目的・課題「業務効率化」の記事一覧
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Aiトレンド・特集
無料ではじめられるAiサービスのチャットボットと電話自動応答サービスとは
人手が足りなくて電話対応やメール対応に困っているチャットボットや電話自動応答システムを導入して電話対応の時間を減らしたいこう思っている会社はすくなくないのではないでしょうか。これらを改善するAiのサービスであるチャットボットや電話自動応答システムとなるとどうしても費用面で難しいことがほとんどです。まだ新技術ということもあるため、Ai関連サービスは導入費だけでなくランニングコストも高いという印象です。今回は、そんな費用が高くて手が届かなかったチャットボットや電話自動応答サービスを無料で導入できるサービスについて紹介したいと思います。成果報酬型のコンバージョンあがるくんコンバージョンとは、Webサイトなどにおいて成果のことをさします。会社はWebサイトなどからの問い合わせをコンバージョンとしているところがほとんどですが、このコンバージョン上がるくんはWebサイトからなどからのコンバージョン＝問い合わせを増やしてくれるサービスです。まずは、コンバージョン上がるくんのシステムを動画でみていただきましたがイメージはつきましたでしょうか？この登場人物であるWebサイト担当者くんのように、会社からコンバージョンをもっと上げるようにということを言われている方はもちろん、すでに問い合わせがあるけれども対応に時間がかかっている場合には、このコンバージョン上がるくんは成果をあげるだけでなく業務改善も見込めることができそうです。それではなぜ、このようなコンバージョン上がるくんが業務に必要なのかについて考えたいと思います。電話にかかるとられる時間とはどれくらいかそもそも電話や問い合わせ対応にかかる時間とはどれくらいなのでしょうか。実際に電話の受付に取られる時間というのは1分から長くて3分かと思います。しかし、そこから担当者につなげたり要件を確認する場合にはプラスで時間がかかります。例えば外出している担当者に対して連絡をとる場合であれば、担当者に電話をかけて繋がって要件を伝えるまでにかかる時間が3分程度です。もし繋がらなかった場合には折り返し連絡をした場合にはプラス30秒程度かかります。電話の内容に対して調べて回答する場合には、調べる時間がプラスでかかります。内容によっては数時間かかる場合があります。このように１件の問い合わせだけでも、かかる時間というのは1分と考えるよりは１時間も取られると思っておいた方が良いかもしれません。特にお客様からの質問などの場合であれば、質問の意図や内容を理解するために時間もかかりますので電話対応にはそれなりの業務経験者でなければなりません。クレーム対応は１件でも数時間はかかってしまうことがあるクレームの電話というのは、１件でも数時間かかってしまうケースがほとんどです。クレーム対応をしたことのある人であればわかるかと思いますが、早くすんだとしても30分はかかります。もちろんクレームを起こさない業務を心がける必要はあるのですが、それでもクレームは起きてしまいます。お客様のことは大切にしなくてはいけませんが、人手不足の現代においてクレーム対応で人が一人以上とられてしまうのはコストでもあります。問い合わせや電話対応の人材を育成するにも時間がかかる問い合わせ対応するためににはそれなりの人材でなければなりません。具体的には、業務や働いている組織について最低限の知識がなければ対応することができません。中には会社の業務や組織の必要性を学ぶために電話対応が新人の役割というところもあるようです。このような電話対応ができる人材を育てるにもコストがかかります。一人前になるまでにおおよそ1年半年かかるというデータがリクルートにでていますが、電話対応を安心して任せられるには1年はかかるということになります。ちなみに一人の新人に対応できる電話量は限られてはいますが、一人の年間費用マイナビの情報では250万円ほどです。問い合わせしたいときが最大のチャンスお客様が問い合わせるというタイミングが一番、お客様にとってあなたの会社のサービスや商品に興味を示しているタイミングです。インターネットが普及し24時間いつでもホームページが見れる時代になったからこそ時間外の問い合わせの要望が増えてきているも事実です。17や18時で電話業務が終わる会社がほとんどなのに対して上記のネット利用時間をみてみると、18時をピークに減少はしていますが、それでもそれでもかなり多い問い合わせ数であると言えます。