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使うほど、
賢く育つAIオペレーター

自律的な改善で精度向上と
運用負荷の削減を同時に実現。

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QANTは、数多くの大手企業のCX変革を支援しています

問い合わせ数

7,000

件削減

顧客の問い合わせを適切に自動化、自己解決へ

AHT

% 短縮

顧客の用件を瞬時に把握して的確にご案内

CVR

% 向上

カスタマーサポート起点のCX向上、利益貢献

QANTのAIオペレーターを体験

声×暗黙知で、「日本らしさ」を実現します

ベテランの声を学習した日本語特化TTS、状況に合わせた相槌の"間"、そして現場の暗黙知を継承する仕組み。
声・間・気配りが揃った応対を、自社仕様にカスタマイズできます。

※音声が出ます。ご注意ください。

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AIオペレーター導入における３つの「壁」

顧客体験の壁

LLMには、事実と異なる回答を堂々と返すハルシネーション、同じ質問への回答が揺れる非決定性という特性があります。

どれだけ正しく応対しても、数万件のうちたった1件の誤回答があれば、顧客の信頼は一瞬で失われます。

一方で日本のCSでは、熟練オペレーターの暗黙知が欠かせません。この「察する品質」と「間違えない信頼性」の両立こそ、AIによる顧客応対の大きな壁です。

ハルシネーション

非決定性

チューニングの壁

PoC時点ではシンプルだったプロンプトも、誤応対を潰すたびに追記が積み重なり、やがて誰も全体像を把握できない"秘伝のタレ"に。

担当者は修正箇所を特定できず、モデルアップデートのたびに再調整に追われ、運用コストは膨らみ続けます。

属人的で終わりなき「チューニング地獄」に

データ管理の壁

人間とAIでは、必要なナレッジの前提が異なります。人は経験や文脈で補って理解できますが、AIはナレッジに書かれていない限り答えられません。

人向け・AI向け・社内外向けと別々に整えれば、今度は多重管理の負荷が積み重なっていきます。

ナレッジの多重管理はAI時代の大きな負債に

PoCなら超えられた壁が、

本格展開では超えられなくなる

「数万件の呼量でも運用できるか」の視点が重要

AIオペレーターの本格展開に欠かせないのが、QANT独自の

「Conversation Harness（カンバセーションハーネス）」

「自律的/自己改善サイクル」と「運用基盤(ハーネス)」で、3つの壁を回避

運用品質を高めながらハルシネーションによる致命的リスクを抑え、改善サイクルそのものを半自動化。
PoCで止まることなく、対応領域を安全かつ継続的に拡大し、
AIオペレーターを主軸としたコンタクトセンターの本格運用を可能にします。

AIオペレーターで
精度向上と運用負荷の削減を

QANTスピークについて、事例を交えながらご紹介いたします。

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PoCから本格稼働までCXのプロフェッショナルが伴走
最短距離で成果の創出を実現します

AIオペレーターをはじめ、コンタクトセンター領域でAI導入は加速しています。
一方で、業務プロセスの改善から顧客体験までを一気通貫で戦略設計し、実行しきるのは容易ではありません。

数々のエンタープライズのCXを支援してきた私たちだからこそ、描ける未来があります。
目指すのは、次のカスタマーサポートのあり方を共に創ること。
深い顧客理解を起点に、構想を現実へ、業務を変革へとつなげます。

プロフェッショナルサービス「RightTouch InX」の詳細はこちら

Account Manager
事業課題を起点に、導入目的と成果目標を明確化。
社内外をつなぎ、プロジェクト全体を推進します。
Customer Growth Partner
活用方針や運用プロセスをお客さまと共に設計。
継続的な改善と自走化を支え、成果創出に伴走します。
Agent Software Engineer（ASE）・AI Engineer
業務要件をAIオペレーターの会話・システム設計へ落とし込み、
構築・検証・改善を技術面からリードします。
Professional Service
業務整理から設定・実装・効果検証までを実行支援。
個別要件に応じた導入と高度化を推進します。

