＜RightTouch＞QANTスピーク紹介資料 v.1.6

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1. ⾃⼰改善し続け、ベテランオペレーターのような⾃然な応対を実現するAIオペレーター QANT スピーク v.1.1
3. ミッション OUR MISSION 私たちのミッション あらゆる⼈を負の体験から解放し、 �� �� 可能性を引き出す ⼀般⽣活者 企業‧サービス 「負の体験」を解決する → 企業/サービスの本来価値が伝わる → 豊かな⽣活者体験が広がる ＆ 経済が活性化する © RightTouch Inc. | Confidential 3
4. 導入企業 多種多様な業界業種のお客様に採用されています HDI Webサポート格付け三つ星獲得企業のうち、 約3割のお客様が弊社プロダクトを導入しています ⾦融 「 HDI Webサポート格付け三つ星 」 通信 メーカー シェア31% 旅⾏ 25 EC （三つ星獲得かつ弊社プロダクト導入社数） ※2025年2⽉現在 インフラ ⼈材 社 81 社 （三つ星獲得全社数） 出典: https://www.hdi-japan.com/hdi/Bench/3satrs.asp © RightTouch Inc. | Confidential 4
5. お取り組み抜粋 各種メディアやアワードで特集、表彰いただける CSの取り組みを各社様と共に進めています auじぶん銀行 × RightTouch みずほ証券 × RightTouch SBI証券 × RightTouch パナソニックEW × RightTouch ハーバード・ビジネス・レビュー掲載 Forbes Japan掲載 コンタクトセンターアワード2024 最優秀オペレーション部門賞受賞 カスタマー表彰制度2025 特別賞(生成AI活用)受賞 https://forbesjapan.com/articles/detail/75882 https://righttouch.co.jp/news/QUVpiJZk https://righttouch.co.jp/news/lGDRHjY8 https://dhbr.diamond.jp/articles/-/10692 © RightTouch Inc. | Confidential 5
6. AI活用促進の基盤となるカスタマーサポートプラットフォーム Professional Service オペレーター⽀援 - Strategy Consulting Web × 電話連携 CS変⾰の戦略‧戦術策定 VoC蓄積 Question AIオペレーター ⽣活者 Webサポート Answer - Assessment & Analysis 課題分析‧評価 - Product Enablement - 企業 プロダクト価値最⼤化 VoC活⽤ - AI Contact Center ナレッジマネジメント © RightTouch Inc. | Confidential AI-ReadyなセンターBPO 6
7. 大手企業を中心に AIオペレーター化の支援が進んでいます © RightTouch Inc. | Confidential 7
8. 代表的な取り組み事例： SBI証券さま #証券 #AIオペレーター #⾃⼰解決促進 # AI-IVR AIオペレーターのPoCにより、95%の⾼い振り分け精度と、ログインリーズンで62%の⾃⼰解決を実現 活動の全体像 2023/10~ AIオペレーターで最適な振り分けと⾃⼰解決/有⼈連携の実現 • 問い合わせ件数の増加によりオペレーター負荷が⾼騰し、応答率の低 下、待ち時間の⻑期化、IVR選択後のエスカレーションによる転送率の ⻑さが課題となっていた 問い合わせ 応対 データ収集 課題発⾒ • テクニカルダイヤルにAIオペレーターを導⼊し、⾃然発話による最適 2025/4~ な窓⼝への振り分け及び、⾃⼰完結対応と有⼈対応の双⽅で問い合わ せ内容‧履歴データをオペレーターに連携 • PoCでは、95%の⾼い振り分け精度とログインリーズンで62%の⾃⼰ 解決を実現 © RightTouch Inc. | Confidential ⾃⼰解決 促進 ナレッジ 作成/修正 2025/9~ 8
