コールセンター白書2023とAmazon Connect

カテゴリ一 AWS AI
2023-12-25

西山です。

Amazon Connect アドベントカレンダー 2023、最終日の記事です！

ギークフィードとクラスメソッド、スカイアーチHRソリューションズのメンバーによるAmazon Connect盛りだくさんのカレンダーです。

ぜひ他の記事もチェックしてみてください。

 

最終日は技術系の記事ではなく、コールセンター（コンタクトセンター、以下コールセンターで統一）業界の動向についてコールセンター白書2023をベースに紹介しつつ、その中の課題についてAWSを活用してどうアプローチできるかを私の視点で書いた記事となっております。

 

2022年の記事もありますのでそちらも興味があればご覧ください。

 

コールセンター白書とは

 

コールセンター白書はリックテレコム社が毎年出版している、コールセンターに関する日本国内唯一のデータブックです。コールセンター運営企業、BPO企業等に実施したアンケートなどから調査したデータをまとめ、業界動向がまとめられています。

超ニッチな本ですが、グラフが多く、用語解説もページ内にあるので業界に馴染みが無い方でもサクサク読めると思います。

 

こちらから購入可能です。

 

2023年は以下の章立てとなっています。

 

  1. 国内コールセンターのマネジメント課題
  2. 国内コールセンターの実態
  3. コールセンター利用者調査
  4. コールセンター／CRMアウトソーシング市場検証
  5. 全国自治体のコールセンター誘致・進出状況調査

 

特に1章、2章の内容が当年の調査に基づく業界動向をメインに書いているため、そちらの内容をもとに以下は書いていきます。

3章以降は本記事では扱いません。また、グラフや詳細な数値データについても公開はせずに大まかな数値のみを記載していきます。

 

国内コールセンターの実態と課題

コロナ後の状況

2023年は一気に新型コロナウイルスが落ち着いた年になりました。町中でマスクを着ける人は激減し、飲食や旅行もコロナ前と同じように当たり前に行われるようになりました。
飲食やサービス業界へ人手が戻ったことにより、コールセンター業界では人材が不足しているのに採用が難しいという状態になっており、時給を上げたり離職率を減らす試みが行われています。

 

また、この後の課題の一つにも出てきますが「人を介さないセルフサービスでの解決」をいかに提供するかということが重要になってきました。
それは例えばFAQやチャットボット、ボイスボット、システム連携による自動化などです。

 

応対品質、顧客課題の解決率を落とさずにいかに自動化を進めるかというところが中、長期的な課題になってくるでしょう。

 

SV・リーダー、運営者の意識

 

SV（スーパーバイザー）、リーダーへのアンケート調査にも重要な点がありました。
コールセンターの給与は日本の平均給与と比べても低いです。一方で業務の幅は多岐にわたります。
給与が上がらない背景としてコールセンターはコストセンター（売上や利益がなく経費だけが計上される部門）として見られることと、定量的な評価がされづらいことにあります。
コールセンターの設立目的（企業内での存在意義）は大半が顧客満足度の向上ですが、抽象的でそのままでは数値化をすることができません。

 

日本のコールセンターではKPI（Key Performance Indicator）として応答率（問い合わせにどれくらいの確率で応答できているか）が重視される傾向がありますが、電話に出れたかどうかは顧客満足度の指標としてイコールと考えることはできません。
より重要なことは、「顧客が問い合わせした内容が解決したか」だったり「問い合わせの中で良い顧客体験を味わうことができたか」ということであり、それらを数値化し可視化することで企業内のコールセンターの価値を示すことができるのではないでしょうか。

 

先述した、人材不足からくるセルフサービスでの解決の必要性と合わせて考えると、IT技術を活用してセンター全体の生産性を上げ、データを可視化することが重要になります。
SV・リーダーへのアンケート調査結果にもIT活用は多く上がっており、今後のコールセンターIT活用はさらに進んでいくと考えられます。

 

コールセンターのクラウド化、マルチサイト化

 

コンタクトセンターシステム市場全体を見ると、まだオンプレミスのほうが市場規模が大きいもののトレンドはクラウドに向かっており、近い将来市場規模が逆転しそうです。
アーリーアダプター層はすでにクラウド化を済ませており、レイトマジョリティ層である金融系企業やBPOベンダーが規模の大きいクラウド移行を行うのではないかと予想されています。

 

また、興味深いトピックとしてコールセンターのマルチサイト化がありました。
もともとBCP対策としてマルチサイト戦略を行っている企業は多くありました、より柔軟な働き方を可能とするために大規模なセンターではなく住居エリアに近い小さなサテライトオフィス的なセンターを作ることが注目されているそうで、このトレンドの中で中小規模のセンターを複数展開するとなるとクラウド化需要も今後高まっていくのではないかと思いました。

 

ITソリューションの導入状況

 

マルチサイト運営を多くの企業が行っていますが、サイト間でのDBやシステムの統合は半数ほどしかできていないというデータがありました。これはマルチAZ構成なのにアプリケーションもDBもAZごとに独立して運用されているのと同じであるため、BCP対策としては不十分と言えます。
また、今後自動化やセルフサービス化、マルチチャネル化を推進するためには、どのセンターで問い合わせを受けても、システムが自動で問い合わせを受けても連携できるように統合プラットフォームの導入は必須課題となります。

