Helpfeel Call Assist

の料金・機能・導入事例

Helpfeelの土台となるのが、独自の特許技術による意図予測検索です。一つの記事に対して、想定されるさまざまな言い方を複数生成しておく仕組みで、検索の精度を大きく高めています。利用者が検索の窓にキーワードを入れた瞬間に、質問を先回りして提示するため、少ない入力で必要な回答へたどり着けます。 「返品したい」と「キャンセル」のような表現の違い、「見積もり」と「見積」といった表記のゆれ、長い言い回しなど、ふつうの検索では拾いにくい入力にも対応します。顧客が使う場面では、疑問をその場で解消できるため、電話をかける前に自己解決へ導き、入電そのものを減らせます。 オペレーターが使う場面では、電話口で言われた曖昧な表現をそのまま入れるだけで、必要な回答の記事にすぐ届き、保留の時間を短くできます。探しても見つからないという状態をなくせることが、顧客と現場の双方の負担を軽くします。同じ仕組みを、顧客向けとオペレーター向けの両方で活用できます。

Helpfeelは、コールセンターの自動化を、段階を追って進められるよう支援します。いきなりすべてをAIに任せると、欲しい情報が見つからない、誤った情報が示されるといった失敗に陥りやすいためです。最初の段階では、AIが読み取りやすい形にナレッジの基盤を整え、自己解決によって問い合わせの数を減らします。 次に、AIがオペレーターの回答を補助する段階へ進み、さらに新人より頼れるAIを育て、定型の対応をAIに任せ、最終的には自律的に稼働する状態を目指します。この道すじに沿って、検索型のFAQや、問い合わせのログを分析して記事のドラフトまで自動で作るVoC分析、通話を支援するAI、ボイスのエージェント、ナレッジのコンサルティングなど、段階に応じた手段がそろっています。 一つの製品に限らず、包括的に組み合わせられるため、いまの状況に合った所から始めて、着実に自動化のレベルを引き上げられます。

生成AIをコールセンターで使ううえで避けられないのが、事実と異なる回答が出てしまうリスクです。Helpfeelは、このリスクを人が管理・監督できる仕組みで制御しています。AIが参照する情報を企業側で正確性を確かめ、人が訂正を加え、法令への対応も踏まえた環境のもとで回答を返すため、顧客に届く情報の信頼性を保てます。 支援の体制も手厚く、独自のメソッドにもとづいて、専属のプロフェッショナルのチームが、初期の構築や導入から、日々の運用、データの活用、改善までを伴走します。改善につながる指標を一緒に設定し、第三者の視点から気づきにくい点も提案してもらえるため、導入したものの使われないという事態を避けられます。 AIの活用を何から始めるべきか迷う場合も、専門のコンサルタントのチームに相談しながら進められます。安全に使えるAIと、成果まで見届ける支援がそろっていることが、確かな自己解決率の向上につながります。