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問い合わせ代行会社のコールセンター対応をAIで効率化

システムやパソコンの問い合わせ対応を請け負う企業が、過去の対応履歴をAIが検索して対応方法を提案し、記録の要約も自動で作る問い合わせ管理の仕組みを自社で開発し、初回での解決を増やしながら1件あたりの対応時間を大きく減らした取り組み。

使用ツール:Amazon Bedrock、RAG、Amazon OpenSearch Service、Claude 3 Sonnet、Claude 3 Haiku、Amazon Nova、AWS Lambda、Amazon RDS

事例の要約

課題
問い合わせの内容や対応方法の記録・管理が担当者任せで、情報が一元化されていなかった。担当者によって対応にばらつきがあり、過去の対応事例は蓄積されていても、類似のケースを探すのに時間がかかっていた。
取り組み
受電から完了までの問い合わせの状況と、担当者、顧客、内容、対応方法を一元管理する。
担当者が問い合わせ内容を入力すると、AIが過去の対応履歴から類似の事例を探し、最適な対応方法を提案する。
箇条書きのメモからAIが対応記録の文章を作り、履歴の内容も評価・校正して知識として蓄積する。
成果
初回の対応で解決できるケースが大きく増えた。
平均の対応時間が大幅に短くなり、過去事例の検索時間も数分から短時間になった。
新人でも早い段階から質の高い対応ができるようになり、同じ人員でより多くの問い合わせに対応できるようになった。
出典 AWS aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-creative-web/
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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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