9. 代表的な取り組み事例：パナソニック様 #メーカー #AIオペレーター #⾃⼰解決促進 商品相談窓⼝の18%をAIオペレーター化し有⼈対応を11%抑制。営業時間外5,000件の⾃⼰解決を実現 活動の全体像 AIオペレーターで直電ユーザーを⾃⼰解決へ誘導 2025/07~ • 問い合わせの9割以上が直電に集中し、Web⾃⼰解決が機能していない状態 • 「使い⽅がわからない」といった定型⽤件が多く、FAQを整備しても活⽤され ない • QANTスピークを導⼊し、直電ユーザーの発話から「型番」と「困りごと」を 問い合わせ 応対 データ収集 課題発⾒ 2025/09~ 正確に捉え、Web上での⾃⼰解決を促進 • 商品相談窓⼝の18%をAIオペレーター化し有⼈対応を11%抑制。 ユーザー接点から改善までを⼀気通貫で繋ぐ、 ⾃律学習するCS基盤の構築 • Web∕電話の応対データを起点に、ナレッジ‧製品改善へと還流する 循環型プロセスを構築 • QANTシリーズで顧客接点と分析基盤を統合し、改善が回り続ける仕 組みを実装 • AIオペレーターによる⼀次応対⽐率を18% → 50%へ引き上げることを 中期⽬標に展開 © RightTouch Inc. | Confidential 2025/10~ ⾃⼰解決 促進 ナレッジ 作成/修正 9
10. AIオペレーターとは？ AIオペレーター AIが人間のオペレーターのように 顧客応対を代行するシステム © RightTouch Inc. | Confidential 10
11. 従来型ボイスボットと AIオペレーターの違いは？ 従来型ボイスボット （シナリオ型） AIオペレーター （エージェント型） 仕組み ルールベースでシナリオの分岐を作成し 分岐通りにボイスボットが応対 顧客の意図や前後⽂脈を汲み取り、 ⽣成AIがプロンプトとナレッジに基づき、 顧客に合った応対 ⾃律的に判断‧応答 意図理解 /対話性 想定外の発話に弱く「すみません、 b 理解できません」が多発 顧客の意図や前後⽂脈を汲み取り、 顧客に合った応対 対応範囲 定型的な問い合わせしか b 対応できない 定型のみならず⾮定型にも対応 パーソナライズ b 誰に対しても⼀律同じ対応 ⾃分の状況を理解した応対 1 2 3 © RightTouch Inc. | Confidential 11
12. AIオペレーター導入における 3つの壁 1. 2. 3. 顧客体験 チューニング データ管理 の壁 の壁 の壁 © RightTouch Inc. | Confidential 12
13. 1 顧客体験の壁： LLMには特性がある LLMの特性❶ LLMの特性❷ ハルシネーション 非決定性 AIが堂々と嘘をつく 同じ質問をしても毎回答えが変わる ・存在しない商品 /金額を案内する ・古い情報を最新情報として断言する 「解約に手数料はかかりますか ?」と立て続けに 2回 しても、1回目は「かかりません」 2回目は「かかる 場合があります」と回答が異なる 「AIの間違い」を制御できなければ、顧客体験も会社への信用も低下することに © RightTouch Inc. | Confidential … 13
14. 2 チューニングの壁 プロンプト AIに対する指示書。 AIはこの指示書の通りにしか動けない。 あなたは〇〇銀行のカスタマーサポート AIです。 お客様からの電話に対して、丁寧かつ正確に対応してください。 【対応できる内容】 あなたは〇〇銀行のカスタマーサポートAIです。 お客様からの電話に対して、丁寧かつ正確に対応してください。 【基本姿勢】 - 敬語を使い、丁寧に対応する - 分からないことは「担当者に確認します」と伝える - 個人情報の取り扱いには十分注意する 【対応できる内容】 - 営業時間・店舗案内 - 残高照会（本人確認後） - 振込手続きの案内 - ローン商品の一般的な説明 【対応できない内容】 - 金融相談・投資アドバイス - 他社との比較 上記は「担当者にお繋ぎします」と案内する。 