シェアNo.1テキストマイニングツール「見える化エンジン」に、 生成AIを活用したVOC自動分類機能を新規搭載

株式会社プラスアルファ・コンサルティングは、顧客の声をはじめとする定性データ活用支援において、13年連続シェアNo.1（*）のSaaS型テキストマイニングツール「見える化エンジン」に、生成AIを活用したVOC自動分類機能を新規搭載しましたことをお知らせいたします。
（*）富士キメラ総研「ソフトウェアビジネス新市場2023年版」より

生成AIを活用した大量のVOCデータの自動分類機能により顧客の声を効果的に分析

企業のコールセンターには日々多くのVOCが集まります。
それらの声を正しく分析することで、顧客要望を効果的に活用でき、顧客満足度の向上に寄与します。
オペレーターが入力する問合せデータは、カテゴリ分けにより分析されますが、カテゴリ項目を設定する際の粒度や網羅性に課題があり、それらを適切に調整するには多大な手間を要します。
そのため、カテゴリ情報だけでは「顧客がどのような課題や疑問を抱いて問合せに至ったか」といった背景を把握できず、元データとなる音声やテキストを個別に確認する必要があり、分析、データ活用改善施策の実行までには膨大な時間がかかります。
本機能では、「見える化エンジン」の強みである最先端のテキストマイニング技術による顧客の声の可視化に加え、生成AIを活用したVOCデータの自動分類機能により、顧客の問い合わせ意図や背景（インテント）の可視化を実現し、コールセンター業務を始めとしたVOC活動の高速化と高度化を実現します。
 

機能の詳細

1.自動分類機能

「見える化エンジン」に設定された分類項目に基づき、読み込んだVOCを自動でカテゴリ分類します。
この機能により、従来のカテゴリをさらに細分化することや、新たな分類カテゴリを作成することが、基盤システムの改修なく実現できます。
さらに、分類カテゴリの粒度を細かくすることで、顧客の課題が明確になり、その後の対応方針が明確になるメリットもあります。
また、「見える化エンジン」に取り込んだVOCをもとに分類カテゴリのサジェストを行う支援機能も搭載しておりますので、効果的に活用いただけます。

２. 複雑なプロンプトを入力せず、精度向上チューニングできるUIを実現

生成AIによるテキスト分類には、複雑なプロンプトを一から入力する必要がありますが、「見える化エンジン」では分類項目の名称と補足説明を画面上で入力することで、自動分類のプロンプトに自動的に反映されます。
ユーザは各分類項目の詳細や補足説明を考案・入力に時間をかけることができ、分類結果の精度向上につながります。
また、作成した分類カテゴリはワンクリックで「見える化エンジン」に蓄積されたデータへ反映することが可能です。

複数のデータソースに対して共通の分類を適用することで、X（旧：Twitter）や自社への問合せを同じ分類で傾向比較するなど、複数データソースをまたいだ分析を行うことができます。
 

3. 分類機能と要約の応用により、「カスハラ対応」や「お怒りの温度感」のようなワード定義が難しい判定とその根拠の提示が可能

2024年５月、厚生労働省が発表した「職場のハラスメントに関する実態調査」によると、過去3年間で従業員から「カスタマーハラスメント」の相談を受けていた企業の割合は27・9％にのぼり、深刻な社会問題となっています。このような背景から、企業では具体的なカスハラ防止措置が義務付けられています。
本機能の応用により、「カスハラ対応」や「お怒りの温度感」のような、企業として把握することが必要にも関わらず、キーワードでの分類定義が難しい情報に対して、分類カテゴリの適切設定とその根拠を提示することが可能となります。
また、個人の判断では基準がばらつくことがありますが、生成AIを活用することで一貫した基準でレベル分けが可能となります。これにより、顧客満足度の向上とオペレーターのカスハラ対応の負担軽減に寄与します。

今後も「見える化エンジン」は、音声テキスト化データ、問い合わせログをはじめとする顧客応対データの効果的な活用を促進し、他の顧客接点から集まる多様な「顧客の声」と統合・分析することで、企業活動に資する「顧客体験」の見える化を支援してまいります。