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顧客体験を自律改善する

AIコンタクトセンター QANT

AIオペレーター / ナレッジ管理 / VoC活用で
エンタープライズのCX改革を実現

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QANTがすぐにわかる！資料2点セット

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使うほど賢くなる
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
同時に実現するボイスボット

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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

AIオペレーターの課題

導入より、改善を回し続けることが難しい

プロンプトチューニング前提の運用では、改善のたびに設定が複雑化し、メンテナンス負荷が増えていきます。
さらに、モデルアップデートのたびに再調整が必要になり、長期的には大きな負債になります。  継続的にAI化が進む構築なら、
応対ログやVoCをもとに改善が回り続け、AIが使うほど賢くなり応対範囲も広がります。

自律的に学び続ける仕組みが、
運用後の負荷と精度に大きな差を生みます

QANTスピークのAIオペレーターは

使うほど賢くなり、
応対範囲が広がる“育つAIオペレーター”

QANTスピークは、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）」を搭載しています。
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。
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になります。

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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AIの安全運用を支える多層ガードレール

AIオペレーターの安全な運用には、精度だけでなく、問題を継続的に検知・改善できる仕組みが必要です。
応対前・応対中・応対後に多層的にガードレールを設計することで、ハルシネーションリスクを最小限に抑えられます。

応対前

AIテストエージェント

VoCデータをもとに実運用に近いテストをリリース前に実施。
想定外の発話や見落としやすいケースを事前に洗い出し、本番前の品質担保を支えます。

誤案内を防ぐナレッジ制御

AIが参照するナレッジに適用条件や制約を設定し、誤った情報に基づく回答を抑制。
より安全で正確な応対を実現します。

応対中

シナリオ型とエージェント型のハイブリット運用

本人確認や手続きなど確実性が求められる対応はシナリオ型、柔軟な受け答えが求められる問い合わせはエージェント型で対応。用途に応じて使い分けることで、安全性と応対力を両立します。

応対後

応対品質の自動モニタリング

応対内容を継続的にモニタリングし、ハルシネーションの疑いがある回答や品質上の問題がある応対を自動で検知。リリース後も安全性を保ちながら改善を回せます。

AIオペレーターを体験

顧客の意図や前後文脈を汲み取り、ベテランオペレーターのような自然な応対を体験してください。
※音声が出ます。ご注意ください。

お客様の声

顧客のすべての声を「経営資源」に変えるために。SBI証券が「AIと人の最適配置」で貫く、真の顧客中心主義

SBI証券

「QANT スピーク」のPoCでは振り分け精度95%を達成し、60〜70名採用相当の効果を見込んでいます。全社のVoC活用基盤として「QANT VoC」の導入も進め、"待ち"から"能動的"なサポートへの転換を通じて真の顧客中心主義の実現を目指しています。

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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

パナソニックエンターテインメント＆コミュニケーション

年間約50万件の電話問い合わせと「3年で有人対応半減」の目標に対し「QANT スピーク」を導入しました。AIが品番や相談内容を認識し既存FAQから最適な回答を自動提示することで、複雑なシナリオ設計なしに電話起点の自己解決を推進。全入電の18%をAIオペレーター化し有人対応の11%抑制を達成、告知なしの営業時間外対応も4ヶ月で5,000件超を記録しました。「QANT Webエージェント」「QANT VoC」との組み合わせで、待ち時間のない自己解決環境と「いつでも繋がる」顧客体験の実現を目指しています。

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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。