CS教育のDX AIによる育成の効率化 

深⽥ 健太 サービス統括部 サービスシステムグループ 第3開発チーム メール開発サブチーム 経歴‧所属 ⼊社: 2020年4⽉（新卒） 担当サービス: 趣味 My Boom こだわり抜いたマイホームがもうすぐ完成！ 最近は新居に合わせた「インテリアや照明選び」に全⼒投球中です。 @niftyメール @nifty安⼼メールパック 自己紹介 - Profile - 出⾝学部: コンピューターサイエンス バイク 筋トレ キャンプ ビリヤード THE RAMPAGE 資産形成 

当社の強みの⼀つ ⼈による質の⾼いカスタマーサポート（CS）が、 お客様満⾜度の源泉になっている。 しかし、この強みを維持‧強化していく プロセスにおいて、複数の課題に直⾯している。 背景：人の温かみと直面する「壁」 

⾼コストな研修 アルバイトの採⽤‧育成において、社員のOJT負担が ⼤きくなりやすい。育成サイクルの効率化が課題。 評価の属⼈化 スキル評価が社員の主観に依存。応対品質にばらつき が出るリスクがあり、標準化が困難。 新⼈の⼼理的負担 先輩との対⾯練習に⼼理的なハードルを感じるケース がある。OJT期間中の定着に影響している。 ⼈材流動性への対応 アルバイト採⽤など⼈の⼊れ替わりが発⽣する中で、教育 の属⼈化を防ぎ、安定した応対品質を維持する仕組み。 現場が抱える主な課題 

ハッカソンでの開発テーマ AIとの対話による実践環境を構築し、 CS担当者の育成を「効率化‧⾼度化‧標準化」する 

研修期間の短縮 育成対象者が より早く独り⽴ち可能に 研修⼯数の削減 社員がより付加価値の⾼い 業務に集中できる環境 数値で見る改善目標 

応対品質の標準化 客観的なスキル評価指標を導⼊し、 全スタッフが均質なサービスを提供できる体制を構築。 学習の継続⽀援 トレーニング後もAIからのフィードバックにより、 ⾃律的なスキル向上をサポートし続ける。 戦略的目標：標準化と継続 

① ⾳声対話 AIが顧客役としてリアルに会話。 実践的なロールプレイ訓練を、 相⼿の時間を気にせず 何度でも実現。 ② スキル評価 共感⼒‧傾聴⼒‧問題解決⼒を AIが即座に⾃動採点。 具体的な改善ポイントをフィー ドバック。 ③ ナレッジ連携 既存のCSナレッジベースと照合 し、回答内容の正確性もAIが厳 格にチェック。 システム主要機能 

トレーニングフロー シナリオ選択： 練習したい対応状況を選択 AI対話開始： 顧客役のAIと⾳声でロールプレイ ⾃動採点： 終了後、スコアを表⽰ 改善フィードバック： 具体的な修正点を即時確認 

デモ動画 

Claude 3.5 Sonnet ⾃然対話の⽣成。臨場感のある顧客役を 再現し、質の⾼いシミュレーションを実現。 ⽣成APIアプリ開発のAIモデルとしても利⽤ Amazon Bedrock Knowledge Bases 社内ナレッジを元にした 正確な回答評価と指導を提供。 RAG構成による信頼性の確保 Amazon Transcribe ユーザー⾳声を⾼精度にテキスト化し、 評価対象へ変換。リアルタイムでの解析 を⽀える Amazon Polly Amazon Bedrock 活用技術スタックの役割と構成 ⽣成AIを活⽤した⾼度な対話ソリューションの基盤技術 ⾃然な合成⾳声によるAIの発話。 聴覚的なリアリティを提供 基盤モデルへのAPIアクセスを提供 

評価の精緻化 Amazon Bedrock Knowledge Basesのチューニングを強化し、 回答の正確性評価をさらに⾼度な レベルへ引き上げ。 採⽤試験ツール 将来的には、CS採⽤時のスキル試 験ツールとしても活⽤。⼊⼝から 品質を担保する仕組みを⽬指す。 究極の臨場感 リアルタイム対話機能を拡張。実 際の電話応対と区別がつかないほ どの臨場感ある訓練環境を実現。 今後の展望・ロードマップ 品質向上と活⽤の幅を広げるためのマイルストーン 

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