コールセンター業界では、日々多くの顧客接点の中で生まれる音声データのテキスト化技術が既に広く利用されています。しかし、大量のテキストデータから的確かつ必要な情報を抽出・チェックするには、経験を積んだスタッフの高度な目利きが求められるとともにデータ処理・分析を高頻度で実施する必要があります。このように企業戦略策定や他業務への展開などをするには高いハードルがある中、TMJでは機械学習でテキスト分類の精度を高める検証を2016年より実施。以後、コールセンターでのVOC分析による戦略策定への活用や、大量文章の校閲業務の受託など、多くの実務経験を積んできました。この度その効果と幅広い業界への展開が可能であると判断し、本格的なサービス化をすることとなりました。

「お客さまの声は宝の山」。昨今、お客様の声（VOC）を活かした商品開発やサービス改善が注目されている一方、その活用に苦戦する企業も多く、膨大なテキストから「何かしらのヒントが出てくるだろう」と期待して、あてもない宝探しに暮れて道に迷う結果となるケースが散見されるのが現状です。

TMJは今回、弊社の『AI自動分類※』と『テキストマイニング』技術に加え、分析ノウハウを提供・支援するサービスを開始しました。例えば、膨大なVOCをテキスト化させたうえで「コンタクトセンターに関する課題か」「継続顧客か否か」「プラスのご意見か、マイナスのご意見か」などのジャンル別にAIが自動分類。仕分けされたVOCから傾向分析～仮説検証を進め、VOCの真因を効率よく導き出します。また、「分析」のみに留まらず、その後の改善実行までを伴走することが可能です。

※AI自動分類『i.C.text』
AIを活用したテキスト自動分類BPOサービス。これまで人が判断して行ってきた大量のテキストデータ分類を、機会学習を施したAIが自動分類することでデータ分析の高速化を実現します。詳細はこちら

●コンタクトセンターに起因するVOCを分析するためのノウハウ
膨大なVOCデータから、コンタクトセンターに起因するVOC抽出＝分類化のノウハウを工程化。適正な分類を行いながら、VOCの真因（コンタクトリーズン）の可視化を実現します。

工程例
①弊社の持つVOC分析事例・ベストプラクティスを提供し、クライアントの目的に沿った課題を設定。自動分類機能を用い、仮説検証に向けた分析軸の方向性をお示しします。
②方向性を確認のうえ、適正な分類軸を弊社で設定していきます。
③確定した分類軸に沿って、ツールによるテキストマイニングを実施。分類ごとのデータ統計から、検証に向けた対策案を提示します。（弊社でコンタクトセンター運営を受託している場合は、その実行までを担います）

地方エネルギー会社（ガス・電気の契約、閉栓開栓の受付等、50席のコンタクトセンター）

背景・課題
●ガス・電気自由化の加速に伴い、都市ガスの独占市場環境が変化し、顧客ニーズの把握が急務となった。
●対策としてVOC活用を立案したが、問合せログをどう分析し、何を見出すかという点をつかむことができず、具体的な活用に至っていなかった。

サービス導入後の効果
●分類により11万件のログデータの中から最重要データと有用情報を抽出。扱うデータ量を1/10に絞ることが可能になった。
●既にあるデータを活用した結果、今後のVOC蓄積の考え方や問合せデータのログの残し方を変更する等、業務改善にもつながった。
●分析手法が確立されたことで、継続的なモニタリングが可能になった。

サービス内容　：要件定義、データ分類モデル作成、テキストマイニング（2回）、データ分類モデル修正、分析・報告書作成
標準価格　　　：260万円（消費税別）　※標準パッケージ以上の分析実施の場合は別途お見積り

サービスに関する詳細は（https://www.tmj.jp/bpm-service/voc/）をご覧ください 。

TMJは、株式会社福武書店（現・株式会社ベネッセコーポレーション）のインハウスコールセンターより独立分社化する形で1992年に設立。世界でも例のない継続型の会員制事業で培った生産管理、品質管理のノウハウを活かし、多種多様なクライアント企業のコールセンターの設計・運営から、調査・分析、人材派遣、人材育成などのサービスを提供しています。2017年には、セコムグループの100％子会社となり、より強固で安全性の高いグループネットワークを活かし、クライアントビジネスの成功をサポートします。