──「顧客フロントの利便性向上」については、具体的にどのような取り組みをされているのでしょうか。

顧客サービス部 サービス戦略課 萱場成樹 様（以下、萱場様）：私は「顧客フロントの利便性向上」の取り組みにあたるセルフサービスの領域を担当しています。具体的には、よくある問い合わせ（FAQ）、Webサイトのお客様サポートページ、チャットボット（FAQ検索支援）、LINEカスタマーコネクト（ボット・人）、ビジュアルIVR（Webスキル振り分け）です。

LINEによるチャットサポート（チャットボット・有人チャット）は2017年、「進研ゼミ小学講座」のお客様を対象にスタートしました。パソコンやスマートフォンからテキストベースで寄せられる1日あたりの問い合わせ件数は約1,000件を超えます。これらへの対応は、既に構築済みのFAQの中から最適なものを選んで回答しています。
その中で、FAQ作成やAIボットのチューニング業務は社内で行っていましたが、2019年4月よりその業務もTMJさんに委託しました。委託当初、回答が役に立ったかどうかのYes/NoアンケートでYesをクリックしてくださる方は45％程だったのですが、現在では65%まで上昇しています。業界ではYesが5割程度と言われる中、非常に高いレベルでお客様が必要とする情報を提供できていると捉えています。

また、お客様窓口の電話対応もTMJさんにお願いしていることから、電話で増えている問い合わせ内容をFAQに仕込むといった具合に先回りのチューニングができるようになり、TMJさんには本当に助けられています。
LINEを導入した当初は、「進研ゼミ小学講座」のお客様のみに窓口を開放していましたが、2019年10月から「こどもちゃれんじ」のお客様まで対応領域を拡大しました。また、最初はチャットボットによる自動応答のみの対応でしたが、3月の繁忙期を見据えて2019年12月からは、人によるチャット対応も段階的にスタートしています。

境様：単に呼量の削減やコスト削減を目的としてシステムを導入すると将来、行き詰まります。なぜなら、新しいツールを導入すると顧客接点が増えてコンタクトも増えるからです。
当然、ツールを使用するコストもかかりますから、システム導入前と後とのコストを比較するとたいてい、同等もしくは少し増しくらいになります。するとお客様にとって便利なツールでもコストがかかるからやめようという経営判断が下る場合があるのです。そうならないためにも、お客様にとっての利便性を第一に考え、労力や手間を省くことを目的としてシステムを導入することが大切だと考えています。

──VOCを活かした「事業プロセスの横断的な課題解決の促進」における具体的な取り組み内容をお聞かせください。

顧客サービス部 お客様本部課　川上道子 様（以下、川上様）：私の部署では日々、各センターからあがってくるVOCを事業へ還流させる役割を担っています。お客様窓口で毎日集まるVOCの中から1日4件を社長・役員を含む社員1,000名に毎日配信することで、顧客不満の元を最小化する事業改善に貢献することが狙いです。

各センターからVOCをあげてもらう際、VOCそのものだけでなくVOE（オペレータの気づきや改善提案）もあわせて提出していただいています。オペレータの気づきの中には、商品やサービスに関する問題点だけでなく、このようにした方がお客様にとってより良いのではないかという改善提案や、教育事情や環境によるお客様の変化の兆しも見つけることができ、私たちの強みになっていると思っています。お客様に近い接点に蓄積された知見や想いが込められたVOEによって、VOCの価値が高まっていると言えるでしょう。

また、事業改善への貢献度をより高めるために、オペレータやSVによる座談会を開催し、効果的な社内への提案に努めています。座談会は学齢別ラインアップごとに月1回、毎回テーマを設けて行っているのですが、オペレータたちはテーマに沿って適切な提案をしてくれます。一緒に仕事をしていて感じるのは、ベネッセ愛のあるオペレータが多いことです。オペレータたちは我々が主催する座談会への積極的な参加だけでなく、教育に関する情報を自主的に収集するなどしてより良いお客様対応を実現しようと努力してくださっています。こうした意欲的な姿勢にとても好感を持っています。

──2020年1月に、音声認識によるVOCテキスト化のPoC（Proof of Concept：概念実証）を行う予定ですね。

川上様：はい、まず2020年1月に、退会連絡時のVOCに限定してPoCを行う予定です。定性情報を定量化することで、退会理由の量的可視化、および対応オペレーション別に反応を見ることが目的です。
今後は、現在行っているVOC活用とAIテキスト分類との2つを軸に、VOCを活用した事業改善への貢献を推進していきたいと考えているところです。

──蓄積したVOCをAIで自動分類する「AIテキスト分類」に期待されていることはありますか。

境様：ビッグデータ解析ということで、量的可視化を期待しています。定性情報を機械化することで定量化することは、事業改善を加速させる重要なキーとなります。

川上様：オペレータたちは質の高いVOEをあげてくださるので、質的な不足は感じていません。ただ、VOCを改善に移す際に、同様のVOCが数多くあることを数字として見せることができれば説得力が増して改善スピードが加速することは確かです。
私たちは現在、300万件中1％のVOCをあげることを目標としているのですが、「1％の声で何がわかるの？」とストレートな意見を突き付けられたこともあります。量的把握が、事業改善のさらなるパワーとなることを期待しています。

──ナレッジに基づく「電話窓口のサービス提供力アップ」において、現状の取り組みについてお聞かせいただけますでしょうか。

顧客サービス部 カスタマーオペレーション開発課　栗原 幹 様（以下、栗原様）：お客様窓口に入る年間330万件の入電に対して、これまでは数をこなす処理という部分もありましたが、今は有人対応を活かしたよりレベルの高いサービスを提供できる場へ変革しようと、TMJさんと一緒に取り組んでいるところです。
これまでセンターで閲覧することができなかったデジタル教材の活用状況、赤ペン先生の提出状況、特典申し込み状況などの情報閲覧を可能にし、会員の利用状況に基づいた個別のコミュニケーションができる環境を整え、退会のリテンションを行っています。

退会申し出の背景には、「子どもが勉強しない」「教材を上手く活用できない」といった親御さんのお悩みがあるわけですが、赤ペン先生の提出状況を見るとつい１か月前まで提出されていたというケースがあります。特に、高校生講座はスマホで勉強できるので、ゲームをしているのか勉強をしているのかがわかりづらく、親御さんがお子さんの状況を正確に把握できないケースも見受けられます。このような場合、親御さんの後ろにいるお子さんの状況（ナレッジ）を見ることでコミュニケーションが可能となります。
コミュニケーションによって、教材活用方法の提案やお悩みを解決することができると、オペレータが親御さんからお礼を言われる機会が増え、信頼を得られるようになります。さらに、リテンション率が上がり大きな事業成果が得られると、オペレータの自信につながり、より一層、お客様のお役に立とうとするモチベーションが高くなるのです。ナレッジを活かした個別対応はお客様へのサービス向上とともに、オペレータの意欲向上にも寄与していると言えます。