提供会社:TDSE株式会社

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対話型AI Cognigy
導入事例

株式会社 NTTデータ – 業務効率化のためのチャットボットリリースで社内に波及効果

株式会社 NTTデータ 様

日本最大手のIT企業として、データ通信やシステム構築事業を行うシステムインテグレーター。公共分野のシステムはもちろん、金融、製造、通信等法人向けのシステムをはじめとしたさまざまなビジネスの変革をITの力で支える。グループ全体で13万人を超える社員が、世界55の国と地域、200を超える都市においてサービスを展開している。


株式会社NTTデータのソリューション事業本部ネットワークソリューション事業部では、社内業務の効率化のためにチャットボットの導入を検討。企画および営業担当の3名のメンバーで、Cognigyを利用した2つのチャットボットをリリースされました。リリースによって、他部署からの問合わせや相談が増加し、良い波及効果が生まれています。
チャットボット構築に関わった、企画担当部長 原口由希子様、企画担当主任 山本佳奈様、営業統括部営業担当 石和田侑菜様にお話を伺いました。

社内対応の業務効率化のためにチャットボット導入を検討

Cognigy導入のきっかけは何でしょう?

原口様:2019年頃から、ネットワークソリューション事業部として自分達の業務の効率化を図り、社員の視野を広めるための取り組みを始めていました。その中で、部署内のポータルサイトでの社内問い合わせを軽減するためにチャットボットが役立つのではないかということで、ちょうど国内でサービス開始したばかりのCognigyの利用を決めました。当社のCognigyの使い方は社内向け問い合わせ対応の効率化のためです。Cognigyの連携チャネル(SlackやMicrosoftTeamsなど)が豊富なので、他事業部のポータルサイトや自社サービス向けなど、さまざまな場面で使えるのはありがたいです。

実際に使ってみてどうでしたか?

山本様:最初はTDSEさんに勉強会の場を設けていただきましたが、CognigyはGUIが簡単で、見た通りに作っていけばチャットボットが構築できるプラットフォームでした。私は機械学習を少し勉強していましたが、専門知識のある社内エンジニアの手を借りなくても、実際この3名でチャットボットを構築することができました。

社内リリース後、問い合わせの対応負荷が削減

まずリリースされたのは何でしょう?

原口様:やりたいことはいろいろありましたが、まず手はじめに小さな業務改善から着手してみようということで、事務用品の在庫管理のチャットボットを作成しました。コロナ禍でテレワークが増えたこともあり、事務用品に関する問い合わせが多くなってい、出社時にその対応で時間を取られることが多くなっていました。山本様:事業部のポータルにはメンバー全員がアクセスできるので、在宅勤務中でも、会社の事務用品の在庫確認や補充ができるようになりました。事務用品に関する問い合わせは「チャットボットに聞いてください」と言えるように(笑)。

「無線LANおまかせサービス」で既存顧客向けのチャットボットをリリース

御社サービスの顧客向けの活用状況はいかがでしょうか?

原口様:当社が長年提供している「無線LANおまかせサービス」は、仕様書や利用規約などの書類の量が多く、既存のお客様からの問い合わせも多くあります。書類業務や既存のお客様からのお問い合わせ業務に素早く対応できれば、カスタマーサービスも向上しますし、営業も新規顧客開拓へ割く時間が増えます。まずは社内からの問い合わせ対応のスピードアップをチャットボットで実現できないかということで、企画担当に相談がありました。

どの位の期間でリリースできましたか?

原口様:「無線LANおまかせサービス」に導入してから3~4カ月で完成しました。途中別件の繁忙期を挟んでいましたので、実働は1~2カ月でした。チャットボットは中長期的にメンテナンスしながら、精度を高めて運用していく予定です。リリースしたばかりですから、まだまだ効果は数値化できませんが、社内の反応はとても良いです。
「便利になった」「営業の稼働時間が減らせたらいいね」「こうしたら良いのでは?」など概ね好評で、事業部長からもお褒めの言葉をいただきしました。山本様:2つのチャットボットをリリースしたことで、他の人も明確に応用イメージが描けたのだと思います。別部署からも「どんな風に使うのか?」「作り方を教えて欲しい」という問い合わせや相談が複数寄せられています。

さまざまな業務の可視化が目標

チャットボット構築で苦労した点はありますか?

石和田様:構築自体は、特に専門知識がなくてもできるほど簡単なのですが、どんな情報を入れるかというデータクレンジング的な整理が必要となってきます。
営業担当が自分の中に蓄積しているノウハウや情報をどうやって吸い上げていくのかというのが、今後の課題です。属人的な情報を聞き出すヒアリング体系を作る必要があると思います。
原口様:チャットボットを導入すること自体がゴールではなく、そこに至るまでの業務プロセスの可視化こそが私達の目標です。営業担当の石和田さんが「無線LANおまかせサービス」のFAQを100位抽出してくれたことで活用できるチャットボットになりました。いかに役立つ回答を用意できるかという点がポイントになります。

目的を明確に!最初の企画構築が重要

これからチャットボットを作りたいという方に向けてのアドバイスはありますか?

山本様:何をチャットボットにするのかという内容が重要です。私達は、企画担当へのざっくりした社内問い合わせをチャットボットで回答して業務効率を図りたいという目標から始めました。
中でも時間がかかって大変だったのは、データ化されていない問い合わせ内容の整理でした。目的を定めてヒアリングする、最初の企画構築段階がいちばん大変で大切なところだと思います。そこをしっかりとやらないといけないでしょうね。
石和田様:私達も、最初はどういう物を作りたいかという話から始まって、山本さんに土台を作って貰って、Cognigyに実装して、あとはひたすらデータを埋めていきました。

外部連携機能や丁寧なサポートがCognigyの利点

Cognigyを運用していて感じるメリットは何でしょう?

山本様:CognigyのGUIは非常にわかりやすいと思います。また、SlackやTeamsなどのツールとも連携できる機能が、拡張性があって良いですね。
TDSEさんには、勉強会の開催や土台作りの部分で丁寧なサポートをしていただいて助かりました。

チャットボットを作るのは簡単だといっても、実際に当社のポータルに実装する段階でわからないことも多かったので、そこをサポートしていただけたのはありがたかったです。
原口様:メンテナンスや運用しやすいのも利点です。求める答えがすぐに見当たらないとチャットボットは使ってもらえなくなりますので、インサイトやログで利用状況を確認しながら、アクセスの少ないFAQには選択肢を増やすなどして改良しながら精度を高めていきたいと思います。そのためにもアナリティクスの活用が、今後の課題ですね。

対話型AIプラットフォーム
Cognigyとは

Cognigy

CognigyはGUIで直感的に設定できる優れたエディタ機能を持ち、短期間で拡張性の高い対話型AIを設計・開発できるプラットフォームでです。
外部連携コネクターを多数サポートしているため、対話型のシステムをフレキシブルにデザイン・運用することができます。

Cognigyの利用シーン

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