コンタクトセンターでは、商品・サービスの多様化に伴い参照情報が増加し、検索負荷の上昇、回答品質のばらつき、新人の立ち上がり停滞が大きな課題となっています。とりわけ生成AI(RAG※)を応対支援に活用する際、ナレッジが構造化されていない場合には検索精度が安定せず、本番運用に至らないケースも見られます。
こうした状況を踏まえ、TMJはAI活用の成否を左右するのは「ナレッジDBそのものの質と運用性」である点に着目し、ナレッジの構造化や意味単位での分割、メタデータ付与、PDF/画像/表といった非構造データの解析まで含めてAIで自動処理できる環境を整備しました。これにより、高精度な検索と根拠提示を無理なく実現できる基盤が構築されたことから、ナレッジ活用を次のステージへ進めるサービス「TMJ Compass」を提供するに至りました。
加えて、オペレーター育成では、実践的なロールプレイの量と質を確保しながらSV(スーパーバイザー、管理者)の負荷を抑えたいという要望が根強くあります。従来型の対面指導や教材では練習量に限界があるなか、生成AIの進化により、顧客役として自然な対話を再現し、リアルタイム応答・客観評価・シナリオ自動生成を一体的に行うことが可能となりました。心理的負担を抑えつつ練習量を増やし、データに基づく精度の高い指導が実現できるようになったこと、さらに提案活動においてクライアントからの要望が非常に強かったことから、実践型育成を支える新サービス「TMJ AI Roleplay」を提供します。
※RAGとは
RAG(Retrieval-Augmented Generation)とは、ナレッジデータを検索し、その内容を参照しながら生成AIが回答を組み立てる仕組みのこと。マニュアルやFAQ、PDF・画像などの非構造データを扱う際、データが整理されていないと検索精度が低下し、情報が出てこない・誤答を含むといった課題が生じやすいため、コンタクトセンターでは特に運用上のハードルとなっています。