ENILNO いろんなオンラインの向こう側

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ポストコロナ社会において「オンライン」は必要不可欠なものとなった。
これからどのようにオンラインと向き合うのか、各企業や団体の取り入れ方を学ぶ。

「バックヤードからの返答が遅い」「営業が資料を読んでくれない」社内のありがちなすれ違いを解決したDXとは?

「社内のコミュニケーションはうまくいっていますか?」。この質問に「うまくいっている」と自信をもって答えられるビジネスマンは少ないだろう。特に近年では、在宅勤務の推進によって顔を合わせる機会が少なくなっており、さらにコミュニケーションが取りにくくなったのではないだろうか。オフィスに在席中であればすぐに質問できたが、在宅では様子が伺えず電話もかけにくいという声も聞こえてくる。違う部門との会話ともなるとなおさらだ。

 

これらの問題を、社内AIチャットを導入することで解決し、大幅な効率化向上に成功した企業がある。自社でもAIチャットを開発する株式会社オプテージだ。コールセンターやサポートの補助としてのイメージが強いAIチャットをどうやって社内向けに利用したのか? 部門間との壁は越えられたのか? 株式会社オプテージ ソリューション事業推進本部サービス運営T白數氏に話を伺った。

営業部門とバックヤード、それぞれの悩み

営業部門とバックヤードの不満と悩み

オプテージではさまざまなソリューションを保有しているが、それらのセールス活動を営業部門が担当しており、社内の業務運営や営業の技術的支援を実施しているのがサービス運営チーム(以下 バックヤード)だ。営業部門ではクライアントからの製品に対する質問をバックヤードに問い合わせることが頻繁にあり、ここにまず課題を感じたという。

 

「営業部門からの問い合わせを一手に引き受けている方がバックヤードに居たのですが、その方が異動になったことで問題が表面化しました。バックヤードへの問い合わせの窓口が不明になり、営業部門の人は誰に聞けばいいのかわからなくなったのです。バックヤードの後任の担当者ではナレッジが無く、すぐに答えられないケースもあって、回答までに時間がかかるようにもなりました。属人化の問題も大きいのですが、そもそもそういった問い合わせのやり取りをメールベースではなく、DXで解消できないかというのがきっかけでした」

 

こういった課題に対して真っ先に思いつくのはFAQページの用意だろう。〇〇をするにはどうしたらいい? 説明書はどこにある?といった質問を想定して答えを用意しておく施策だ。もちろん同社でもそういったページを用意しており、さらに大手質問サイトのように回答できる質問サイトを用意していた。営業部門は質問したいことをFAQページで検索し、そこに無ければ質問サイトでいつでも投げることができる。社内のメンバーであれば、いつでも・誰でも答えられる仕組みにもなっており、一件うまくいきそうな施策にみえるのだが…。

 

「これがうまくいきませんでした。通常のQAサイトでは微妙なニュアンスの質問には対応できず、完全一致するものだけしか返さないからです。質問サイトも結局はマンパワーが必要で、会社の正式回答とするにはバックヤードのベテランから答えてほしいといった要望もあったりしました。

 

そしてこれは独特の営業文化なのですが、営業部門では公然と質問サイトで質問することを恥ずかしいと思うこともあったようです。例えば10年目の先輩が質問サイトで簡単な質問をしてしまうと、2年目3年目の後輩に見られてしまうので、『そんなことも知らないの?』と思われてしまうというのが恥ずかしいということらしくて」

 

結局、こっそりとメールで聞くことなどが頻発。回答もベテランに集中してしまい。バックヤードは疲弊。回答ができなかったり遅れたりすることが蔓延化していたという。

 

こう聞くと営業部門ばかりに非があるように見えるが、営業はクライアントとのコミュニケーションも大事。クライアントの疑問には早く答えないとビジネスチャンスを逃してしまう。在宅勤務でバックヤードと顔を合わせての会話も減ってしまい、メールでの返答は遅延気味、かといって在宅中に電話もかけにくい。そもそも担当が変わって誰に聞けば分からないこともしばしば。

 

このようにコミュニケーションとそれに係る労力にパワーが割かれることに、白數氏は疑問に思っていたという。そこでたどり着いたのがAIチャットであった。

問合せチャット・AIチャットの大きな違いとは

ナレッジサイトのメリット・デメリット

近年の企業ウェブサイトを訪問すると、片隅にチャットウインドウが表示されるケースが増えてきた。これら問合せチャットは、その裏にサポート部門のスタッフが駐在していることが多い。リアルタイムでやりとりできる利点は大きいが、どうしても営業時間内に利用が制限されてしまう。

 

AIチャットではそういった受け答えを、営業時間に縛られることなく行ってくれる。QAサイトのようにあらゆる質問を考慮してアンサーを用意しておく必要はなく、ある程度のQAを記したシナリオを用意すればAIで学習をしてくれる、また、検索されたワードの表現を汲み取ってくれるAIもある。

 

技術的な話題はまず置いておき、AIチャットを導入してどういった成果があったのかを聞いてみたい。

 

