人工知能で効率化 ヘルプデスクでの導入成功例

様々な場での活躍が望まれる人工知能ですが、日本でも実践への導入が進みつつあります。特に、人材難である現場からの需要は高く、企業のヘルプデスク業務では人工知能を導入し、運用している例も多く存在します。今回は、人工知能が企業のどう言った課題を解決してくれるのか、ひとつの例として人工知能のヘルプデスクでの活用とIBMワトソンによる成功事例を紹介します。

ヘルプデスク業務の課題と現状

ヘルプデスクでの対応は直接利益を生み出さない”ただのバックオフィス業務”と侮ってはいけません。特に日本の企業であれば、質の高いサービスが求められます。お客様からの問い合わせにきちんと対応できなければ、顧客満足度、ブランドロイヤリティの低下につながり、結果的には売上の減少などよからぬ結果に結びついてしまうからです。ヘルプデスク業務できちんと事業をバックアップするためには、経験豊富な人材を十分な人数確保しなければいけません。しかし、人材内のこの時代、企業が直面しているのが、ヘルプデスクオペレーターの採用コストと教育コストの問題です。

労働人口が年々減少に向かっている日本では、ヘルプデスクで働く十分な従業員数を確保すること自体難しい。そのため、割高な賃金での募集や、多方面からの採用活動の継続など、まずは採用するまでに大きなリソースを割かなければいけません。加えて、質の高いヘルプデスクサービスを提供するには、人材のトレーニングや教育が必要で、人数さえ揃えばすぐに稼働できるというわけでもありません。多くの企業は、少なからずこう言った問題に頭を悩ませています。

ヘルプデスク業務を効率化するIBMワトソン

人工知能はこう言った課題を解決することに大きな期待をかけられています。その中でも、IBMが開発するワトソンはヘルプデスク業務での利用において多くの成功を収めています。では、ワトソンがどう言った仕組みでヘルプデスク業務を効率しているのかを見てみましょう。
まず、ワトソンは言語認識に優れており、その点がヘルプデスクでの利用が役立っています。通常、オペレーターは質問を受け付け、対処方法や過去の例をデータベースなどから検索し、質問者に回答します。ワトソンは、その一連のプロセスをぎゅっと短縮し、オペレーターにリアルタイムで最適な回答文を自動提案してくれます。この優れた機能によって新人オペレーターでも、すぐに熟練者のような質の高いヘルプデスクサービスを提供できるようになるのです。効率の面においても、回答時間が短縮できることが予測されるので、従来よりも少ない人数でヘルプデスク業務を遂行することができます。
こう言ったヘルプデスク業務をアシストする人工知能は他にも存在しますが、ワトソンはディープラーニングによる学習アルゴリズムが優れているため、他社の製品よりも高い精度で回答を導き出すことが可能なのです。ワトソンであれば、こう言ったヘルプデスク業務の応答時間を30％から60％削減できるケースもあるということです。

みずほ銀行でのワトソン導入事例

コスト削減が早急に進む銀行業務ですが、メガバンクのひとつみずほ銀行もワトソンの導入に踏み切っています。初期段階では、オペレーターがワトソンに正解の回答文を教えることで、ワトソンが様々なケースに対応できるよう学習させます。今では横浜市にある自社の２００席以上ある大型のコールセンターに導入され、運用されています。このみずほ銀行のシステムでワトソンは、オペレーターと質問者の会話内容を自動で認識し、パソコンの画面に数秒間隔でつぎつぎと複数の回答文候補を提示するようになっています。驚くべきは、その回答候補の正確さです。上位5以内の回答の適切さは88％を記録し、目標であった80％を大きく上回る運用結果になっています。このワトソンの導入で、みずほ銀行はオペレーターの教育コストの削減と回答時間の短縮による顧客満足度の向上を同時に達成したのです。

人材の確保が難しいとされる現代で、人工知能は企業の新たな救世主となるかもしれない存在です。正確さと速さが求められるヘルプデスク業務といった環境でも、人工知能はすでにその有効性を示しています。特にIBMは巨額の開発費をワトソンに投入し、人工知能を活用した事業に大きく舵を切っています。今後も、製造、IT、サービスと様々な分野で人工知能技術を核としたソリューションを展開してくれることでしょう。