株式会社サイバーエージェントの連結子会社である株式会社AI Shiftは、電話応対を自動化する音声AIエージェント「AI Worker VoiceAgent」において新機能を追加しました。AIが実際の通話ログから応対品質を自動で評価し、改善案を導き出します。先行導入した企業では、聞き直しが必要な通話が約4割減少しました。

開発の背景と課題

生成AIを活用した音声AIエージェントは、あらかじめ決めたシナリオではなく、顧客に合わせてその場で応対を組み立てます。そのため、応対品質の確認に向けてあらゆる応答パターンを事前に人手で網羅し、検証することは困難でした。さらに、取り扱う商材や顧客の話し方の変化、生成AIモデル自体のアップデートによって、応対品質は導入後も変わり続けます。

これまでは担当者が通話ログを聞き返して問題を探し、原因を推測したうえで設定を直す作業に多くの時間がかかっていました。こうした背景から、株式会社AI Shiftは応対品質の評価から原因分析、改善案の生成までをAIで自動化し、顧客企業の電話応対品質を継続的に高める仕組みを開発しました。

新機能の概要と改善のステップ

本機能は、AIによる自動化のスピードと専門スタッフによる品質の確実性の両立を図っており、以下のステップで応対品質を改善します。

1. 応対品質の自動評価

実際の通話ログをAIが評価し、予約日時やお名前、ID番号など、必要な情報を聞き取れなかった場面を自動で検出します。

1. 原因と改善案の特定

検出した場面ごとに原因を分析し、応対を制御するプロンプトの修正案を、根拠とあわせて自動で生成します。

1. 専門スタッフによる確認・反映と効果検証

専門スタッフが改善案を確認して反映し、反映前後の通話を比べて効果を検証します。その結果を元にAIが次の改善につなげます。

これらのステップを継続することで、顧客企業の傾向や運用方針の変化を捉えて改善し続けることが可能になります。また、土台となる生成AIモデルが入れ替わっても評価と改善の仕組み自体は変わらないため、モデルの進化に左右されにくい特長を持ちます。

先行導入企業での改善実績

先行導入した2社では、AIが特定した場面に絞って改善を反映した結果、聞き直しが必要な通話が減少しました。なお、記載の数値は各場面に到達した通話のうち、必要な情報を1回で聞き取れずに聞き直しが発生した通話の割合であり、改善の反映前後それぞれ19日間での比較となります。

A社（各場面に到達した通話 約3.3万件ずつ）では、改善を反映した3つの確認場面の合計で、聞き直しが発生した通話の割合が16%から9%へと約4割減少しました。場面別で最も効果が大きかった確認場面では、22%から12%へと約45%減となっています。

また、B社（約170件ずつ）では、音声認識の難易度が高い10桁のID番号の読み取りにおいて、聞き直しが発生した通話の割合が33%から14%へと約6割減少しました。

共同開発した技術と今後の展開

株式会社AI Shiftは2020年から音声対話AIに取り組み、現場の知見と対話領域の技術力を蓄積してきました。本機能の中核技術は、株式会社サイバーエージェントのAI技術の研究開発組織「AI Lab」と共同で開発し、特許を出願しています。音声対話AIの品質向上に必要な「評価」「原因の特定と改善案の生成」「改善案の検証」「安全な反映の制御」をひとつのサイクルとしてつなげて自動化し、音声対話に特化してサイクル全体を組み上げている点が特長です。

今後は、顧客企業が評価結果や改善案を管理画面上で確認し、自ら改善案の確認・反映を行える機能の提供など、「AI Worker VoiceAgent」のさらなる改善を進める方針です。

株式会社AI Shiftの概要

• 会社名: 株式会社AI Shift
• 設立: 2019年
• 資本関係: 株式会社サイバーエージェントの100%子会社
• 代表取締役社長: 米山結人
• 本社: 東京都渋谷区
• 公式サイト: https://www.ai-shift.co.jp

本記事は株式会社AI Shiftの発表をもとに作成されています。