PKSHA Speech Insightの導入でACWを25%短縮 オペレーターの対応品質平準化や新人教育の効率化にも寄与

KDDIグループで家庭向けのエネルギー事業を手掛けるauエネルギー＆ライフは2025年9月、オペレーター業務を高度化するAIエージェント「PKSHA Speech Insight」を導入しました。通話内容の自動要約やオペレーターの対応支援などが目的です。導入の経緯や効果などについて、同社プロセスマネジメント部の皆様にうかがいました。

契約を進めるための確認業務を担う

事業内容を教えてください。

当社はKDDIグループの中で、エネルギー事業にフォーカスした会社です。家庭向けサービスをメインに取り組んでおり、長年取り組んできた電気供給サービス「auでんき」のほか、お客様のご自宅に太陽光パネルや蓄電池などを設置するサービス「じたく発電所」などを提供しています。

所属する部門の役割を教えてください。

プロセスマネジメント部は、お客様からサービスにお申込みいただいた後、申込情報が不足した場合に追加の情報確認を行う手続きを進める役割を担っています。こちらのコールセンターからお客様にお電話し、お手続きに必要な情報をうかがいます。サービスについてお客様からのお問い合わせをお受けする窓口は我々とは別の部署です。

サービスを利用される方は、スマートフォンの回線契約と同時に申し込むケースが多いのでしょうか。

その通りです。近年はWebでのお申込み対応なども強化してはいますが、それでも多いのはauショップや家電量販店様で、回線契約の際にお申込みいただく形ですね。

1回で完結しない架電業務、引き継ぎの記録が負担に

PKSHA Speech Insight導入前にはどのような課題がありましたか。

一般的なカスタマーサポートでは、1回の通話でお客様の用件が完結することが多いと思います。しかし当社のこの業務はこちらからお電話した際に、必要な情報をその場ですべてうかがえるとは限りません。たとえば「供給地点特定番号」のような電気特有の情報は22桁と長く、すぐに答えられるお客様はほとんどいらっしゃらない為、お客様にお調べ頂いた上で、後日あらためてご対応いただくケースが大半です。

そうなると、次に対応するオペレーターが「前回どんなやり取りをして、次に何を確認すべきか」を引き継げるよう、応対履歴を残しておく必要があります。この引き継ぎ記録の作成に時間がかかるうえ、何をどこまで書くべきかの判断には慣れが必要で、オペレーターによって品質に差が出ていました。

その差は、新人とベテランでどのように表れるのでしょうか。

ベテランは通話しながら申し送り事項をタイピングし、「通話終了と同時に入力が終わっている」という人もいるほどです。一方で新人は、通話後に何をどう書くか悩んでしまい、入力を始めるまでに5分かかったり、回答内容だけ書けばよいところを、お客様が質問に至った経緯まで細かく書いてしまったりします。

機能面に加え、導入以降の「伴走」が決め手に

PKSHA Speech Insightを選んでいただいた理由を教えてください。

我々の課題に対して、「AIを使ったソリューションが解決に役立つのではないか」と考え、いろいろなサービスを検討しました。

通話内容のリアルタイムの文字起こしや要約といったPKSHA Speech Insightの機能面はもちろん高く評価しました。しかしそれ以上に採用の決め手になったのは、PKSHAが伴走型の導入支援を提供していることでした。

検討したサービスのなかには、導入までは支援があってもその後は手が離れてしまうものや、継続的な支援には別途コンサルティング費用がかかるものもありました。一方でPKSHAは通常のメニューで、導入だけでなく設計や利用開始後のチューニングまで伴走する、というスタンスでした。

