NTTテクノクロス、コールセンター分析「CTBASE/InsightAnalyzer」を提供開始

近年、コールセンターでは音声認識でテキスト化された応対履歴やCRMに蓄積された顧客データが日々増加しています。データ分析に基づく継続的な改善活動の重要性が高まる一方で、分析を担う専門人材の不足や、分析結果を具体的な施策へ結び付ける難しさが課題となっています。その結果、蓄積したデータを十分に活用できず、担当者の経験や勘に依存した運営になりがちです。生成AIの活用も注目されていますが、分析結果の再現性の確保やハルシネーションによる信頼性の低下が指摘されていました。NTTテクノクロスは、これらの課題を解決するために「CTBASE/InsightAnalyzer」を開発しました。

「CTBASE/InsightAnalyzer」には、応対品質評価、コールリーズン分析、FAQ分析、ボイスボット分析など、コールセンターで活用頻度の高い分析手法がテンプレートとして標準搭載されています。特にFAQ分析では、ボイスボット分析と組み合わせることで、自動応答に不足しているFAQや改善ポイントを可視化し、継続的な見直しを支援します。また、分析AIがハルシネーションを抑えた分析を行い、生成AIがレポート作成と具体的な改善施策の立案を支援します。分析結果をわかりやすい文章で解説するため、データ分析の専門知識がない担当者でも結果を容易に理解し、業務改善に活用できます。

ボイスボット「CTBASE/SmartCommunicator」の対話ログを分析し、自動応答精度、完結率、会話効率などの観点から運用品質を可視化します。顧客がどこでつまずいているのかをデータで把握できるため、経験と勘に頼らないシナリオ改善が可能になります。さらに、オペレーターへ転送された後の転送理由や転送後の解決状況を分析することで、ボイスボットで完結可能な問い合わせと有人応対が適した問い合わせを分類します。その結果をもとに、対話シナリオやコール振り分けルールの改善ポイントを提示します。

すでに複数業種で実証実験を実施しており、高い効果を確認しています。銀行では公開FAQとボイスボットコールログの突合による不足FAQの可視化と改善案策定、エネルギー企業では解約可能性の高い顧客の予測と解約抑止アクションの策定、通販企業ではリピーター顧客のクラスタ分類とセグメントごとの効果的な施策分析を行いました。これらの実績は、業種を問わずデータに基づく改善サイクルの構築に有効であることを示しています。

NTTテクノクロスは、今後も「CTBASE」シリーズを通じて、コールセンター業界が抱える人材不足や応対品質の維持、顧客接点の高度化といった課題の解決を支援していきます。今後は、「CTBASE/InsightAnalyzer」で得られた分析結果をボイスボットへ反映できるようにするなど、自動応答の高度化やオペレーター支援の強化を進めるとともに、各種システムとの連携を通じて、コールセンター業務全体のさらなる高度化を目指します。詳細な料金プランや導入支援については問い合わせが必要です。

A. コールセンターの会話データや顧客データを分析し、FAQの不足やボイスボットの改善点を具体的に提示するツールです。分析結果を施策につなげ、継続的な改善を支援します。

A. 分析AIがハルシネーションを抑えた分析を行い、生成AIはレポート作成と改善施策の立案のみを支援する構成です。再現性の高い分析結果を基に、信頼性を確保しています。

A. ボイスボットの対話ログを分析して、自動応答精度や完結率、顧客がつまずく箇所を可視化します。そのデータを基に、対話シナリオやコール振り分けルールの改善ポイントを提示します。

• https://www.ntt-tx.co.jp/products/ctbase/
• https://www.ntt-tx.co.jp/whatsnew/2026/260915.html

O!Productニュース編集部からのコメント

ボイスボットで完結できる問い合わせと有人が適した問い合わせを分類できるの、運用担当の勘頼みが減りそうですね。FAQの穴もログから拾えるので、改善サイクルが回しやすくなりそうです。

引用元：PR TIMES