ギブリーは、ニトリとともに、2024年5月より生成AIを活用した「コンタクトセンター改革プロジェクト」を推進してきた。今回、本プロジェクトの一連の取り組みの成果が発表された。約30人分の業務工数の削減と、捻出されたリソースを遠隔接客などの高付加価値業務へ再配置することで、顧客の利便性向上と業務生産性向上の両立を実現したという。
コンタクトセンターにて生成AI技術と次世代ナレッジベースを活用することで、問い合わせに対して、24時間・365日解決できる未来型のカスタマーサービス構築を目指す本プロジェクト。ギブリーは、構想設計から基盤構築・業務オペレーションの設計を担っている。
ニトリの「お客様向け生成AIチャットボット」の設計
ギブリーは、社外（顧客）向けのFAQ・チャットボット・ビジュアルIVR・メール・問合せフォームの回答の参照データとなるQ＆Aや商品データベースと、社内（従業員）向けのQ＆A・業務ルールを一元管理する「ナレッジベース」を構築した。これにより、従来分散していたナレッジを整理・統合し、一度の更新で複数チャネルの回答が変更できるようになった。
また、整備したナレッジをもとに、FAQサイトおよびニトリネットの各商品ページ上で、顧客からの問い合わせに生成AIが回答するチャットボットを構築。回答精度を高めるため、参照ナレッジのフォルダ階層化やタグ付けを行い、RAGで使用されるナレッジを制御している。
加えて、AIが質問内容を事前に振り分け、生成AIで対応する問い合わせと有人対応が必要な問い合わせを判別することで、適切な窓口への案内やエスカレーションを実現しているとのことだ。
現在、生成AIチャットボットは「ニトリネット（購入・サービス）」および「会員・ログイン関連」の問い合わせを対象としており、「ロングテール問合せ」「商品問合せ」の2つの領域に対応している。
ロングテール問い合わせへの対応
課題
ロングテール問合せは、問合せ頻度が多くないものの、コールセンター全体では無視できない件数があり、回答に必要な情報の検索や管理者への確認に時間を要することが課題だった。
課題へのアプローチ
- 生成AIチャットボットの設置
- 回答できなかった質問の抽出とナレッジの改善・拡充
チャットボットの設計
- 定型質問：ルールベースの選択式でよくある質問の回答（Q&A）を準備。顧客の入力の手間を取らせず、頻出する質問に回答
- ロングテール質問：お客様が「生成AIに質問する」か、「有人オペレーターに問い合せる」かを選択。有人オペレーターの対応は時間帯によっては回答を待つことがあるが、生成AIでは待つ必要がなく、24時間365日回答
- 生成AI回答
RAG対象テキストの制御：ナレッジ参照フォルダを限定することで、 ハルシネーションリスクを抑制
AIによる事前振り分け：クレーム対応や商品提案など、生成AIによる回答が適切ではない問い合わせについては、AIが事前に判別し、適切な窓口へ誘導
回答ログの解析：問合せ経路毎の自己解決率を分析することで、改善すべき経路が明確化。顧客の質問から不明点を洗い出し、ナレッジの改善だけでなく、ニトリネット上のUI/UXの改善にも活用
「商品問合せ」への対応
課題
ニトリネットは16万点以上の商品を取り扱っており、商品に対する問合せが数多く寄せられている。一方で、商品の入れ替わりも頻繁に発生するため、すべての商品ごとに個別のQ＆Aやナレッジを整備することは現実的ではなく、有人オペレーターでしか対応できない問合せが大半だった。
課題へのアプローチ
- 商品ページごとに、生成AIチャットボットの設置
- ニトリネット及び商品データベースとのデータ連携開発
- 回答できなかった質問の抽出とナレッジの改善、拡充
チャットボットの設計
- 商品特定：ニトリネットで表示している商品の商品コードを自動取得
- 定型質問：ルールベースの選択式でよくある質問の回答（Q&A）を準備（回答は商品マスタから提示／例：送料・組み立て有無など）
- 生成AI回答
RAG対象テキストの制御：商品マスタ→カテゴリナレッジ→共通ナレッジの順にナレッジを参照することで、特定商品、特定カテゴリ、一般的な問合せまでを幅広くカバーしつつ、ハルシネーションリスクを抑制
AIによる事前振り分け：商品提案など、生成AIによる回答が適切ではない問い合わせについては、AIが事前に判別し、適切な窓口へ誘導
回答ログの解析：お客様の質問から不明点を洗い出し、不足している情報や説明内容を特定。その内容をニトリネットの商品説明欄に反映するとともに、店舗従業員が参照するナレッジにも追記することで、店舗での問い合わせ時の回答にも活用
プロジェクトの成果
- 電話・メール・有人チャットの有人化対応件数を前年比10%削減
- 生成AIチャットボットによる24時間365日の問合せ対応を実現し、夜間を含めお客様が自己解決できる状態へ
- 約30人分の業務工数削減を実現し、創出されたリソースを遠隔接客などの高付加価値の接客業務へ再配置
- 顧客から寄せられる自由入力の質問を基に、ニトリネットのUI／UXを改善
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AIdiver編集部（エーアイダイバーヘンシュウブ）
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