 

クラウドPBXやコミュニケーションプラットフォームは半数弱が導入しており、Avaya、Genesys、Amazon Connectが代表的です。ソリューションごとの比率は昨年とあまり変わっていない印象でした。

 

チャットやFAQといったソリューションが次いで多く、チャットボットが導入されるケースも増えてきているが、まだFAQに書いてあることを示すだけの単純なものが多く、例えばアカウントの情報変更といった定型業務を自動化できているところは少ないようです。
定型業務に限らず、なにかシステム的な変更を加える必要があるものや複雑な問い合わせはオペレーターが有人対応を行っているケースが大半とのことでした。

 

課題に対してAWSでどのようにアプローチできるか

変化に強いセンター作り、BCP対策、統合プラットフォーム化

 

コールセンターに限らず、変化の早いビジネス需要に対応するためやBCP対策として、クラウド上に統合プラットフォームを構築することが一般的となっています。
オンプレミスと比較して安価に素早く新しいシステムや機能を導入、評価し判断するというサイクルを回すことができることが強みです。

 

Amazon Connect自体は毎年多くのアップデートを行っており、なんと2年で200件近い機能アップデートが行われています。
以下は本アドベントカレンダー内でのクラスメソッド林さんの記事です。

2023年を Amazon Connect のアップデートで振り返る – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023 –

 

またAmazon Connectは複数のデータセンター郡で冗長化された高い可用性を持っており、サービス標準でBCP対策が行われています。

高可用性のあるコンタクトセンターをAmazon Connectで構築する

 

Amazon ConnectをクラウドPBXとして選択しない場合にも、AWSを組織のクラウド基盤として選択するメリットはあります。
例えばGenesys Cloud Platformはコールフロー内でのLambda呼び出しやDirect Connect接続などをサポートしているため、Amazon Connectと同様にAWS上やオンプレミス上のシステムと連携が容易です。
またギークフィードが提供するXcallyもAWS上で提供しているため、ボイスボットのLexなどAWSの強力なサービスとの連携を行うことができます。

 

その他にもDXへ向けたデータ統合基盤として俊敏性、可用性を併せ持つAWSを選択し成功している企業は、すでに世界中に多く存在しています。

 

電話以外のチャネル拡大

 

Amazon Connectは電話以外に

 

  • チャット
  • in-app（WebRTC）
  • 双方向SMS

 

のチャネルを持っており、連携開発を行うことでソーシャルメディアのチャット機能との連携も可能です。
そしてそのチャネル全てで音声と同様にAWSのサービスや外部システムとの連携を行うことができます。
設定も音声とあまり変わらないため、追加の知識無く30分もあれば利用を開始することができるため、まずはPoCや一部業務で実際に利用してみることをおすすめしています。

 

顧客の自己解決比率向上（セルフサービス化）

 

顧客の自己解決比率を向上させるためにまず第一に必要なことはコールリーズン（問い合わせ理由）を分析することです。

どういった問い合わせが多いのかを分析し、ニーズが高く自動化しやすいものから着手していくことで、効率よくセンター全体の生産性と顧客満足度を向上させることができます。

 

しかしコールリーズンを分析するためにすべての通話を人の手で確認することは困難です。

Amazon Connect Contact Lensの通話の自動分類機能を利用すると、事前定義した単語やフレーズをもとに通話へラベル付けをすることができます。

また、生成系AIを利用すれば、事前に単語やフレーズを登録しなくても、指定したカテゴリーのどれに通話が分類されるかを通話の文字起こし結果から判定することも可能です。

いずれの方法を取るにしても、コールセンター運営者が事前にどういったカテゴリー、問い合わせ内容があるかを知っておく必要があります。

 

問い合わせが多く自動化しやすいものが特定できれば、そこから先は実装です。

例えば「顧客のアカウント情報の変更」を自動化する場合、Amazon Connectとアカウント情報を持つアプリケーションとの連携を行います。

通話とチャットでは音声かテキストかというインターフェースの違いはあれど、システム間連携の仕組みは変わらないため再利用することができます。

Amazon Connectはシステム間の連携にLambdaを利用するため、スケーラブルな連携の仕組みを短期間で開発することができます。シンプルな連携であれば、1週間以内にプロトタイプを作ることができるのではないでしょうか。

 

最終的に顧客が自分自身で問題を解決することが目的であるため、インタラクティブな音声のやりとり（ボイスボットなど）にこだわらず、アカウントの情報変更リンクをSMSで送信するといった方式でも全く問題ないと思います。

音声インターフェースはWebアプリなどと比較して開発コストが高いため、コスト・期間と顧客体験のトレードオフになります。

どちらを選ぶかは状況によって変わりますが、小さく始めて徐々にスケールするというAWSのベストプラクティスに従うのが良いと思います。

 

生成系AIの活用

 

