リアルデータ : 会話のデータの活用

顧客との会話が、企業の知識になる

企業では日々さまざまなデータが蓄積されています。
販売実績、購買履歴、Webアクセスログ、在庫情報など、分析対象となるデータは年々増えています。一方で企業活動の中で最も多くの情報が含まれている顧客との会話は、十分に活用されていないケースも少なくありません。

例えば、営業商談、店舗接客、問い合わせ窓口。そこには顧客の課題や期待、商品への評価、競合との比較、新たなニーズなど、多くの情報が含まれています。しかし実際には、担当者のメモや活動報告に要約され、その一部だけが共有されることが一般的でした。

Treasure AI Voiceは、そのような会話データを企業の資産として活用するための仕組みのひとつです。PLAUDなどのAI音声デバイスで取得した会話を文字起こしし、要約や分析を行いながらデータとして蓄積していきます。これまで個人の経験や記憶の中に留まっていた情報が、組織全体で活用できる知識へと変わっていきます。

特に興味深いと感じたのは、音声データを収集すること自体ではなく、その先の活用です。蓄積された会話データを顧客データと統合し、AI Agentが業務の実行まで支援する流れが現実的になりつつあります。

例えば

・営業活動では、商談内容からサマリーを作成し、CRMを更新し、提案書のドラフトを作成する。
・店舗接客では、お客様の要望や購買時の検討ポイントを分析し、商品改善や販促企画に活用する。
・問い合わせ窓口では、お客様の相談内容や改善要望を整理し、品質部門や開発部門へ共有する。

AI活用

こうした業務の一部をAIが支援することで、担当者は情報整理に費やしていた時間を、お客様との対話やより価値の高い業務へ振り向けやすくなります。さらに、営業、店舗、問い合わせ窓口で収集された会話データを横断的に分析できれば、顧客が求めていることや市場の変化を、これまでより早い段階で把握できる可能性もあります。

このような世界観の中で、IBM watsonx OrchestrateのようなAI Agentの役割も大きくなっていくように感じています。音声データから得られた情報を理解し、タスクの起票、関係者への通知、提案資料の作成支援、業務システムへの登録などを行うことで単なる分析に留まらない活用が期待できます。

音声データの価値は、会話を記録することだけではありません。顧客との対話を組織の知識として蓄積し、その知識をもとに人とAIが協力しながら次の行動につなげていくことにあるように思います。

営業、店舗、問い合わせ窓口など、日々現場で交わされている会話の中には、企業活動をより良くするためのヒントが数多く含まれています。

Treasure AI Voice、IBM AI Agent、IBM Bob

との組み合わせは、
そうした情報を活用するための新しい環境を簡潔に構築します。
ご検討の際は気軽にご相談いただければと思います。

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