経営会議で却下された生成AI企画　KINTOは“引き算”でカスタマーセンターの後処理時間を3分の1に

後処理が3分の1に　次の壁は「人と同等品質」という高いハードル

　AIの本格導入後もPDCAを回しつづけた結果、成果はさらに伸びている。AHTは861秒から644秒へと25％短縮。ACWに至っては378秒から124秒と、導入前の3分の1になった。

　「PoCの時点でさえうまくいっていると思っていましたが、そこから100秒以上スコアを伸ばすことができています。嬉しい誤算でした」（縄田氏）

　重要なことは、単なるコスト削減にとどめず、浮いたリソースを応対品質、すなわち「CXの向上」に還元した点だ。顧客対応にかけられる時間が増えたことで、電話の応答率は91.5％から94.0％に向上。応対に集中できるようになったことで、顧客満足度も88.5％から89.7％と、AI導入前を上回るスコアを記録している。本格導入時に定性的な効果として挙げていた点が、定量的な成果としても表れた格好だ。

　現在KINTOは、当初の計画でフェーズ2に位置づけていた、2つの取り組みについてPoCを進めている。1つは、AI音声による本人確認と問い合わせ内容の聞き取り。もう1つは、通話中の会話をAIが把握し、数百ある応対ナレッジの中から必要なものをコンシェルジュに提示する仕組みだ。ただ、PoCを重ねる中で顧客と直接やり取りする領域にAIを適用する難しさも見えてきた。AI音声での本人確認では、顧客が名前を伝えてからAIが応答するまでに間が空き、やり取りがぎこちなくなってしまう。AIの精度にも、まだ改善の余地があるという。そもそも経営陣が接客へのAI活用に慎重だったのは、人による応対が既に高い品質を保っているからだ。

　「今も人による日々の応対では、ミスが1％未満というスコアで運営できています。今の状態よりも下げるなと言われると、ハードルはかなり高い。ただ、フェーズ1で非常に大きな効果が出ているため、諦めずに接客領域でも活用していきたいと考えています」（縄田氏）

　セッションの最後に縄田氏は、一連の取り組みから得た学びとして「明確なROIが示せる領域でミニマムなPoCを実施する」「PoCではベンチマークスコアの実現に専念する」「PoCのファクトに基づき本導入を提案する」「精度・品質が求められる領域は、品質検証プロセス（フェーズゲート）を経て段階的に展開する」の4点を挙げ、次のように締めくくった。

　「一見遠回りに見えるかもしれません。しかし、リスクを限界まで削ぎ落として確実な一歩を踏み出すことこそが、真の業務変革を成し遂げるための一番の近道なのではないかと感じています」（縄田氏）