お客様対応は人工知能で。アフターサービスはどう変わるのか。 | SiTest (サイテスト) ブログ

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お客様対応は人工知能で。アフターサービスはどう変わるのか。

「アンタじゃ話にならん、人工知能にかわってくれ!」
 
企業のアフターサービスの分野でも、人工知能導入が期待されています。
ゆくゆくは、上記のような業を煮やしたお客様が人間より人工知能の対応を求める日が来るのでしょうか。

コールセンターに導入される人工知能

すでにお客様窓口など、さまざまな対人業務に人工知能が導入されるケースは増えてきています。

TRAINA/トレイナ

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http://bigdata.nri.co.jp/traina/
TRAINAは野村総合研究所が開発した対話型人工知能で、Web上の問合わせ窓口として、コールセンターのオペレータのサポートを行うなど、さまざまな対話に利用が可能です。
さらに音声認識機能と組み合わせれば、音声入力による問い合わせに対応することもできるようです。

この分野での代表例としてはIBMの「Watson」がすでに業務に適用されており、そのWatsonに対抗する国産システムとしても注目です。

アフターサービスでの人工知能

アフターサービスで最も代表的なものは、お客様からの問い合わせや苦情に対応するコールセンターです。
苦情対応の窓口であることから従事者のストレスが大きく、離職率が高く常に人手不足な分野と言われています。
一方で、特にクレーム内容の連絡は相手の機嫌や緊急度などからきめ細かい対応を求められる仕事でもあるため、人工知能など機械がその仕事を行うのは比較的困難とされてきました。

残念ながら現在の実業務での導入事例としては、オペレーターが対応マニュアルをいち早く見つけ出すためのサポートや、メールを分類しその対応を選別するといったものに留まっています。

IoTと組み合わせ新たなアフターサービスに

今まではメーカーは商品を作り売ることを第一に考え、消費者は商品を買い、使い、飽きたり壊れたら買い替える。
そんな売りっぱなしに近かった工業製品も、すでにIoTと人工知能であらたな付加価値をつける時代が始まっています。

センサーから集まったデータを元に、何か異常が起こった時や、想定外の利用方法をしているため製品の性能が発揮できていなかったり、故障に繋がる危険があることを検知し、利用者に連絡することができます。
また、データを人工知能により分析することで、製品そのものの故障時期の目安や、メンテナンスが必要な時期の予測も可能になります。

スマート・ドクター

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LG電子は人工知能を活用したスマートフォン遠隔アフターサービスを提供することを発表しました。
アフターサービスにはマシンラーニング、ビックデータ分析など人工知能技術を導入し、遠隔サービス機能を強化することで利用者がサービスセンターを訪れる不便を削減しようという試みです。
「スマート・ドクター」は発熱、消耗電流、ネットワークの他、バッテリー、センサーなどハードウェアの状態36項目を管理、自ら診断し、深刻な問題が発生すると使用者に即時知らせるのだそうです。

最後に

壊れる前に診断し、あらかじめサポートをしていくという流れは、工業用機械や重機では遠隔モニタリングで人間が管理していました。
もちろん、それだけの工数やコストを掛けて採算がとれるからこそのアフターサービスです。
携帯電話など、一般消費者にメーカーがそこまでコストを掛けることは現実的ではありませんが、人工知能活用であれば低コストで管理が可能です。
商品の使用状況に応じて商品自体が利用者をサポートすることで、お問い合わせ自体を減らしてしまう。
IoTの進化とともにアフターサービスの形も大きく変化していくかもしれません。