このような問い合わせが多くなる可能性の高い利用者のピーク時間に問い合わせを受けれないというのは会社にとっては機会損失でもあります。問い合わせフォームは極力簡単がコンバージョンがあがる問い合わせフォームにきた約7割のユーザーが離脱しているというデータを海外の会社が出していますが、その離脱の理由はフォームの不具合や設問数の多さからです。問い合わせフォームを設置していても電話が多い場合というのは大抵そのような離脱したお客様がからの問い合わせです。つまり、離脱率を下げることができればコンバージョンをあげることができます。コンバージョン上がるくんはこれらの問題を全て解決コンバージョン上がるくんについては、これらの問題を全て解決してくれるAiツールです。24時間体制で問い合わせ内容のデータや、回答のデータを事前に入力しておくことでベテランの従業員のように問い合わせ対応することが可能です。人で不足でもこのコンバージョン上がるくん一つで対応可能です。さらに問い合わせされた方の質問に対して的確に答えることのできるC-botや、問い合わせ内容をメールにて配信してくれるIVR機能のI-botの二つがあります。さらにこれらの機能がすべて導入費用０円かつ、成果報酬というので導入費用やランニングコストなどを無駄にすることがありません。ぜひ試してみてはいかがでしょうか？
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Aiトレンド・特集
Aiの特徴からどのようなAiサービスを導入したほうが良いかを検討する
なんとなくAiをつかったらすごそうまわりもつかいだしてるから時代に乗り遅れないようにと調べたAiサービスを聞いて、『なんとなくいいから導入してみよう』とサービスを導入して結果使わないケースは、昔のPCが普及した時代の話と同じです。まずはAiの特徴を知り、それをもとに今のAiにできる技術はどういったサービスを安定的に提供することができ、どのようなケースにはAi導入はまだ見送ったほうがいいのかについて紹介していきたいと思います。Aiで処理できるもの、領域をまずは理解する前回の記事で機械学習やディープラーニングのことについて触れていますが、基本的に今のAi技術において、ほとんどがこの機械学習・ディープラーニングをつかっている技術であるということです。現在の機械学習の領域として 言語認識 音声認識 画像認識と以上大きくわけてこの3つになります。そしてこれらの一つ一つの認識を理解するのではなく、組み合わせて利用することで、Aiは開発者や利用者が導き出して欲しい答えを計算してくれます。例えば、音声認識が理解できたとしても言語に変換するための変換するためのものがついてなければ何もを伝えることができません。一方で言語と音が一致しなければ言語認識したとしても音を発生させることができません。つまり、現在のAi技術やサービスはこのような機械学習の特徴を組み合わせて求める結果や作業、業務というものをこなしているという理解をまずは簡単に頭の片隅にでも置いておいてください。単純作業や処理はものの数秒で終わらせてしまうことが可能Aiのもっとも得意とする領域というのが、決められたフレームの中だけで作業をするというものです。Aiはまだまだ現在の段階ではAiエンジニアが設定したプログラムの中で想定した動きをするものがほとんどです。枠が狭ければ狭いほど、エンジニアのプログラムはシンプルになっていきより精度の高いプログラムにすることができます。フレームというのは、この場合「判断する」という分岐点が１〜２ほどしかないものでかつ単純なものであることが条件となります。よくAiロボットがチェスの世界ナンバーワンに勝ったなどという話があえいますが、まさにチェスという世界はルールというフレームがあるからこそイレギュラー対応などのプログラミングをせずに単純にルールに合わせた動きを過去のデータを元に導きだし最善策というものをとることが可能となってきております。仕訳処理など見本となるデータがあれば対応可能工場や農家などで商品の仕分け作業などもこのAiデータによりって簡単に処理できるAi技術というのを導入することが検討できます。Googleのこちらの動画をまずはごらんください。野菜の等級しわけ作業ということも人の手を介してしなければならないとされてきた作業ですが、そこにAiの画像認識を利用して、等級のわずかな傾向や特徴を見出して仕分けすることができます。