「導入して一ケ月後には、営業部門からは『思った以上に質問に対してヒットする』と好評でした。担当者が分からなくても調べられますし、バックヤードが不在の時にも手軽に調べられます。その結果、問い合わせ件数が激減したことが明確に数字として表れています。これは当初の目論見通りでした。なにより、質問にすぐに答えないといけない・待たないといけないといったストレスがバックヤード・営業部門ともに無くなったのも大きなポイントです」

 

そしてこれらAIチャットの意外な利点として、蓄積されたデータによってさまざまな営業施策が可視化されることであったという。

 

「例えばAIチャットへの問い合わせは水曜日に大きく増える傾向がわかりました。これは月曜日・金曜日に営業先に訪問し、その問合せなどの対応を水曜日に行っている、つまりAIチャットで検索しているためだとわかりました。

 

また、どんなワードで調べているのかもナレッジとして蓄積されています。クラウドに関する質問が増えてくると、いまのクライアントがクラウドサービスに関心があることがわかりますし、質問の内容によっては営業部門のセールスポイントの弱みもわかってくる。これは思ってもいなかった効果でした」

 

営業部門の動きが見えてくると、それに合わせてAIの学習サイクルをあわせたりすることができるだろう。ほかにも、パンフレットの質問が顕著に増えていたケースでは、顧客がパンフレットのデータを探しているという行動分析に繋がり、Webでダウンロードできるようにしたなど業務改善につながっているという。

 

「何を探しているかログが残るので、定量分析や、何に困っているかを可視化できるようになりました。数値やワードでデータが表せられますので、他部門や施策への説明がしやすいのもメリットです」

数あるAIチャットサービス。「エナー」がすぐれていたいくつかの理由

Enour AI ChatSupport(AIチャット)

Enour(エナー)はオプテージが提供する様々なチャネルで利用できる総合チャットサービスだ。その中にAIチャット「Enour AI ChatSupport」が用意されており、今回もこれを用いている。自社のサービスを自社内で使うことは決して珍しくないだろうが、採用するにあたっては他のAIチャットとも比較を行い、優れた点があるとして採用に至ったという。

 

「UIが分かりやすい、管理画面で機能がモジュール化されていて拡張しやすいなど、いくつかの利点がありますが、AIの核となるチャットのフィードバックやロジックが分かりやすい点が挙げられます。他サービスはそこがブラックボックス化していることが多く、運用自体をAIベンダー・サービス会社に委託する必要があったりします。そういった場合メンテナンスもしにくく、小さく始めて大きく育てていくといったことができません。結果、費用が高額になります」

 

また、他社サービスにはあまりない機能として、チャット自体に名称をつけられたり、デザインの変更ができる点もエナーの特徴だ。

 

「今回のバックヤード・営業部門間のAIチャットでは、手取り足取り教えますといった意味で『TetoriO(テトリオ)』と名付けました。チャットのデザインもUIが決まっていることが多いのですが、エナーではスマホアプリ風の吹き出しデザインに似せることもできるため、営業部門も違和感なくスムーズに使い始められたと思います。AIのメンテナンスは地味な作業なのですが、こういった遊び心でAIを育てていけるというのもエナーの特徴でしょう」

日本語の検索は難しい? 

日頃、あなたが何かを検索する時のことを思い浮かべてほしい。例えば光回線の価格を調べるなら「eo光 料金」といった風に、単語で区切ってしらべないだろうか? 英語圏では「How much~」と文章で検索されるのにくらべ、単語検索は日本語の大きな特徴であるという。AIチャット エナーではどんな仕組みがあるのだろうか。

 

「基本的にAIチャットは自然な文章で入力する前提になっており、単語で入れられたものは意図を汲み取れないケースが多々あります。それに対して、エナーは自然文と単語入力両方に対応できる複合検索機能があるため、どちらの入力でも正しい回答に導けるのが特徴です」

 

しかしAIとはいえ、担当者がメンテナンスするにはそれなりの言語能力が必須のように思える。

 

「そこまで難しいことをやっているイメージはありません。新人教育をするようにAIへインプットしている印象でしょうか。 実際に、新人社員もAIチャットのログを見ることで技術的なナレッジを身に着けたり、そこから問い合わせの予測を立てるなど、余裕をもって問い合わせを準備することもできるようになりました」

 

最後にAIチャットの導入と効果測定にどれくらいの期間が必要かを聞いてみた。

 

「エナーを用いたTetoriOの場合、テストマーケティングとして約半年間必要でした。開発自体は二ヶ月ほどです。主にQAのデータとAIの学習、全体設計などがこの期間に行います。残りの期間は実際に営業部門に使ってもらってフィードバックを得る期間でした。なによりも営業部門に使ってもらうことが重要なので、その説明も必要です」

 

こういったバックヤードへの問いあわせは、いわば後方支援。前線で動いている営業部門を後ろからカバーするイメージが強いが、AIチャットを用いることで「攻めの後方支援」が可能となる。AIチャットは今後DXや働き方改革の一端を担うことだろう。

AIチャットの問い合わせ(オプテージ)

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