Account Manager
武藤尚也
Muto Naoya
慶應義塾大学経済学部卒業後、2014年に新卒で大手インターネットサービス企業に入社。大規模サービスのグロース、新規プロダクトの立ち上げなどに従事した後、2019年にCX SaaS企業に参画。主に0→1、1→10フェーズでの事業推進を職種を問わず担当。現在はQANT スピークの事業全般をリード。
Professional Service
関貴裕
Seki Takahiro
新卒で大手損害保険会社に入社し、営業企画部門にて新商品・アライアンス企画に従事。その後、ダイレクト型損害保険会社のカスタマーサービス部門でCX向上企画をリード、コンサルティングファームでは金融機関向けの戦略策定・業務変革プロジェクトを推進。RightTouch参画後はProfessional Service事業「RightTouch InX」の立ち上げを担い、事業全般をリードしている。
Account Manager
田中彬寛
Tanaka Akihiro
九州大学工学部機械航空工学科卒業後、大手インターネットサービス企業に入社し、PdMとしてプロダクトグロースや事業戦略の立案・実行、全社ナレッジマネジメントに従事。その後RightTouchに参画し、セールスやカスタマーサクセスをリード。現在はBizDevとして、新規事業・プロダクトの企画開発を推進している。
ASE / AI Engineer
臼井翔平
Usui Shohei
東京大学大学院工学系研究科博士課程修了後、東京大学先端科学技術研究センターに特任助教として着任。その後、某大手SaaS企業で研究開発を、某大手AIスタートアップでFDEとして大手企業向けAIプロジェクトを企画から実装までリードした。現在AI Devチームの立ち上げを担い、カスタマーサポート領域のAIプロダクト開発を推進している。
ASE / AI Engineer
齋藤成之
Saito Nariyuki
東京大学大学院理学系研究科博士課程修了後、大手電機メーカーにて研究開発に従事。その後、RightTouchに参画し、QANT Web、QANT コネクトなどの開発を担当。現在はQANT スピークの開発をリードし、技術方針の策定や全体設計にも携わっている。
Professional Service
山田佳介
Yamada Keisuke
慶應義塾大学卒業後、大手コンサルティングファームに入社し、新規技術実証・新規事業開発プロジェクトを多数リード。その後、教育系スタートアップのCOO、非営利セクターの経営企画・営業責任者を歴任。RightTouch参画後はProfessional Service事業「RightTouch InX」の立ち上げに従事し、提案・デリバリ・サービス開発を横断的に推進している。
ASE / AI Engineer
竹内悠真
Takeuchi Yuma
大阪大学大学院基礎工学研究科修士課程修了後、大手IT企業、GovTech系スタートアップを経て2022年にRightTouchへ参画。大規模有人チャットシステムの開発・運用、LLMを活用したVoC分析プロダクトの立ち上げを担当。現在はASEとして、AIオペレーターの設計・構築から導入・運用改善までを一気通貫で推進している。

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よくあるご質問

Q.
QANT スピークは一般的なボイスボットと何が違いますか？
A.
QANTスピークは、応対ログとVoCを起点に ①課題の自動抽出 → ②改善案の提示 → ③自動テスト → ④ナレッジ／プロンプトへの反映までをAIが一気通貫で実行します。一般的なボイスボットでは課題発見からプロンプトやナレッジの修正までに大きなメンテナンスコストが発生しますが、QANTスピークはこのサイクルを自動化することで、運用負荷を抑えながら使うほど精度が高まる構造を備えています。
Q.
音声認識の精度はどれくらいですか？専門用語にも対応できますか？
A.
過去の導入実績では 99%の用件認識率を達成しています。また、専門用語についても、業務用語の辞書登録に加え、商品名・型番・店舗名などのマスタデータをそのまま取り込んで認識辞書として活用できるため、業界・商材を問わず、お客様の業務に即した高精度な音声認識を実現します。
Q.
生成AI特有のハルシネーション（誤回答）対策はどうなっていますか？
A.
応対中の重大事故を防ぐ多層ガードレールが独立して常時稼働し、運用初日から安全性を確保します。具体的には、別AIによる応対のリアルタイム監視、発話直前のルールベースNGパターン検査、ガードレール発動時の自動切り替え（通話終了・SMS送信・有人転送など安全な対応フローへの即時遷移）等で、顧客体験への影響を最小限に抑えます。
Q.
QANT スピークのセキュリティ対策は？
A.
情報セキュリティマネジメントの国際規格 ISO/IEC 27001:2022 を取得しています。データ保存先は国内リージョンに対応し、個人情報の自動マスキング、データ保持ポリシー、アクセス権限管理を標準で備えており、金融機関の要件にも耐えうるセキュリティ運用を提供します。
Q.
導入後のサポート体制はありますか？
A.
はい。初期構築からリリース後の分析・改善まで、専任エンジニアが伴走支援します。さらに手厚いサポートが必要な場合は、設計・分析・運用フェーズに応じてエンジニアやコンサルタントを追加でアサインすることも可能です。