PoC時点ではシンプルなプロンプト © RightTouch Inc. | Confidential 誤回答・例外対応が見つかるたびに プロンプトに条件を追加 【基本姿勢】【対応できる内容】 ▪ 営業時間・店舗案内 - 敬語を使い、丁寧に対応する ▪9時〜 残高照会（本人確認後） - 平日 17時、土曜 9時〜 14時（日祝休業） - 分からないことは「担当者に確認します」と伝える - 本人確認手順はフロー図 A参照。 ※2024年2月追記：丸の内支店は 2024年4月より ▪ 振込手続きの案内 - 個人情報の取り扱いには十分注意する ※ただしフロー図 Aは法人口座には適用しない。 営業時間が変更。ただし祝日の扱いは旧来通り。 - 振込手数料の案内は OK。ただし手数料は ※2024年3月追記：高齢者と思われるお客様には ※法人の場合はフロー図 Bを参照。 ただしゴールデンウィーク期間は別途案内参照。 振込先や金額によって異なるため一律案内不可。 ゆっくり話すこと。ただし失礼にならないよう注意。 ※フロー図▪Bは2024年11月に改訂済み。 ローン商品の案内 ※2024年9月追記：上記の別途案内は廃止。 ※条件分岐はフロー図 F参照。 高齢者かどうかの判断は声のトーンで行うこと。 改訂前のフロー図 Bを参照した場合、 - 金利は必ず「変動する場合があります」と付記。 最新は社内ポータル vol.3参照のこと。 ※フロー図▪Fの最終更新： 2023年9月。 ただし声のトーンだけで判断するのは不確実なので カード紛失・停止手続き セキュリティ上の問題が発生する可能性あり。（要注意） ※ただし固定金利商品にはその表現は不要。 ※2025年2月追記：社内ポータル vol.3は 手数料改定（ 2024年4月）が反映されていない。（要更新） 話すスピードへの言及はしないこと。（矛盾あり・要修正） - カード紛失の場合は即時停止手続きへ誘導すること ※2025年1月追記：代理人からの問い合わせは ※ただし固定金利でも将来的な見直しがあるため vol.4に更新済み。 vol.3の内容と差分あり。 ※2024年5月追記：手数料改定後の金額を案内すること。 - ※2024年5月追記：「少々お待ちください」は ▪ 金融相談・投資アドバイス ※2024年1月追記：停止手続きは専用ダイヤルへ フロー図 Cを参照。ただし成年後見人の場合は 「絶対に変わらない」とは言わないこと。 差分の詳細は総務部に確認のこと。（ AIには確認不可） ただし旧手数料で申込済みの案件は旧金額が適用。 使ってよいが「ちょっと待ってください」は NG 0120-XXX-XXXだが - 個別の資産運用の相談は NG ※専用ダイヤルは フロー図 Dを参照。フロー図 ※2024年4月追記：変動金利と固定金利の Dは現在作成中につき - ATMは24時間利用可能 申込済みかどうかの確認方法は顧客に聞くこと。 【禁止事項】 - ※2024年8月追記：上記にかかわらず、待ち時間が ※ただし「 NISAとは何ですか？」程度の 現在変更中につき案内しないこと。 不明な場合は担当者に繋ぐこと。 説明を混同しないこと。ただしどちらか ※ただし一部店舗は 23時〜 7時はメンテナンスで停止。 顧客が「申込済みか分からない」と言った場合の 30秒を超える場合は「少々お待ちください」を 政治・宗教の話題は NG 一般的な説明は AIが対応可。 ※変更後の番号は未定。変更されるまで ※2025年2月追記：フロー図 Dは作成されたが 判断できない場合は「詳細は担当者へ」。 ※一部店舗がどこかはリスト参照。リストは未添付。 対応フローは未定義。 2回以上繰り返さないこと（クレームがあったため） - 他行の悪口は NG ※「一般的な説明」の範囲は都度判断のこと。 どこへ案内するかは未定義。（緊急対応が必要） 【クレーム対応】 法務確認中のため使用不可。引き続き担当者へ。 お客様が「どちらですか」と聞いてきた場合の ※2024年6月追記：新宿東口店の ATMは - 海外送金は※2024年6月追記：暫定的に NG。ただし提携行経由の場合は可。 ※2024年10月追記：上記の「 30秒」はシステム上 - 金利の保証は NGHPの問い合わせフォームへ ※2025年1月追記： NISA改正に伴い一般 NISAの - まず謝罪から入ること。 ※2025年3月追記：未成年口座の代理人対応は 答え方は未定義。（要対応） 建物工事の関係で当面の間利用不可。 ※提携行リストは 2024年6月版を参照。 計測できないため、体感で判断すること。（未定義） ※ただし固定金利の確定期間中は保証に近い 説明はしないこと。ただし旧 NISAの口座を ※AIはHPのURLを案内できる ※ただし弊行に非がない場合の謝罪は フロー図 Eを参照。フロー図 - 住宅ローンの審査基準は案内しないこと Eは存在しない。（要作成） 「当面の間」の終了時期は未定。 ※ただし 2025年2月に一部提携解消あり（詳細不明） - ※2024年11月追記：通話開始時に「お電話ありがとう 表現を使ってよい場合がある。 持っているお客様への案内は OK。 ただしフォームの URLと直リンクは案内しないこと 責任を認めたと取られる可能性があるため - 残高は「おおよそ〇〇円です」と案内しないこと。 ※ただし「年収はどのくらい必要ですか」という ※2025年3月追記：新宿東口店 ATM再開済み。 ※どの銀行が提携解消になったかは ございます、〇〇銀行です」と名乗ること。 ※「保証に近い表現」の定義は未定義。 ※ただし旧 NISA保有者かどうかは確認不可のため ※フォームと URLの違いの定義は未定義 「ご不便をおかけし」という表現を使うこと。 必ず正確な金額を案内すること。 一般的な質問には答えてよい。 ただし台数が 3台から 1台に減少。 国際業務部に確認のこと。（ AIには確認不可） ただし自動音声案内の後に繋がる場合は名乗り不要。 ※2024年8月追記：「絶対」「必ず」「確実」は NISAに関する質問はすべて専門担当へ。 ※ただし明らかに弊行側のミスの場合は ※ただしリアルタイムデータが取得できない場合は ※「一般的な質問」の範囲の定義は未定義。 混雑する時間帯は案内しないこと。 ※2025年3月追記：新たに 3行と提携開始。 ※自動音声案内経由かどうかの判定方法は未実装。 使用禁止ワード。 ただし営業時間外は案内できないため折り返し案内。 【対応できない内容】 直接謝罪してよい。 「システムの都合上、正確な金額をお伝えできません」 ※2024年9月追記：審査基準の変更あり。 混雑する時間帯の定義は未定義。 リストは未更新。最新情報は HPを参照のこと。 判断できない場合は名乗ること。ただし二重名乗りに ※ただし「お手続きは必ず完了します」のような ただし折り返し希望の受付はシステム連携未完のため ※「明らかなミス」の判断基準は未定義。（要対応） と案内。システムが取得できているかの判断方法は未定義。 旧基準の資料が社内に混在しているため注意。 AIはHPを参照できない。（矛盾あり） なった場合はお客様が混乱するため名乗らないこと。 手続き的な確実性には使ってよい。 お客様自身に再度電話いただくよう案内。 ▪ 他社との比較 ※2024年6月追記：システム障害起因のクレームは ※2024年7月追記：残高が 旧基準と新基準の見分け方は未説明。（要確認） 0円の場合も - 振込金額の上限は 1日100万円 （矛盾あり・要対応） ※手続き的な確実性と金融的な確実性の ※2025年3月追記： iDeCoの一般説明も 他社名を出した比較は NG 「システムの都合によりご不便を …」と案内。 「0円です」と答えてよい。ただし - カーローンとフリーローンは案内 OK ※ただしプレミアム会員は 300万円 - ※2025年1月追記：お客様が方言を使用している場合も 違いの定義は未定義。（矛盾あり） 専門担当へ誘導すること。ただし「 iDeCoとはAIにはできない。 ※ただしお客様から他社名が出た場合は ※システム障害かどうかの判断は 「残高がございません」という表現は ※ただし 2025年1月よりカーローン新プランが追加 ※プレミアム会員かどうかの確認はシステム連携済み 標準語で返答すること。ただし親しみやすさを損なわない お客様の感情を否定する表現は NG 何ですか」という質問は一般的な説明の範囲内。 「弊行の商品の特徴をご案内できます」と 障害情報はシステム部の Slackで共有されるが お客様を不安にさせるため使用不可。 ※旧プランは 2025年3月で受付終了 ※ただしシステム連携は平日 9時〜 18時のみ有効 よう配慮すること。親しみやすさの定義は未定義。 ※ただし明らかに誤った認識をお客様が持っている iDeCoの一般説明の範囲の定義は未定義。（矛盾あり） 切り返してよい（ 2024年4月営業方針より） AIはSlackを参照できない。（矛盾あり・要対応） 0円と残高なしの違いは会計上異なるが ※2025年4月現在、移行期間中につき 時間外の場合は「 100万円です」と案内。 場合は訂正すること。 - 株式・投資信託のアドバイスは一切 NG ※「切り返し」の際に他社を批判する表現は NG - クレームが続く場合は上位者へ繋ぐこと AIには判断不可。（要確認） 旧プラン・新プランどちらかを案内してよい。 プレミアム会員が時間外に電話してきた場合、 ※「感情の否定」と「誤情報の訂正」の ※ただし弊行で取り扱う投資信託の ※「切り返し」の際に他社を褒める表現も NG ※上位者が不在の場合は折り返し対応 混雑する時間帯の定義は未定義。 ただしどちらを案内するかの判断基準は未定義。 誤った上限を案内することになる。（既知の問題・未解決） 両立の方法は未定義。（矛盾あり・要対応） 「種類」を聞かれた場合は案内してよい。 ※中立的な表現の定義は未定義。 ※折り返し予約システムは現在メンテナンス中 お客様が旧プランを希望した場合の対応も未定義。 ※「種類の案内」と「投資アドバイス」の ※メンテナンス終了時期は未定（ 2024年8月〜） 境界線の定義は未定義。（要法務確認） ※折り返し受付ができない場合の代替案は未定義 ※2024年11月追記：金融商品取引法の改正に伴い ※2025年1月追記：お客様が「今すぐ話したい」と 上記の境界線について法務が再検討中。 言った場合の対応は別途検討中。 結論が出るまでは投資関連の質問は全て専門担当へ。 検討結果が出るまでは都度判断のこと。 ※法務からの結論はまだ出ていない（ 2025年4月時点） ※2025年4月追記：クレームが 3回以上続いた顧客は 「重要顧客フラグ」を立てること。 フラグの立て方はシステムへのアクセスが必要。 AIはシステムにアクセスできない。（矛盾あり） その結果、長大で複雑なプロンプトに … 14
15. 2 チューニングの壁 1 2 3 担当者すらわからない 直すたびに壊れる LLMのモデルアップデートで壊れる 継ぎ足しで秘伝のタレ化したプロンプト。 担当者すらどこを直したらいいかわからない… 誤回答を直すために指示書を修正すると 別の誤回答が発生… 終わらないイタチごっこの修正作業。 OpenAI/GoogleといったAIエンジンは 数ヶ月ごとにモデルアップデートを繰り返す。 修正とテストを繰り返して磨いたプロンプトが ある日突然動かなくなる。 属人的で終わりなき「チューニング地獄」に … © RightTouch Inc. | Confidential 15
16. 3 データ管理の壁：ナレッジの AI-Ready化 人間と AIとでは、必要なナレッジの前提が違う AIオペレーター 人間のオペレーター ・ベテランなら経験で分かる ・新人でもSVに聞ける ・空気や文脈を読んで補える ・ナレッジに書いていないことは答えられない ・空気を読んで文脈を補うことができない （推測を誤るとハルシネーションに） AI-Readyなナレッジとは AIが迷わず正しく答えられるように 根拠・例外・ NGまで書かれた ナレッジ © RightTouch Inc. | Confidential 16
17. 3 データ管理の壁：ナレッジの統合管理 チャネルが多岐にわたる企業ほど、バラバラの多重管理に陥りやすい As Is To Be AI ボイスボット チャットボット DB DB AI ボイスボット チャットボット オペレーター支援 オペレーター FAQ DB DB FAQ QANT Knowlage 各チャネルのナレッジがバラバラに管理 ・多重メンテナンスに工数がかかる ・ナレッジの更新漏れでチャネルごとに異なる案内 →顧客が混乱 © RightTouch Inc. | Confidential 1つのナレッジ基盤上ですべてが連動 →すべてのチャネルが最新になり一貫した顧客体験が届けられる
