AI音声認識でコールセンターのVOC分析を自動化、オペレーター業務負荷を大幅削減
シスター女性向け通信販売企業のコールセンターは年120万件規模の顧客電話から得られる「顧客の声（VOC）」をオペレーターの手作業で記録していたため、情報の網羅性や質にばらつきがあった。AWSの音声認識AI（Whisper）と生成AI（Claude）を組み合わせ、全電話の自動文字起こしと要約を実現し、200席のコールセンターでオペレーターの記録業務負荷を大幅に軽減した。
- 導入企業
- 株式会社ベルメック
- 業種
- 小売・EC
- 規模
- コールセンター200席規模
- 部門
- コールセンター、企画推進室、情報システム部
- 解決した製品
- AWS（Amazon SageMaker、Amazon Bedrock、Amazon S3等）（serverworks.co.jp）
- コールセンター規模
- 200席
- 年間電話件数
- 120万件
01課題
年120万件規模の顧客電話からのVOC抽出をオペレーターが手作業で実施していたため、記録内容の網羅性や質にばらつきがあり、記録業務の負担が大きかった。顧客の細かな声を取りこぼしており、企画推進に活用しきれていない状況だった。
02やったこと
AWSプラットフォーム上に、Whisperによる音声認識、Claudeによる生成AI要約、既存コンタクトセンターシステムとの連携、Amazon Redshiftへの分析基盤構築を実装。全電話の自動文字起こしと要約を実現し、VOCデータと売上・返品データを統合可能にした。
03成果
全電話の文字起こしと要約が自動で実現され、顧客の細かな声も取りこぼさずVOCとして活用可能になった。既存ビジネスデータとVOCを横断的に分析できる環境が構築され、企画推進部門での活用が加速した。
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