2023年はChatGPTを始めとした生成系AIが世の中で広く知られるようになった年でもあります。

AIが人間かと思うほど自然な日本語で会話ができることに驚きましたが、同時にハルシネーションも起きやすいというのはご存知の方も多いと思います。

 

ハルシネーションを平たく言うとAIがわからないことをそれっぽく言う現象のことです。

ハルシネーションとは、人工知能（AI）が事実に基づかない情報を生成する現象のことです。まるでAIが幻覚（＝ハルシネーション）を見ているかのように、もっともらしい嘘（事実とは異なる内容）を出力するため、このように呼ばれています。
OpenAIのChatGPTやGoogle Bardのような会話型AIサービスでは、ユーザーの質問に対してAIが回答しますが、どのようなデータに基づき回答されたのかが分からない場合、それが真実なのか嘘なのか、ユーザーが判断することは困難です。ハルシネーションは、会話型AIサービスの信頼性に関わる問題であり、この問題を解消するために様々な研究が進められています。

ハルシネーション（NRI 用語解説）より引用

 

記載あるように、AIの回答が正しいかは保証されません。

また生成系AIは従来のシステムや従来のAIモデルと比較してコストがかかり、処理や準備のスピードが遅いといった課題もあります。

前章で紹介したようなアカウントの情報変更などの定型業務は生成系AIを使わずともより早くコスト効率も良いシステムを構築することができます。

ですので、安易にいろいろなことに対して生成系AIを使おうという考えは正しいとは言えません。

 

生成系AIが強みを持つのは新しい文章を生成する部分、特に要約などの与えられた情報から簡潔な文章を生み出すタスクを行うときです。

問い合わせの要約に生成系AIを活用することで、ハルシネーションが起きづらく安全に、かつ人間の業務負担を大幅に減らすことができる上、品質の標準化を図ることができます。

Amazon Connect Contact Lensには会話の要約機能があるほか、Amazon Bedrockを利用することで複数の企業のモデル、自分でトレーニングしたモデルを利用することができます。

 

AIを始めとして新しい技術を使うことは重要ですが、それぞれには適材適所があることを理解することが重要になります。

 

下記は参考にしたコンタクトセンターで生成系AIをどう活用することができるかについてのAWSのブログです。

How contact center leaders can evaluate using generative AI for customer experience

 

正しいKPIの取得

 

SV・リーダー、運営者の意識の章でも記載しましたが、日本のコールセンターではKPIとして応答率やサービスレベル（◯秒、◯分以内に応答した割合）を一番に重視する傾向がありますが、本質的には「顧客が問い合わせした内容が解決した割合」、「問い合わせの中で良い顧客体験を味わうことができた割合」といった数値をKPIとすることがよりコールセンターの設立意義に即しています。

 

KPIとして利用するためには元となるデータを取得し可視化するする必要があります。

「顧客が問い合わせした内容が解決した割合」を例にすると、通話やチャットの各問い合わせの際に、

 

  • オペレーターが直接顧客に問題が解決したか尋ねる
  • 通話、チャット終了後に解決したかをIVRや自動チャットで聞く仕組みをつける

 

といったデータの取り方が考えられます。そしてそのデータを各通話、チャットのデータに紐付けて保存する必要があります。

Amazon Connectでは問い合わせ属性を設定することで各問い合わせ（通話、チャットなど）に独自に定義したデータをもたせることができますし、AWS上の他のデータベースサービスを活用することもできます。そしてそれらのデータをAWSのアナリティクス系サービスを利用することで様々なデータと合わせて可視化することができます。

 

また、「問い合わせの中で良い顧客体験を味わうことができた割合」はNPS（ネットプロモータースコア）を取得することで実現することができますが、こちらも同様にデータを取得し個別の問い合わせと紐づけて保存する必要があります。

 

このように、コールセンターや顧客、ビジネスのニーズに応じて、新しいデータを取得し通話に紐づけて保存するというカスタマイズを繰り返し行っていく必要があり、またカスタマイズは短期間で行う必要があります。

そうした際にAmazon ConnectおよびAWSはひとつの最適解といえます。

Amazon Connect自体が日々進化していること、AWSの他サービスと組み合わせていかようにもカスタマイズ、スケールすることができること、新しい変更をすぐに試しサイクルを回すことができるためです。

 

さいごに

 

コールセンター白書2023の内容と課題に対してどうAWSを活用するかという内容でした。

コールセンター白書は普段のシステムベンダーの立場からは見ることのできないコールセンターの実態やニーズを知ることができるため、顧客フロントに立つエンジニアやプリセールスのエンジニアにおすすめの本です。

具体的な数値データをブログ内では出せなかったので、内容に興味を持った方はぜひコールセンター白書を実際に読んでみてください（ギークフィードのオフィスにあるので定期開催しているもくもく勉強会のときにも読めますよ！）

 

最後に、ブログ記事のサムネイルはDALL·E 3で生成した、コールセンターオペレーターの前で力強く演説するシステムエンジニアの画像（少年漫画風）です。

生成系AIはブログのサムネイル作成には最高ですね。

こんなイラストもできました。巻頭カラーにありそう。

 

 

それでは2024年もよろしくお願いします！

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