つまり画像で処理して一瞬で例えばA品、B品、C品といった具合に判断して仕分けする作業が可能となります。この場合にもお気づきかもしれませんが、等級と呼ばれる仕分けの基本データがあってはじめて実現する処理なのです。もし、この判断する基準となるデータが少ない場合であれば、今のAiではまだ処理することは難しいのが現状です。逆説てきではありますが、大量の見本となる仕分け後のデータさえあれば、あとは仕分け作業などの業務はAiで作業をさせることが可能になってくるということです。問い合わせ受付業務もフレームワークができる問い合わせなどの業務フローもある意味、トークマニュアル通りの対応であれば、先ほどの仕分け作業の前提にあった。見本となるデータがありますので、その内容を入力するだけで対応が可能となります。しかし、電話などの問い合わせであればイレギュラーでの対応ということもあるため、まだまだAiでの対応を実現することは、難しいのですが、ある特定の例えば飲食店の予約に特化した電話対応であればLINEのDUETというサービスが今後期待できます。また最近ではGateboxという商品も販売されており、こちらは音声認識と言語理解にて所有者の声を理解し対応するものですので今後はこのような技術からの発展で電話対応も汎用的になる可能性は高いといえます。そのほかの業務に関してはまだまだ電話でAi受付をすることは難しいとされています。一方でWebからの問い合わせに対しては今チャットボットをAiで対応することが可能となっています。理由としては、ある程度問い合わせの内容を文字で語弊なく誘導することができるからでもあります。今すぐにでも受け付け業務改善という意味であればAi搭載型のチャットボットの導入をおすすめします。マーケティングデータなどの分析用資料を取りまとめてくれるつづいてAiが注目を集めているもう一つの処理がマーケティングに関するAiデータです。こちらの場合も、判断基準となるデータが大量にあって初めて成立するものですが、どのような結果を導き出したいのかということが明確であれば、マーケティング関連のAiサービスというものは信用度を高めることができるのではないでしょうか。マーケティングとしてどのようなことをすれば良いのか？といったものを導き出すAiよりかは、マーケティング分析に必要なデータを取得してかつ分類するというものの方がより性格に分類をし、マーケティングの成果をあげられるのかと思います。しかし、投資に関連するAiの結果が散々であるという記事ありますがこの場合は、投資先や金額をどのようにするのかといったデータ、つまり投資をするための行う判断材料が常に状況が変わるために今までのAiのデータでは判断できない状況になってしまった結果と言えるのではないでしょうか。Aiは万能という意識が最近強まっている印象ではありますが、第一次Aiブームや第二次ブームの下火の原因ともなったトイプロブレムにあるように、Aiはイレギュラーに強くないという部分がまだまだあります。より結果を安定的なものとしてAiサービスを利用したいということであれば、Aiの利用は汎用的な部分ではなく限定的な部分の方が好ましいのが現状です。まとめAiの基本はフレームワークにつよく、汎用的な作業にまだ弱いということを理解していただければ今後のどのようなAiサービスを導入していくのが良いかというのが見えてくるかと思います。もちろん日々、技術が進化してきている中で汎用性の高い、いわゆる強いAiというものが生まれるかもしれません。ただ、現状としてはまだまだAi技術においては不安定な部分が多いのが現状です。会社の利益に直結する部分でかつ、汎用性をもとめられる可能性のある業務にはまだAiを導入せずに、まずは単純作業もしくはフレームのきまった部分をAi化していくことをおすすめします。
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Aiトレンド・特集
AI担当もしくは人材を中小企業が持つことのリスクとは？
