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AIを活用したコールセンター業務の効率化

AIを活用したソリューションの前にまず知識ベースとコーパスについてご説明します。

知識ベース

知識ベース(knowledge base)はナレッジマネジメントのための特殊なデータベースであり、KBと略記されることもある。 それは知識の検索を可能とし、知識を組織化し、知識をコンピュータ上に集合させたものの事を言います。

コーパス

コーパス(英: corpus)は、言語学において、自然言語処理の研究に用いるため、自然言語の文章を構造化し大規模に集積したもの。構造化し、言語的な情報(品詞、統語構造など)を付与している。とあります。
                                  引用:wikipedia

物流知識ベース/物流コーパスの活用

まず当社が知識ベース化に取組んだのはヘルプデスク、コールセンター業務です。 現在の運用はヘルプデスクへ、電話やメールで、サービス・ソリューションに関するお問い合わせが入ります。 オペレーターは、お問合せの趣旨・意図を汲み取って、FAQなどの情報を検索したり、熟練者に相談したり、他部門へ支援を依頼します。

【現状の運用】    AI事例

例えば、お問合せとして「倉庫管理システムSLIMSで、出荷指示数の変更方法が分からないのですが、どうすればいいですか?」と入った場合、「SLIMS」、「出荷指示数の変更方法」と言ったキーワードで回答となる情報を得ようとします。 FAQの検索では、このお問合せのキーワードを的確にとらえて調べないと回答を上手く得られません。 現状の運用の流れでは回答までに多くの時間を要して、お客様を待たせてしまいます。 また、オペレータが一人前になるまでの教育にも時間を要すと言う課題があります。 そこで、ここにAIを活用し知識ベース化に取り組んでいます。

【AI、知識ベースを活用した運用】    AI事例

IBMWatsonのNLC(自然言語解析)で、お問合せの内容(言葉)から意図を汲み取り、回答を導きだします。 またお問い合わせ回答の優先度をランキング表示するR&Rという仕組みを利用しているため、 お問合せ内容をそのまま「SLIMSで、出荷指示数の変更方法がわからない・・・」と検索することで、その特有な表現からでも 容易に回答を得ることができます。そのためお問合せに対する素早い回答へ繋がって行きます。

| 概要 | 事例①AIの活用 | 事例②RPAの活用 | 事例③IoTの活用 |