18. PoCなら越えられた壁が、本格展開では越えられなくなる ❶ 顧客管理の壁 数十件〜数百件の社内テ ストで「うまく動く」 ❷ チューニングの壁 AIエンジニアがログを目視 で1件ずつ修正 本格展開（ 500席） 人力でカバー不可能 ❷ チューニングの壁 数万〜数十万オーダーになり人 力でのチューニングは不可 ❸ データ管理の壁 何万件のナレッジ管理と継続改 善が困難 コスト ❸ データ管理の壁 ナレッジは数十件のFAQで 完結 ❶ 顧客管理の壁 数万件のうち1件の誤応対で信 頼を一発で失う キャズム（壁） PoC（20席） 人力でカバー可能 スケール（席数） 運⽤がまわらない→良い顧客体験がつくれない→AIオペレーターの効果が出ないの負のループに © RightTouch Inc. | Confidential 18
19. 壁を超えるために重要なのは、音声の自然さだけではなく「運用性」 コモディティ 差別化 音声精度 自然な応対ができるか？ 拡張性 × 対応リーズンを 増やしていけるか？ PoCでは「⾳声の⾃然さ」が選定の観点になる が、⾳声技術の進化によって今後コモディティ化 © RightTouch Inc. | Confidential 運用性 × 数万件オーダーでも 運用できるか？ 本格展開時に重要になるのが「運用性」 19
20. 運用性で重要になるのは「ハーネス（運用基盤）」 AIオペレーターは「エージェント」とそれを運用する「ハーネス」で構成される 対話の自然さは今後コモディティ化 していくため 、進化に左右されないハーネス（運用基盤）を考慮することが重要 用件理解 AI応対 （エージェント） 音声認識・意図抽出 回答生成 ナレッジ参照と LLM推論 自然応対 音声合成 /対話制御 ナレッジ運用 VoC/暗黙知の AI Read化と継続改善 顧客の意図理解と ⾃然な応答 運⽤基盤 （ハーネス） 品質評価 応対モニタリング・自律改善 安全運用 ガードレール・モデル更新追随 エージェントを動かす ための基盤/運⽤環境 © RightTouch Inc. | Confidential 音声技術は時間と共にアップデートするため、そ の場の「応対の自然さ」で選定しても今後はコモ ディティ化 AIオペレーターを本番運用する上で重要な要 素。時間に左右されず、製品による機能差が大 きい 20
21. ハーネスがあるとき /ないとき 車で例えると、エージェント （AI応対）はエンジン、ハーネス（運用基盤）は ブレーキ・ハンドル・メーター ハーネス（運用基盤）なし ブレーキ・ハンドル・メーターがない車 エンジンを制御する術がなく、非常に危険 ハーネス（運用基盤）あり ブレーキ・ハンドル・メーターが備わっており エンジンの加速を適切にコントロールできる ハーネス（運用基盤）がないと、エージェント（ AI応対）は暴走しかねない ハーネス（運用基盤）があれば、エージェント（ AI応対）を 正しく安全に加速 させることができる © RightTouch Inc. | Confidential
22. QANTスピークの特徴 / 他AIオペレーターとの違い ハーネス（運用基盤）があるから、使えば使うほど、 1 クライアント 体験 使うほどに賢くなる AIの⾃⼰改善（Conversation Harness） AIオペレーターが 自己改善 で賢くなる 課題の発見からナレッジ改善までを自律実行 2 工数のかかるプロンプトチューニングとテストを自動化 3 顧客体験 “⾔葉”と“⾏動”の裏を読み ベテラン級の気の利いた応対 © RightTouch Inc. | Confidential 4 顧客の Web上の行動データをもとに AIオペレーターが伴走支援 ベテランオペレーターの感性・暗黙知を AIオペレーターに注入
23. 1 2 運用するほど賢くなる自己改善のしくみ： Conversation Harness（カンバセーション ハーネス） Conversation Harnessとは AIオペレーターの運用品質を継続的に高めつつ、ハルシネーションによる致命的リスクを抑制する、 QANTスピーク独自のしくみ PoC後の本格展開でも 安定的に AIオペレーターを運用・ リーズンを拡大していくことが可能 © RightTouch Inc. | Confidential 23
