多くの企業が課題を抱えているカスタマーサポート業務。一般的には時間をかけてDX推進や効率化を目指しますが、この問い合わせ対応業務向けツール開発プロジェクトでは、日々の定型業務を機械学習を活用して高速化し、担当者の習熟度によって作業工数、回答の正確性にばらつきがあった状況を改善しました。
施策内容
1.機械学習モデルを基盤にAPIを設計、開発
SBI新生銀行さまは、メールを通じた相談フォームの回答業務において、テンプレートを使用するケースや自由記述が必要なケースを分析し、適切な回答を自動返却する機械学習モデルを作成しました。そして、この機械学習モデルを活用するために、当社がAPIの設計・開発を担当。1件あたりの作業時間を削減しつつ、均一化を実現するため、定期的にモニタリングをおこなっています。
2.Herokuの活用
1の機械学習モデルから自動返却された回答をSalesforce Service Cloud上でも使用するにあたって、Salesforce社の製品の1つでPaaSのHerokuを採用することでSalesforce固有の制約を考慮する必要がなく、構築や運用を簡略化しました。
取り組みの成果
1.回答メールテンプレートの検索の参考になった割合が30%を達成し対応時間を削減
従来は問い合わせ内容に適した回答テンプレートを手動で検索していましたが、問い合わせ内容の分析から適切な回答メールテンプレートの候補提示までを自動化。その結果、対応の参考になった割合が30%を達成し対応時間を削減し、40%〜50%の精度で自動的に適切な回答の出力を実現したことで、工数やコストの削減、一部属人化からの脱却に成功しました。
2.担当者の検索時間短縮による、カスタマーサポートの品質改善
業務に慣れていない担当者の対応時間を削減できたことで、顧客体験の向上に貢献しました。また、空いた人員・時間はより付加価値の高い業務へシフトし、さらなる顧客体験の改善にも取り組んでいます。
（最終更新日：2025年08月）
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