年前の本稿で、「コンタクトセンターにおけるAIツールの活用」をテーマに取り組み事例をご紹介しました。https://www.conken.org/information/cat1/202301CONriji.html年が明けて2023年の初頭に「生成AI」が現れ、瞬く間に一般にも広く認知されるようになりました。それ以降の進化は目覚ましく、ビジネス、業務など多くの領域で活用が進んでいます。日々のネットニュースにおいても「生成AI」の関連記事を見ない日がないと言っていいぐらいです。当社でも「生成AI」の検証に着手し、コンタクトセンター業務での活用を想定して試行錯誤しました。そこで具体化したのが、ロールプレイングシステムです。研修期間を終えると、実際のお客様対応の開始可否(いわゆる着台可否)を判断するために、スーパーバイザー、または品質担当者がトレーナーとなってロールプレイングをおこないます。トレーナーがお客様役を担い、想定問答集を用いて様々な場面を想定した疑似対応を演習します。疑似演習の結果、お客様対応が可能と判断された新人オペレーターは、いわゆる「着台可」と判定され、実際のお客様対応を開始することになります。このプロセスはコンタクトセンターの品質に関係するため、とても重要です。その一方で、ロールプレイングは人的資源の負担が大きいという現実があります。新人オペレーター1人に対して、トレーナーを1人付ける人員配置となり、2人分の時間が必要です。方法を変えて、トレーナーの負荷軽減を目的に、オペレーター同士でロールプレイングをおこなうこともあります。互いの良い点や、改善が必要な点を指摘しあうことができる一方で、踏み込んだ指導には限界があると言えます。このような状況の手助けとするべく、生成AIを活用したロールプレイングシステムを開発しました。本システムでは、生成AIがトレーナーとなってお客様役を担います。システムの機能概要と流れは次のようになります。事前に、同システムにナレッジ情報や業務情報を読み込ませると、ロールプレイングに必要な参照データとするために情報を整理・加工し、コンタクトセンターの窓口を想定、質問のためのシナリオを生成します。オペレーターの「お電話ありがとうございます。担当の〇〇です」の発話からロールプレイングが始まり、生成AIが先の参照データから、設定した質問数に応じて、質問(問い合わせ内容)を作り出して音声で発します。これに、オペレーターはお客様対応をおこないます。以後、応酬を繰り返し終話となります。会話が終わると、一連のお客様対応の評価をおこないます。