24. 1 ナレッジ基盤を用いた AIオペレーターの学習 ナレッジデータの紐づけを管理。 AI応対に必要なドキュメントを作成・更新 QANT Knowledge DB ドキュメント‧マニュアル 商品情報・しおり /約款 応対マニュアル etc.. データインポート コンタクトセンター AI 応対ドキュメント 応対マニュアルや現場向け QA の更新や変更提案 AIオペレーター 商品部etc.. ＜/＞AI用metadata付与 ②変更にひも付く情報を自動更新 ③AIの応対内容の更新や 応対品質の改善 商品説明書・約款などの更新 ①QANTで関連ナレッジの更新を検知 日々のナレッジ運用に合わせて、半自動で継続的に最適化できる仕組みを提供 AI応対のチューニングにかかる運用コストも大幅に低減 © RightTouch Inc. | Confidential 24
25. 1 2 工数がかかり品質担保も難しかったプロンプトチューニング・ナレッジ改善・テストを AIにより自動化 プロンプト チューニング AS-IS 応対ログ 確認 テスト 課題発見 リリース ナレッジ改善 人力でのテストでは限界があり、品質担保も難しい TO-BE Conversation Harnessによる自己改善 リリース メンテナンスコストを大幅に下げつつ、高品質な応対を担保 © RightTouch Inc. | Confidential 25
26. 応対品質評価 評価指標のカスタマイズ 応対評価レポート 例： 気遣いの声掛けができて いるかをチェック • • 解決率‧ハルシネーションといった重要指標 をレポート化。品質の状況が⼀⽬でわかる。 問題のある応対は課題として⾃動起票される © RightTouch Inc. | Confidential • 企業独⾃の評価指標を設けて、AIオペレー ターがその基準を満たした応対ができてい るかを⾃動チェック→改善が可能 26
27. 3 Web行動データを活用した感動体験 Webの行動データを取得しているため、 音声AIでWebの操作サポート が可能 © RightTouch Inc. | Confidential 27
28. 4 ベテラン級の気の利く応対 As Is • 気が利かない、いわゆる AIの受け答え • 表層的な応対に終始 してしまい、本質的な顧 客の課題にたどり着けない © RightTouch Inc. | Confidential To Be • SV→AIオペレーターに暗黙知が共有 され、品 質が改善され続ける • 意図や文脈を汲み取り、 ベテラン級に気の利 いた応対 が可能 28
29. 4 QANTスピークの TTS（Text To Speech）の特徴 独自の音声合成エンジン 会話の文脈に合わせた相槌 〇〇ですね • • QANT独⾃の⽇本語特化TTSを構築 コンタクトセンターで実績を積んだベテラン オペレーターの⾳声を教師データに、独⾃に ファインチューニング • • • © RightTouch Inc. | Confidential 〇〇して ユーザー発話＋直前のbot発話を分析し、最適な 相槌を発話 同じ相槌でも⾳声を毎回変える、LLM出⼒との重 複を⾃動除去する等により、不⾃然さを排除 TTS⽣成中に相槌を先⾏再⽣することで、応対の 待ち時間を短縮し、顧客体験を劇的に改善 29
30. AIオペレーター応対デモ：メーカー様のユースケース © RightTouch Inc. | Confidential
31. AIオペレーター応対デモ：銀行様のユースケース © RightTouch Inc. | Confidential
32. AIオペレーター応対デモ：通信企業様のユースケース © RightTouch Inc. | Confidential
33. AIオペレーター応対デモ：証券企業様のユースケース © RightTouch Inc. | Confidential
34. AIオペレーター応対デモ：生命保険企業様のユースケース © RightTouch Inc. | Confidential
35. 日本 語 お気軽にご質問、ご相談ください 運営会社 株式会社 RightTouch https://qant.jp/product/speak © RightTouch Inc. | Confidential 35