1日1万件超の発信を、構造化されたPOSサポートにつなぐ
ナイジェリアの大手デジタル決済企業は、現地向けのDyna.Ai Voice AgentとAPIコールバックを利用し、加盟店のPOSに関する意見を収集、申告内容を確認し、分類済みの問題情報をサポートチームへ返しています。この仕組みは、通話録音やばらつきのあるメモを残すだけでなく、技術調査に使える情報を得るために設計されました。
加盟店ネットワークの拡大に伴い、運用上の課題が明確になりました。POSの問題は、内容を正確に把握し、何が起きたかを確認し、技術・サービスチームが動ける速さで情報を届けて初めて役立ちます。人手によるフォローアップは遅く、会話によって記録の詳しさも異なるため、サポートチームは調査前にメモを読み解く必要がありました。
必要だったのは発信能力だけではありません。問題を分類し、既存のサポート業務へ戻せなければ、電話を増やしても整理されていない情報が増えるだけでした。
課題
加盟店のPOS問題が手動フォローアップの中に埋もれていた
Dyna.Aiは、加盟店とのアウトバウンド会話向けに現地対応のVoice Agentを提供しました。AgentはPOSの問題を加盟店に説明してもらい、サポートに必要な情報を収集し、送信前に問題を確認できます。
音声対話はAPIコールバックで社内システムにつながります。言語モデルが会話を分類済みの問題タグに変換するため、サポートチームは調査の出発点となる構造化情報を受け取れます。現地向け音声対話、会話中の問題確認、システムへの引き継ぎを組み合わせた仕組みです。
価値はAIが加盟店と話せることだけではありません。会話から、サポートチームが使える業務情報を作ることです。「電話をした」で終わらず、「この加盟店がこの問題を申告し、確認され、この分類に属する」と把握できるようにしました。
導入
Voice Agentが通話を構造化された問題データに変換
ワークフローは既存の加盟店管理・サポートシステムに合わせて設計されました。加盟店リストをアウトバウンド処理に渡し、一括で発信し、分類済みの結果をAPIコールバックで返せます。正確なAPIシステム、データ項目、認証方式、本番運用の責任者は公開前に確認が必要です。
診断と解決の責任は、引き続き顧客のサポートチームにあります。Dyna.Aiは問題のシグナルを収集・整理し、技術チームが意味、対応方法、追加支援の要否を判断します。
この境界は決済業務で重要です。POSの問題には、端末、接続、加盟店の操作、取引状態、口座情報などが関わり得ます。構造化タグは調査開始の手間を減らせますが、技術診断やサポート判断の代わりにはなりません。
業務フローの変化
APIコールバックがサポート向けの問題タグを返す
導入前は、サポートチームは人手によるフォローアップと統一されていないメモに頼っていました。導入後は、加盟店の意見を大規模に収集し、会話中に内容を確認し、問題の種類で分類して、一貫した形式でサポート業務に返せるようになりました。
報告された事例では、1日1万件超のアウトバウンド通話と100%のタグ付け精度に対応しました。サポートチームにとっての成果は、会話数だけではありません。加盟店の意見から分類済みの問題、技術調査、次のサポート対応へつながる経路がより確実になったことです。
成果
1日1万件超の通話と100%のタグ付け精度
デジタル決済企業にとって、業務上の価値は加盟店への連絡と技術対応の間にある曖昧さを減らすことです。サポートチームは何が起きたかを一貫した情報として受け取り、自由記述のメモや録音から問題を再構成せずに、会話から調査へ進めます。
