アルティウスリンク、生成系AIによるコンタクトセンター業務効率化の実証実験を実施

同社では、生成系AIの活用に向けて、会話内容をテキストデータ化するSpeech-to-Text（音声自動文字変換技術／AmiVoice）の導入を2022年より進めており、約2,000席まで展開が進んでいるという。本実証実験では、電話応対をリアルタイムにテキスト化した上で、Microsoft Azureの「Azure OpenAI Service」の言語モデル「GPT-3.5-Turbo」「GPT-4」で要約しCRMシステムに連携する一連のプロセスを検証し、後処理業務の工数削減に成功したとのことだ。

本実証実験においては、通話内容の要約業務に生成系AIを活用することで、通話終了後の後処理工程の半自動化による業務効率化の可能性について運用と技術の両面で検証した。

・主たる実証実験の概要と成果
本実証実験では、問合せ窓口のオペレーション業務における相談・手続き応対データを対象に、以下の観点で約2か月間、繰り返し検証を行った。

プロンプトによって要約結果がどのように変化するのか影響度合いを確認
応対フロント業務から後処理までの一連の業務を効率化するための手順を確認
言語モデル（GPT-3.5-Turbo、GPT-4、追加学習）ごとの要約性能を比較
個人情報マスキングや文章量が要約精度に与える影響度合いを確認
後処理業務が実験前後でどのくらい効率化されたのかを定量的に測定

その結果、生成系AIによる通話要約は、相談・手続きの内容により短縮できる時間に偏差はでたものの、人による対応と比較して大きく業務効率化が実現できることを確認したという。この成果を踏まえ、プロンプトをはじめとしたチューニングモデルの型化、およびユーザーインターフェイスの改良を進めると同時に、多様なコンタクトセンター業務へ適用していく際に必要となるエンジニアの育成にも着手しているとのことだ。