これからの時代はAiを使って生産性アップや人材不足の解消を図る時代だ。と言っていきなりAi担当者を社内で任命したり人材を募集しようとしている中小企業の方たちも多いのではないでしょうか。会社にAiを導入するにしても、社内にて専属でリソース・人材を確保することは多くのリスクを伴います。どのようなリスクがあるのでしょうか。そしてこのようなリスクを回避する方法についてご紹介したいと思います。Ai人材の素質を活かしきれないAiリテラシーが低い会社において、専属の人間を雇うことは会社にとっても雇われた側にもメリットは生まれません。まず第一に共通言語が無いからといえます。例えば、日本人で方言が飛び交う地方の複数店舗を構える小売店中小企業の中に、優れた海外から来たインドのWebエンジニアを雇うことを想像してみてください。優秀なエンジニアだったとしても日本語は一切使えず英語のみの会話、そして企業側には英語を片言で使えるマネージャーでネットショップ経験を多少持っているとします。そもそもこのような状況自体起こることが稀ですが、無いとは言い切れません。事業継承などで「これからはWebだ！！！インドがIT技術優れているらしい！！！よし採用してこい！」という経営者がいるかもしれません。結局、このような会社において専属の人を雇ってしまった場合想像できるのが、経営陣：「彼はいったい何をしているんだ？」インド人エンジニア：「この会社には、このWebサービス必要なのにどうやって伝えればいいのか？」経営陣：「このWebサービスの使い方よくわからないが・・・」インド人エンジニア：「言葉も伝わらない・・・ITのことも伝わらない・・・」・・・・このような状況は、ITリテラシーに加えて語学そのものという状況ですが、Ai技術においてリテラシーの違いは言語の違い程大きいものになります。なんとなくAiがいいらしい！という状況での専属雇用やとりあえず担当を置いてみよう・・・はおススメしません。社内体制・文化を壊してしまうリスクインターネット販売などが、昔ながらの小売店販売の社内体制において混乱を引き起こしているところは少なくありません。Aiサービスや技術というものは、このようなインターネット販売よりもはるかに業務効率化をすることが可能となります。そのため、今までの社内体制や業務形態を大きく変えてしまうことも予測されます。もしもAi技術をもった人間を数人採用して実行した場合に、これらの社内体制や社内文化を大きく崩してしまう危険性があります。それらは変化に伴う痛みと理解できればいいのですが、中小企業にとって劇的な変化というものは時として会社そのものを崩してしまう危険性があります。外部のリソースを利用してみるAi技術を社内にて活用するためのはじめの一歩としては、外部リソースやAiサービスのパッケージを利用することをおすすめします。いきなり中小企業においてAiを自社開発するのは長期的にコストが安いからと言って実施してしまうと上記のようなことが起こりえます。しかし、外部リソースやパッケージを利用することでお試しのような感覚でAiを利用することができます。さらにお試しで実際に利用することで、Aiに対するリテラシーを高めることができるようになってきます。さらに、もっと具体的に会社の業務にあった必要なAiサービスの形をイメージしやすくなります。パッケージプランを利用を検討してみるいきなり人材を投入して、オリジナルの自社サービスなどを展開するということはあまりにもリスクです。そこでもっとも身近でできる方法として、前項でも上げましたAiサービスのパッケージをまずは利用してみるということからはじめてみてはいかがでしょうか。さまざまな業種業態があるなかから、パッケージを見つけることは難しいことかもしれません。ですのでまず自社業務においいてAiでどのようなことを解決していきたいのかをリストアップもしくはブレインストーミングをしてみることをおすすめします。会社で解決したいことを無理やりAiでする必要性はありませんが、こんなことができたらいいのにな？あんなことできたらいいのにな？といったまるで水色のタヌキのようなロボットアニメの歌にあったようなところからはじめてみると気軽にスタートできるかと思います。 社内にて解決したい課題をブレストでリストアップ リストアップした課題の中で優先順位をつける 最優先の問題からまずどのようなことで解決できるかをリストアップ 解決案がある程度出てきた段階で「課題キーワード」＋「解決キーワード」＋「Ai」と検索 それでも問題解決ができない場合にはAiチョイスの記事内検索をしてみてください まとめこれからの時代はAiだ！という社会の流れがありますが、この流れに無理に乗る必要はありません。経営には時にはチャレンジが必要な時もあるかもしれませんが、歴史のある企業を受け継いだ事業継承者はこのような安全策で一つずつまずはAiサービスをためしてみてはいかがでしょうか。お試しでできるサービスをこのAiチョイスでは今後も紹介してまいりますので、是非参考にしてみてください。