QA ENGINEの導入事例
プロダクト詳細導入企業|株式会社Studio Ousia
freee株式会社:確定申告前の問い合わせピークをQA ENGINEによるチャットボットで解決

掲載日: 2017/11/9
課題・目的
1月から3月初旬にお問い合わせ件数が通常の3倍以上に増加した。
短期補強の非専門的な人員では専門的な対応ができずエスカレーションが頻発した。
確定申告時期の問い合わせピークに対応するための問い合わせ対応効率化。
導入後の効果
導入当初の回答表示率は約50%、解決率は約30%でオペレーターに回る質問が30%減少した。
6ヶ月の運用で表示率が約80%、解決率が50%に向上した。
現場でクリック操作のみで学習データ作成と機械学習運用が可能で精度を継続的に上げられた。
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導入前の課題
1月から3月初旬にお問い合わせ件数が通常の3倍以上に増加した。
短期補強の非専門的な人員では専門的な対応ができずエスカレーションが頻発した。
導入の目的
確定申告時期の問い合わせピークに対応するための問い合わせ対応効率化。
頻繁に聞かれる定型的な質問を自動化してオペレーター負荷を軽減すること。
導入後の効果
導入当初の回答表示率は約50%、解決率は約30%でオペレーターに回る質問が30%減少した。
6ヶ月の運用で表示率が約80%、解決率が50%に向上した。
現場でクリック操作のみで学習データ作成と機械学習運用が可能で精度を継続的に上げられた。
導入の決め手
分析で質問の7-8割が定型的に答えられることが判明したこと。
既存の定型文約300件と過去のヘルプデスク問答を活用して機械学習が可能であったこと。
運用しながら精度を上げる方針(まずはアウトプット重視)を取れること。
導入のプロセス
2016年10月中旬に検討を開始し、既存定型文約300件と過去のヘルプデスク問合せに正解を紐付けたデータを準備して機械学習を実施。2017年1月に運用開始。運用中に月1-2日程度の作業で新しい質問に正解を紐付けて継続的に学習・改善を行った。表示は単一回答にし、スコアによる足切りで低確信度回答は表示しない仕組みを採用。チャットウィジェット下にオペレーター接続ボタンを設置。
活用方法
チャットボット(チャットウィジェット)でユーザーの質問に対して単一の自動回答を表示。確信度が低い場合は回答を表示せずオペレーターへ誘導。お問い合わせフォームとの連携や今後は他アプリケーションやメール業務への適用を検討中。
社内の反応
現場の人間が専門知識なしで運用・学習を直接担当し、継続的に精度を上げられる点が好意的に受け入れられた。
今後の展望
継続して育成すればボットが質問全体の約80%を解決できる可能性を見込んでいる。APIで様々な場所に表示でき、他アプリケーションやメール業務への適用も検討中。


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QA ENGINEは、Studio Ousiaが提供するWebベースの質問応答システムで、カスタマーサポートの効率化を実現します。LINEやZendeskと連携し、自動応答や有人サポートへの切り替えが可能。機械学習を活用し、高い解決率を誇ります。
株式会社Studio Ousia
2〜5名
非上場
東京都
(Companyページに記載の事業内容をresults.mdに記載)

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