コンテキストを理解する1つの音声ワークフローで4つのアカウントサポートシナリオに対応
HelloWorkには、My Pageアカウントの開設やログインに関する手順質問が頻繁に寄せられます。問い合わせは定型的でも、正しい案内は発信者、手続きの進捗、遭遇した情報やエラーによって異なります。
ヘルプデスクには、すべての通話を単純な台本対応にせず、こうしたよくある質問を案内する自動化が必要でした。ワークフローは求職者と事業主を区別し、意図を把握し、関連する手順を取得し、追加質問をまたいで進捗を維持する必要がありました。
Dyna.Aiは、会話設計、FAQと検索拡張型ナレッジの構造化、応答制御、テスト、Agentチューニングを含むVoice Agent機能を提供しました。ファインチューニング後、報告された評価でVoice Agentは96%を超える精度に達しました。ワークフローは4つの優先シナリオを対象とし、平均約15分の会話に対応しました。
課題
繰り返されるMy Pageの質問がヘルプデスクの対応力を圧迫
ヘルプデスクは、求職者と事業主という2つの異なるユーザーグループから、アカウント開設やログインに関する質問を受けています。手順に関する問い合わせでも、アカウント種別、Webサイト上の手順、エラー条件によって必要な支援は異なります。
手作業での対応はヘルプデスク担当者の負荷を高め、ユーザー種別や問い合わせパターンによって案内の一貫性を損なう可能性があります。求職者には正しい回答でも、事業主には適切でない場合があります。また、すでに一つの手順を終えたユーザーを最初から案内し直すべきではありません。
導入
ソリューションは4つの頻出アカウントジャーニーを対象に
Dyna.Aiは4つの優先シナリオ向けにVoice Agentワークフローを構成しました。
Agentはユーザー種別と問い合わせ意図を特定してから、準備されたマニュアルとFAQから関連情報を取得します。その後、すべての発信者に同じ回答を返すのではなく、適切なWebサイト上の手順を案内します。
ワークフローの変化
検索と応答制御により手順案内を正確に維持
ソリューションは、FAQとRAGによるナレッジ構造化を応答制御と組み合わせました。マニュアルとFAQが情報基盤となり、会話設計によってAgentがユーザー種別を特定し、関連する経路を選び、次の手順を説明できるようにしました。
Voice Agentは、ナレッジベースの回答を読み上げるだけでなく、Webサイト上の手順を案内するよう設計されました。表現の違い、情報不足、質問順序の変化に対応しながら、手続き上の現在地を維持できます。アカウントサポートは一連のアクションで構成されるため、追加質問やエラーの後も正しい経路を続けられるだけのコンテキストを保持する必要がありました。
成果
長い会話でフローのコンテキスト維持を検証
通話は平均約15分で、長い会話を制御できるかを検証する機会になりました。Agentは完了した手順、ユーザーの回答、エラー、追加質問をまたいでコンテキストを維持しました。
問い合わせが対応対象のシナリオ外の場合、Agentはユーザーを人によるサポートへ案内しました。運用上の境界は明確です。自動化は定義された手順質問を扱い、対象外の問い合わせには明確なエスカレーション経路を設けました。
テストとAgentチューニングは実施しましたが、テスト件数、受入基準、ナレッジ更新、エスカレーションの引き継ぎ、システム連携の詳細は未確定です。
人による責任
4つのシナリオで一貫したアカウント案内
ヘルプデスクは、2種類のユーザーにまたがる4つのアカウントサポートシナリオ向けに、構造化されたVoice Agentワークフローを得ました。ファインチューニング後、報告された精度は96%を超えました。Agentは意図を特定し、準備された案内を取得し、約15分の会話でコンテキストを維持し、対象外の質問を人によるサポートへ振り分けられます。
これは実装上の成果であり、ヘルプデスクの手作業がなくなった、または特定のサービス改善を達成したという定量的な主張ではありません。通話量、完了率、転送率、業務負荷の結果は引き続き確認が必要です。
主な訴求は業務適合性です。求職者と事業主向けに、範囲が明確で、検証可能かつコンテキストを理解する音声ワークフローを提供します。
