BPOの最前線コラム

ビッグデータ ―コンタクトセンターでのデータ活用事例

  • 品質向上
  • 業務効率化

ビッグデータを使う

昨今、耳にしない日はなくなったと言っても過言ではないビッグデータ。とはいえ一体それが何をもたらしてくれるのか、どう使えばよいのか、未だにはっきりしない部分が多いかと思います。

ここではビッグデータを使う上で重要なことについて考察した後に、TMJでのデータ活用法の一端をご紹介したいと思います。

ビッグデータ時代、何が変わったのか?

まず"ビッグデータ"によって何が変わったのかを振り返りたいと思います。
そもそものデータ量が膨大になっているという時代背景に加えて、以下の3つの変化がポイントと考えます。

・データを取得する手段が増えた→扱えるデータの種類が増える
・データを蓄積するコストが安くなった→細かい粒度、豊富な種類のデータがためられる
・データを処理するスピードが速くなった→精度の高い分析手法がビジネスレベルで扱える、データを扱える頻度が増える

これらにより
・従来は扱いきれていなかった領域のデータ(画像やセンサーデータや位置情報など)の活用が進む
・従来扱っていたデータをより細かい粒度で(Webアクセスログなど)扱える
・それらをより高度な解析手法(機械学習やAIなど)で、高頻度で使える情報へと変換できる

その結果、これまでわからなかったことがわかるようになる、未来を予測できるようになる/予測精度があがる、それらをリアルタイムに実施できるようになる、というような価値を生み出しているものと考えます。
必ずしもここに書いたすべてを満たしている必要はなく、一部だけでもビッグデータによる価値を生み出せる可能性はあると思います。

隠れた宝は見つからない?収益につなげるには

一方で、ビッグデータという言葉に対して「今まで想像もしていなかった新しい発見がある」すなわちビッグデータの中から隠れた宝が見つかる、という期待があるように思いますが、この期待は間違っていると思います。
どのようにデータを活用するにしても、データは事実の一部を表現しているもの、そのデータの中に新たな事実がなければ当然新たな発見もありません。見つかるかもしれないし、見つからないかもしれない、ビッグデータがもたらすのは宝を探せる領域が広くなった、探す効率があがったという価値です。
では果たして"ビッグデータ"は本当に収益につながるのか。そのために大切なのは、事前に活用法の仮説・シナリオがあることだと思います。
この数値がわかれば収益向上につながる、このデータは予測精度を高める可能性が高い、など。想像できないものを発見するためにビッグデータを使うのではなく、想像したことを実現するためにビッグデータを使うことを意識するべきだと思います。

TMJでの事例と今後の展望

いわゆる"ビッグデータ"というほどの大きなデータではありませんが、ここ数年TMJでもデータ活用については様々な取り組みを進めておりその一例を紹介したいと思います。
受電のコールセンター業務では、お客様をお待たせさせずにお電話を受けるということが満足度を高める上で非常に重要になり、応答率というKPIで管理しています。一方で、応答率を高めるために必要以上に要員を配置してしまうと余分なコストがかかることになります。そのため、必要な要員が何人なのかを的確に算出することがビジネス課題でありキーファクターとなります。

TMJでは昔からここにデータを活用していたのですが、時間ごとにサマライズされたレポートデータで状況を俯瞰するにとどまっており、これでは不十分でした。あと1人、稼動を減らしたらどうなるのか、適切に電話をとるためにはあと何人必要だったのか、という示唆は出てこないからです。そこで取得するデータの粒度をより細かくした結果、オペレーターの稼動状況が分刻みで可視化でき、1時間の中での電話の集中度合い、トップピークで何人必要だったのか、もし人数を●人増やしたらどうなっていたのか、という情報を得ることができるようになりました。さらにそこに予測アルゴリズムやシミュレーション技術などを適用させることで、より適正な稼動人数を導くことができるようになりました。

また、新たなデータという点では音声認識技術の有効活用についても研究を進めています。もともとは、お客様との対話の要点をオペレーターがメモを残し、その内容をVOCとしてテキストマイニングなどで分析していたのですが、最近では音声認識技術の向上もあり、要点だけでなく対話内容すべてがテキストデータとして把握できる環境になりつつあります。

さらに、その対話内容データに機械学習のアルゴリズムを適用させることでの対話内容の自動分類などの研究を進めております。従来のテキストマイニング技術と異なり、機械学習により名詞や動詞など意味を表す言葉だけでなく助詞などの言葉が内容のニュアンスをとらえる上で重要ということがわかりました。非常に細かいデータから傾向をつかめるようになったのはビッグデータ時代のアルゴリズムの恩恵だと思います。
このように新たなデータの活用(音声→テキストデータ)と新たな解析技術(機械学習)によりVOCの可視化精度向上や処理の効率化ができることを期待しています。

終わりに

ビッグデータというと一見高度な技術が要求されると思われがちですが、必ずしもそうではなく、複雑な解析手法を使わずとも、シンプルな集計だけでもビジネス上有益な価値生み出すことも可能だと思います。

大切なのは活用法の仮説・シナリオがあるかどうか、そういったことを自分自身にも言い聞かせていきたいと思います。
また、最近ではAI技術の革新的な発達など、この領域は日進月歩で変化しており、絶えず最新の技術動向にキャッチアップし、ビジネスへの活用可能性を探っていきたいと思います。

布施 貴信

事業基盤本部 コンサルティング部 Data Science推進室

データを価値につなげる、というミッションのもとデータサイエンティストとして分析実務に従事し、社内外問わずデータ分析プロジェクトに参画。データによる実態の可視化だけでなく、それを仕組みの中で活用し、実運用での成果を導くためのデザインを行う。また、ビッグデータ関連の最新の技術動向の調査および最新技術を活用したソリューション開発なども担当。  

無料のお問い合わせ、お見積り、資料請求はこちらから

WEBでのお問い合わせ

お電話でのお問い合わせ
0120-777-5009:00 ~ 18:00 土日祝日除く