慣れないAIの導入に不安を感じていた我々にとっては、PKSHAの提案が最も自分達のニーズに合致していると感じました。

新人でもすぐに高品質な対応が可能に

PKSHA Speech Insightをどういった業務に活用していますか。

まず通話内容の自動要約です。以前はオペレーターが通話後に応対履歴を手入力していましたが、現在はPKSHA Speech Insightが作成した要約をほぼそのままコピー・ペーストして使用しています。様式はベテランを含めた多くのオペレーターに相談し、読み手が分かりやすく引き継ぎに使いやすい形を検討しました。最終的に、記録システムの入力項目に合わせて整理される「属性要約」に落ち着き、ここはPKSHAにもチューニングへ協力いただいています。

SVがオペレーターの通話を確認する場面でも活用しています。新人が対応する際は、SVがリアルタイムの文字起こしで状況を把握し、お客様の感情を分析する機能も使って、必要に応じてすぐにヘルプへ入れるようになりました。以前は問題が起きるとオペレーターに手を挙げてもらい、通話を保留して流れを確認する必要がありました。

これはSVの業務効率にも表れています。これまでオペレーターから口頭で聞き取っていた応対内容の確認が、文字起こしを読むだけで済むようになり、1件あたり平均3分の短縮につながりました。手を挙げての質問対応でも、状況をモニタリング機能で事前に把握できるようになり、こちらは1件あたり2〜3分の削減です。

新人にとっては、起きた問題をどう解決すればよかったかがすぐ分かる教育面のメリットもあります。「問題があればSVがいつでも助けに入ってくれる」という安心感が、心理的な支えにもなっているようです。

こうして要約機能により、新人・ベテランを問わずほぼ同じ手順・同じ時間で応対履歴を残せるようになり、後処理時間（ACW）は約25%短縮しました。育成の時間とコストも抑えられ、独り立ちまでの期間も現在は早ければ1か月弱と、以前よりスピードが速まっています。

ベテランも巻き込み、現場に定着

PKSHA Speech Insightを導入・活用するうえで工夫したことはありますか。

AIに不慣れな現場だったので、PKSHA Speech Insightの利用を開始するかなり前から「今度、こういったツールを導入する話が出ているけどどう思う？」「試しに使ってみてもらえないか」といった具合に、情報を共有するようにしていました。この取り組みについてもPKSHAの方にサポートいただいたことで、利用開始時には大きな混乱もなく、スタートできたと感じています。

在籍年数の長いベテランが多い現場だけに、新しいものへの抵抗感が出やすい点も意識しました。当初は「出力される要約の言い回しが自分のスタイルと違う」という声もありましたが、「みんなで作り上げよう」という姿勢で意見を集め、その内容を属性要約のチューニングに反映していきました。こうした調整をPKSHAと一緒に重ねたことで、今ではベテランも抵抗なく使えるようになっています。

オペレーターがPKSHA Speech Insightの効果的な活用方法を見つけた場合などは、社内で共有するようにしています。週1回の社内会議と、PKSHAの方にも加わっていただく週1回の会議の中で、「こうやって使うとより便利かもしれない」といったことを伝え合っています。

VoC分析をスタート

今後の展開について教えてください。

先日、PKSHA Insight Builderを導入しました。PKSHA Speech Insightが蓄積した通話内容のテキストを基に、VoC分析ができるツールです。まずは溜まってきたデータの分析から始め、その結果をFAQやトークスクリプトの改善に活かしていきます。最終的には、こうした改善を開通率の向上につなげていきたいと考えています。

AI活用の第一歩としてもお勧めできる

PKSHA Speech Insightの利用を検討している方にメッセージをお願いいたします。

コールセンター運営に必要な機能がそろっているうえ、導入・活用の伴走にも力を入れられている点を高く評価しています。ビジネスとしてだけでなく「人として大切な部分を重視する」という姿勢でサービスを提供されていると感じ、とても信頼しています。

将来に向けてAIをどう活用するかは多くの方の課題ですが、どこから始めればよいか悩む方も多いと思います。我々も当初はAIを「難しいもの」と感じていましたが、実際に使ってみると、とても便利で身近なものだと驚きました。AI活用の第一歩として、PKSHAのツールはとても良い選択だと思います。