AI技術で進化するカスタマーサポート、RightTouchと東京科学大学が共同研究を開始

AI技術でカスタマーサポートはどう変わるのか？

株式会社RightTouch（本社：東京都港区）は、東京科学大学と共同で、AIを駆使した「問い合わせ予測」に関する新たな研究に乗り出しました。このプロジェクトは、カスタマーサポートの領域でのAI活用を促進し、顧客体験（CX）の向上を目的としています。

何が背景に？

最近、カスタマーサポート産業におけるAIの導入が急速に進んでいますが、これまでの多くの取り組みは、問い合わせ後の効率化やFAQの自動生成にとどまり、顧客体験を根本から変えるようなものは少ないのが実情です。特に、「サイレントカスタマー」と呼ばれる、問い合わせをせずにサービスを離れる顧客への対応が重要な課題として浮上しています。

サイレントカスタマーは、顧客流出や売上の減少、そして商品やサービスの改良機会を逃す原因となっています。そのため、彼らのニーズにいち早く気付き、適切な支援を行うシステムの構築が急がれています。

RightTouchの挑戦

RightTouchは、カスタマーサポートに特化したSaaSを展開する企業で、訪問者のWeb行動データやVoC（Voice of Customer）を元に、顧客体験の向上をサポートしています。具体的には、複数のプロダクトを通じてこれらのデータを統合的に管理し、顧客との接点をデータドリブンでつなぐことが実現されています。

今回の共同研究では、これまで手動で行っていた問い合わせ発生前の行動分析を、自動で行えるアルゴリズムを開発することを目指しています。データは、顧客のWeb行動とVoCを元にし、問い合わせが発生する前に潜在的な課題を予測する仕組みです。

この結果、顧客が自ら解決策を見つけやすくなり、顧客体験の向上が期待されると同時に、サイレントカスタマーに対しても手を差し伸べられる可能性が広がります。

東京科学大学とのシナジー

今回の研究に参加する東京科学大学の藤澤研究室は、数理最適化や機械学習の分野で広く知られています。同研究室は、RightTouchが求めるカスタマーサポートデータ解析の方針と見事に合致していることから、共同研究が決まりました。

共同研究の内容としては、複数プロダクトで蓄積したデータの統合解析を行い、問い合わせ前に潜在する「困りごと」を推測し、最適なFAQやサポートチャネルを提案するモデルの構築が目指されています。ここでは、反実仮想機械学習と呼ばれる手法も用いられ、従来のアプローチでは収集できない幅広いデータを生かした新たな開発が期待されています。

期待される成果

研究が進むことで、「どの案内が、どのような状況で有効か」を明確にし、企業と顧客両者に利益をもたらすことが期待されます。RightTouchの豊富なデータと東京科学大学の機械学習技術を連携させることで、顧客が自己解決するプロセスを支援する手法を導き出し、サポート基盤の強化に寄与する見込みです。

このように、RightTouchと東京科学大学の共同研究は、今後のカスタマーサポートの在り方に大きな影響を与える可能性を秘めています。業界全体にとっても新たな基準となる取り組みとなるでしょう。