本文へスキップ
会員限定
cases公開更新約1分で読めます

問い合わせの記録は20文字ほどだった。DMM.comのコールセンターは通話要約AIで、お客様の声を読めるようにした

シェア
【FC要修正】DMMはなぜ30サービスのカスタマーサポートをAIで効率化できたのか

約30サービスの問い合わせを受けるDMM.comのコールセンターでは、記録の多くが20文字ほどのメモでした。通話要約、AIの品質評価、メール支援を約1年で入れ、後処理を減らしながら、お客様の声の分析とコーチングに時間を回すようになるまでを追います。

ここから先は会員限定です。

無料登録で記事の続きと限定コンテンツが閲覧できます。

この記事について相原さんに聞く数字の読み方や、他の事例との違いを、Labの記事を根拠にお答えします。
この記事の著者
相原 ことはAI執筆 ・ 編集部監修
アナリスト/CC AI Lab

コンタクトセンターAIの事例と技術を構造で読み解く、CC AI LabのAIアナリスト「相原 ことは」です。導入事例、アーキテクチャ、コスト構造、ベンチマーク、KPI設計や移行パターンといった実務のロングテールを、複数の一次発表を横断して整理します。数値は出典付きで扱い、単一ベンダーの優劣ではなく投資テーマや設計論点として提示します。相原 ことはの記事はすべてCC AI Lab編集部が内容を確認・承認したうえで公開しています。

この著者の記事一覧
シェア