最も経験を要する技術サポートを、AIで次の運営モデルへ。

難しい問い合わせほど、ベテランに集中していた。

お客様のサポート対象は、テレビ、受信機、リモコン、アンテナ、ケーブル、ネットワーク機器などが相互に関係する複雑なサービスです。

一方、利用者には機器に詳しくない方や高齢者も多く、「映らない」「動かない」といった曖昧な説明から対応が始まります。オペレーターは、何を確認すべきかを考え、操作を案内し、その結果から原因を判断しなければなりません。

この業務は長年の経験に支えられており、高度な問い合わせほど一部の熟練者へ依存する構造になっていました。

経験を増やさなければ、対応力も増えない。

熟練者が使っているのはマニュアルだけではありません。「この症状なら何を疑うか」「この答えなら次に何を聞くか」といった判断の勘所があります。

しかし、その多くは通話の中で使われるだけで、体系的な文書として残りません。日々の応対を行うオペレーター自身にも、それを整理して他の担当者へ伝える時間は十分にありませんでした。

結果として、採用・教育負荷が高まり、難しい案件はベテランへ集中し、対応量を増やすには人を増やすしかないという課題がありました。

標準手順と現場の経験を、同じ仕組みで使えるようにする。

Technicaは、標準的な問い合わせではSOPに沿って対応を進め、想定外の状況では技術資料や過去事例を参照できる仕組みを構築しました。

特に重視したのが、実際の通話から熟練オペレーターの判断や例外対応を抽出し、再利用できるナレッジとして蓄積することです。これにより、現場でしか得られなかった経験を、AIと他のオペレーターが利用できる組織資産へ変えていきます。

通常ケースはAIが主導し、判断が難しいケースは人へ引き継ぐことで、品質を維持しながら自動化範囲を拡大しました。

業務量を約40〜45%削減できる運用モデルへ。

約1年間の共同開発を通じて、実際のSOP、技術資料、過去通話、テストケースを使って改善を重ね、実業務への適用を目指せる精度水準まで高度化しました。

通常問い合わせの多くを自動化し、例外ケースではAIがオペレーターを支援することで、コンタクトセンター全体の業務量を約40〜45%削減することが期待できます。

さらに、日々の通話から新しいノウハウを蓄積することで、運用を続けるほど対応可能な範囲が広がる仕組みを実現しました。

人を増やす前提から、知識を増やす運営へ。

• 熟練者への集中を緩和

  難しい案件の判断材料を共有し、経験の浅い担当者でも対応しやすくします。

• 採用・教育負荷を抑制

  個人の経験を組織で再利用し、教育に必要な時間と依存度を下げます。

• 品質を維持しながら自動化

  定型対応はAI、例外は人という役割分担で、無理な完全自動化を避けます。

• 現場経験を継続的に資産化

  応対そのものを、新しいナレッジを増やす活動へ変えます。

「ベテランだから解決できる」から、
「ベテランの経験を、組織の対応力へ。」

Technicaは、人を置き換えることだけを目的にするのではなく、現場で生まれる経験を蓄積しながら、自動化と人の判断を組み合わせる新しいコンタクトセンター運営を支援します。