AIが正しく動作するよう、正しいデータを用意しよう。
1. 課題: 応対者リスト更新の重い負担
ビジビジ商事は、コピー機やプリンタなどのオフィス必需品を幅広く提供する企業です。同社では電話応対業務の効率化を目的に、代行サービスを導入しています。代表番号への電話をオペレーターが受け、応対結果はメール（応対結果メール）で管理部門に共有されています。最近では、AIにより応対者が自動選定される仕組みが追加され、効率化がさらに推進されています。
一方、この仕組みの運用には課題もあります。AI は、事前に作成された「応対者リスト」を基に選定を行いますが、社員の入退社や異動のたびにリストが更新される必要があります。
この更新作業がプロセスオーナーの負担となっており、遅延が発生すると、例えば、未登録者への電話については、AI が適切な応対者を選定できなくなります。
その結果、AI の選定ミスをカバーするために手動で応対者を選定する必要が生じ、担当者の負担が増えるだけでなく、引き合いへの応対遅れにつながるリスクも高まっています。
2. 解決策: 基盤のユーザ情報で自動更新
これらの課題を解決するため、プロセスオーナーはワークフロー基盤のユーザ情報を基に「応対者リスト」を自動生成する仕組みを電話応対フローに導入しました。
この変更により、常に「応対者リスト」が最新の状態に保たれるようになりました。
Before
ワークフロー図の詳細を見る
x1.メール内容取得
Gmailで「電話」ラベルのメールが着信したら、そのメールの内容が読み込まれます。
x2.重要度判定 by AI
AI がメールの内容を解析し、売り込みかどうかを判定します。データ項目「判定結果」に、売り込みの場合は “not important”、それ以外は “important” がセットされます。
x4.応対者決定 by AI
AI がメールの内容を解析し、予め用意された応対者リストの中から応対者（のメールアドレス）を選びます。
x5.set応対者
「x4.応対者決定 by AI」自動工程で選ばれた応対者（のメールアドレス）に基づき、「2.応対結果の記録」工程の処理担当者がセットされます。
g1.AI判定結果
データ項目「判定結果」の値に応じて、次のように経路が選択されます。
- “not important” の場合、「1.応対者決定」工程へ
- “important” の場合、メール送信イベント（※）「m1.急ぎ応対依頼」へ
※正確には [メッセージ送信中間イベント（メール）] と呼ばれます。
m1.急ぎ応対依頼
管理部門メンバと「x3.応対者決定 by AI」で決定された応対者に、「2.応対結果の記録」工程の処理を促すメールが送信されます。
1.応対者決定
管理部門メンバはメールの内容に応じて、「応対者」を決定します。このとき、「x4.応対者決定 by AI」で決定された応対者が予め入力されています。
2.応対結果の記録
応対者は、メールの内容を確認し、どのように応対したのかを記録します。
After
ワークフロー図の詳細を見る
x1.メール内容取得
Gmailで「電話」ラベルのメールが着信したら、そのメールの内容が読み込まれます。
x2.重要度判定 by AI
AI がメールの内容を解析し、売り込みかどうかを判定します。データ項目「判定結果」に、売り込みの場合は “not important”、それ以外は “important” がセットされます。
x3.応対者リスト取得
ワークフロー基盤に登録されたユーザ情報が取得されます（応対者リスト）。
x4.応対者決定 by AI
AI がメールの内容を解析し、「x3.応対者リスト取得」で取得された応対者リストの中から応対者（のメールアドレス）を選びます。
x5.set応対者
「x4.応対者決定 by AI」自動工程で選ばれた応対者（のメールアドレス）に基づき、「2.応対結果の記録」工程の処理担当者がセットされます。
g1.AI判定結果
データ項目「判定結果」の値に応じて、次のように経路が選択されます。
- “not important” の場合、「1.応対者決定」工程へ
- “important” の場合、メール送信イベント（※）「m1.急ぎ応対依頼」へ
※正確には [メッセージ送信中間イベント（メール）] と呼ばれます。
m1.急ぎ応対依頼
管理部門メンバと「x3.応対者決定 by AI」で決定された応対者に、「2.応対結果の記録」工程の処理を促すメールが送信されます。
1.応対者決定
管理部門メンバはメールの内容に応じて、「応対者」を決定します。このとき、「x4.応対者決定 by AI」で決定された応対者が予め入力されています。
2.応対結果の記録
応対者は、メールの内容を確認し、どのように応対したのかを記録します。
Compare Before/After (スライドで動かせます)
※このプロセス改善ストーリーはフィクションです。実在の人物や団体などとは関係ありません。
3.効果
精度の向上
応対者リストが常に最新の状態であるため、AIが正確に適切な応対者を選定できるようになります。これにより、ヒューマンエラーや手作業でのミスを防ぎ、正確な業務遂行が可能となります。
顧客応対の迅速化
適切な応対者が即座に選定されるため、顧客対応のスピードが向上します。これにより、顧客満足度が高まり、信頼関係の強化につながります。
コスト削減
手動での更新作業にかかる労力や時間を削減することで、人件費や運用コストが抑えられます。結果として、企業の収益性が向上します。
4.他業務への応用
ワークフロー基盤に登録されているユーザ情報が活用される仕組みは、次のような業務に応用できます。
情報セキュリティ教育
- 教育担当者が教育内容やスケジュールを決定した後、ワークフロー基盤に登録されているユーザー（特定部門に限定することも可能）が「結果報告」工程の処理担当者として自動的に割り当てられる仕組みを構築できます。
- これにより、教育の進捗管理が効率化され、担当者間の連携ミスが防止されます。
年末調整
- 管理部門が年末調整のスケジュールを設定した後、ワークフロー基盤上のユーザーが「書類提出」工程の処理担当者として自動的に割り当てられる仕組みを構築できます。
- この仕組みによって、提出期限の周知や進捗状況の把握が容易になり、業務の効率化が図れます。
イベント企画
- 社内イベントの内容やスケジュールが決定した後、ワークフロー基盤に登録されているユーザー（必要に応じて特定部門に限定）が「参加連絡」工程の処理担当者として割り当てられる仕組みを構築できます。
- これにより、迅速かつ確実な参加意思確認が可能となり、イベント運営の円滑化につながります。
