AIコールセンター

従来型コールセンターの課題

• オペレーターの過負荷

  ピーク時に対応能力を超え、着信を取りこぼし、顧客に対応できません。

• 高いサポートコスト

  24時間体制の人員配置は高コストで、急な増加時に迅速な拡張が困難です。

• 待ち時間と放棄呼

  保留時間が長く、通話が切れて顧客満足度が低下します。

• 通話データの未活用

  数千件の通話が分析されず、顧客ニーズや感情のインサイトを失います。

OKAXIの3ステップ導入

1. 01

   スクリプト設計とCRM統合

   業務に沿った会話フローを設計し、既存のCRMやPBXとAPI経由で接続します。

2. 02

   音声と分類の学習

   自然な音声、意図と感情の認識、案件タグ付けルールを調整します。

3. 03

   継続的な運用と改善

   リアルタイムで監視し、自己解決率と満足度を測定し、データに基づきスクリプトを改善します。

技術FAQ

• AIコールセンターの音声は自然ですか。また、いつ有人対応へ切り替わりますか？

  自然な合成音声と言語理解モデルを用い、業務スクリプトに沿って滑らかに対話します。複雑または機微な案件、あるいは顧客の要望時には、通話の全コンテキストとともに適切なオペレーターへ即時転送するため、顧客が情報を繰り返す必要はありません。

• 既存のCRMやコールセンターとはどのように統合しますか？

  APIおよびApache Kafkaのキュー経由で、既存のCRM、チケット、PBX/SIPに接続し、全面的な置き換えは不要です。すべての通話、案件タグ、感情記録はCRMへ直接書き込まれ、チームが追跡・活用できます。

• 通話データと顧客情報のセキュリティは確保されますか？

  はい。通話データはロールベース権限のもと隔離環境で処理し、完全な監査ログを取得します。コンプライアンス要件に応じてオンプレミスまたはプライベートクラウドへ展開でき、機微情報をパブリックLLMへ送信しないため、顧客データを安全に保護します。