ジェネレーティブAI）とは、学習済みのデータをもとに文章や画像、音声といった多彩なコンテンツを自動生成できる先端テクノロジーです。大規模なニューラルネットワークを用いることで、人間の発想に近いレベルのアウトプットを実現しており、近年ではコンタクトセンターでの活用においても注目が集まっています。この記事では生成AIをコンタクトセンターでの視点を踏まえて解説していきます。
生成AIの定義
生成AIは膨大なデータからパターンを学習し、人間が作成する文章や回答に近い形で新しいコンテンツを生成する人工知能技術を指します。コンタクトセンターでは、大量の問い合わせ履歴や音声データ、FAQデータなどを学習させることで、多種多様な問い合わせに対してスピーディかつ的確な回答案を導き出し、オペレーターの研修期間の短縮や、工数の軽減、品質向上が期待されています。
生成AIの仕組み
ディープラーニングとニューラルネットワーク
生成AIの基盤となるのはディープラーニングです。多層にわたるニューラルネットワーク構造を活用することで、高い表現力と柔軟性のある回答を導き出します。最新の生成AIは、大規模なモデルを用いて、テキストや画像、音声などさまざまな形式のデータを学習できるようになりました。あらゆるドメインにわたる膨大なデータを収集・解析できるようになったことで、文脈やパターンを捉え、より自然で人に近い形で新たなコンテンツを創り出せるようになっています。生成AIによる高精度なコンテンツ制作を実現する、この仕組みの中核となっているのは、「アテンション」という技術です。セマンティクス（意味）をより正確に捉えるために、入力されたデータのどの部分に焦点を当てて処理するかを判定し、アウトプットに反映させます。結果として、人間が書く文章や描くイメージに近い創造的な成果物が得られるのです。
自然言語処理（NLP）の活用
生成AIは一般的に自然言語処理（NLP）を高度に活用しており、単語単位ではなく、文脈や意味構造を理解しながら応対を生成します。マルチモーダルモデル*の研究も活発化しており、テキストと画像を同時に処理したり、音声をテキストに変換した上で画像生成につなげたりといった、多彩な形式での出力が可能になっています。コンタクトセンターでも、こうした最新技術を活用することで、大幅な工数削減や、品質の標準化につなげる取り組みが始まっています。
* テキスト・画像・動画・音声など、複数のデータ形式を同時に処理・理解できるAIモデル
生成AIと従来のテクノロジーとの違い
従来型チャットボットとの比較
従来のチャットボットはあらかじめ設定したシナリオやルールに沿ってやり取りする仕組みが主流であり、自由な質問・想定外の質問には対応しにくいという課題がありました。それに対して生成AIは、内容に応じた回答を柔軟に生成するため、より自然な会話を展開できる利点があります。生成AIによるデータ学習を行うことで、文脈をより深く理解し、多角的な質問にも対応できるようになったのです。
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との違い
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は定型的・繰り返し作業の自動化に強みを持っていますが、複雑で変化の多い問い合わせ対応には必ずしも適していません。この点では、生成AIの自然言語処理能力が大きく活かされます。生成AIを活用することで、単なるルーティンワークの自動化だけでなく、多様な要望に対応するための大きな可能性がうまれてきています。
コンタクトセンターにおける生成AIの活用事例
近年では、さまざまな生成AIソリューションを活用した、コンタクトセンター高度化の取り組みが始まっています。こういった大規模な取り組みだけではなく、コンタクトセンター業務の一部の自動化や、アプリケーションの導入なども進んでいます。
生成AI型チャットボット・ボイスボット
生成AIを搭載したチャットボットやボイスボットは、自然な言葉づかいで顧客の質問に応答できる点が特徴です。
リアルタイム要約機能
会話内容を生成AIがリアルタイムで要約し、対応履歴やレポートへの入力作業を大幅に軽減します
感情分析と多言語対応
顧客が発する言葉のトーンやキーワードから感情を推定し、クレームリスクの高いケースや緊急性のある相談を自動検知する仕組みが整いつつあります。これにより、早期エスカレーションで顧客満足度を維持できます。
FAQ自動作成・更新
大量の問い合わせデータからFAQやマニュアルを自動生成することで、情報管理の効率化と品質向上が期待されます。
オペレーター教育支援
新人オペレーターの育成が大きな課題となる中、生成AIがトークスクリプトを自動生成し、分かりやすい教材の作成を補助することで、研修プロセスを効率化できます。
生成AI Co-Creation Lab. での取り組み
生成AI Co-Creation Lab. では、コンタクトセンター自動化ソリューション「Hybrid Operation Loop」において、段階に応じた実証実験や導入を通して、企業の新たなビジネス価値の創出につながる先進的な提案を行っています。
生成AI導入における課題
ハルシネーション問題
生成AIの回答が誤っていたり、根拠のない情報を作り出したりといった現象をハルシネーションと呼びます。顧客への案内にハルシネーションが含まれていた場合、顧客が混乱し、企業イメージにも悪影響を与えかねません。運用段階ではオペレーターや管理者がAIの生成結果をモニタリングし、問題となる回答を修正する仕組みが必須です。
セキュリティとプライバシー
顧客から寄せられる個人情報や機密情報が生成AIの学習データに含まれないよう配慮することが不可欠です。学習プロセスと本番運用で利用するデータを明確に分離し、アクセス制限の仕組みを併用することが重要です。
データバイアスの問題
AIは学習データの偏りをそのまま拡張してしまう傾向があります。企業としては、ダイバーシティやインクルージョンの観点からAI出力を監視・修正する体制を整え、人権を尊重したコンテンツ作りを徹底することが望まれます。
まとめ
生成AIは、コンタクトセンターの高度化と効率化、自動化を実現可能にする重要なテクノロジーです。チャットボット、リアルタイム要約、自動分類、感情分析、FAQ自動作成、オペレーター教育支援など、業務単位での活用から、問い合わせ自動化といった大規模な仕組みの構築など、会社のデジタル活用状況や事情に応じて活用シーンは多岐にわたります。一方で、ハルシネーション、セキュリティ、バイアス問題といった課題も存在し、導入時には注意が必要です。適切な計画と運用管理のもと、生成AIを活用することで、コンタクトセンター業務の革新とビジネスバリューの創出へとつながるでしょう。
