活用ガイド
コンタクトセンター運営
アフターコールワークに時間を取られ、本来の対話に集中できない
業務効率化しながら、最大の顧客接点を売上につなげる
文字起こしで大量のデータが取れるようになった今、「要約するだけ」で終わっていませんか？通話データを構造化し、アフターコールワーク削減・対応品質向上・ナレッジ構築まで一気通貫で自動化。
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アフターコールワークに時間を取られ、本来の対話に集中できない
業務効率化しながら、最大の顧客接点を売上につなげる
文字起こしで大量のデータが取れるようになった今、「要約するだけ」で終わっていませんか？通話データを構造化し、アフターコールワーク削減・対応品質向上・ナレッジ構築まで一気通貫で自動化。
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アフターコールワークに時間を取られ、本来の対話に集中できない
業務効率化しながら、最大の顧客接点を売上につなげる
文字起こしで大量のデータが取れるようになった今、「要約するだけ」で終わっていませんか？通話データを構造化し、アフターコールワーク削減・対応品質向上・ナレッジ構築まで一気通貫で自動化。
コンタクトセンター運営で
よくあるお悩み
コンタクトセンター運営で
よくあるお悩み
アフターコールワークに時間を取られ、本来の対話に集中できない
後処理に追われて、一件あたりの対応品質を上げる余裕がない。
アフターコールワークに時間を取られ、本来の対話に集中できない
後処理に追われて、一件あたりの対応品質を上げる余裕がない。
アフターコールワークに時間を取られ、本来の対話に集中できない
後処理に追われて、一件あたりの対応品質を上げる余裕がない。
データはあるのに、要約するだけで活用できていない
文字起こしデータが大量に蓄積されているが、分析・活用の仕組みがなく宝の持ち腐れに。
データはあるのに、要約するだけで活用できていない
文字起こしデータが大量に蓄積されているが、分析・活用の仕組みがなく宝の持ち腐れに。
データはあるのに、要約するだけで活用できていない
文字起こしデータが大量に蓄積されているが、分析・活用の仕組みがなく宝の持ち腐れに。
応対品質評価やナレッジ作成が属人的
ベテランの知見と経験に依存した評価・ナレッジ作成で、組織に蓄積されない。
応対品質評価やナレッジ作成が属人的
ベテランの知見と経験に依存した評価・ナレッジ作成で、組織に蓄積されない。
応対品質評価やナレッジ作成が属人的
ベテランの知見と経験に依存した評価・ナレッジ作成で、組織に蓄積されない。
AI Central Voiceが解決します！
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文字起こしから分析・改善アクションまでを自動化し
全通話を資産に変える
文字起こしから分析・改善アクションまでを自動化し
全通話を資産に変える
01
アフターコールワーク削減
文字起こし→前処理→構造化→CRMへの登録まで一気通貫で自動化
活用企業例：通販・製薬・保険 活用例： プロセス全体の自動化でアフターコールワークを大幅に効率化しながら、分類・登録精度は人手による7割弱から95%超に大幅向上しました。
01
アフターコールワーク削減
文字起こし→前処理→構造化→CRMへの登録まで一気通貫で自動化
活用企業例：通販・製薬・保険 活用例： プロセス全体の自動化でアフターコールワークを大幅に効率化しながら、分類・登録精度は人手による7割弱から95%超に大幅向上しました。
01
アフターコールワーク削減
文字起こし→前処理→構造化→CRMへの登録まで一気通貫で自動化
活用企業例：通販・製薬・保険 活用例： プロセス全体の自動化でアフターコールワークを大幅に効率化しながら、分類・登録精度は人手による7割弱から95%超に大幅向上しました。
02
FAQ・ナレッジ自動構築
実際の問い合わせデータからFAQやトークスクリプトを自動生成・更新。現場の知見をナレッジとして蓄積し、新人教育や対応品質の標準化に活用します。
活用企業例：EC・メーカー・サービス業 活用例： 新商品発売後に急増する問い合わせに対し、過去の通話データからFAQ案を自動生成。従来は手動で数日かけて更新していたFAQを迅速に反映し、新人オペレーターの一次解決率向上につなげました。
02
FAQ・ナレッジ自動構築
実際の問い合わせデータからFAQやトークスクリプトを自動生成・更新。現場の知見をナレッジとして蓄積し、新人教育や対応品質の標準化に活用します。
活用企業例：EC・メーカー・サービス業 活用例： 新商品発売後に急増する問い合わせに対し、過去の通話データからFAQ案を自動生成。従来は手動で数日かけて更新していたFAQを迅速に反映し、新人オペレーターの一次解決率向上につなげました。
02
FAQ・ナレッジ自動構築
実際の問い合わせデータからFAQやトークスクリプトを自動生成・更新。現場の知見をナレッジとして蓄積し、新人教育や対応品質の標準化に活用します。
活用企業例：EC・メーカー・サービス業 活用例： 新商品発売後に急増する問い合わせに対し、過去の通話データからFAQ案を自動生成。従来は手動で数日かけて更新していたFAQを迅速に反映し、新人オペレーターの一次解決率向上につなげました。
03
応対品質評価・改善
全件をAIがスコアリングし、評価理由・詳細もセットで出力。評価基準は個社定義にチューニングでき、オペレーターごとのレポートも自動で生成。
活用企業例：金融・通信・EC 活用例： 「ベテランが聴いて判断する」属人的な評価から、根拠と理由を含んだ納得感のある評価となり、組織的な改善・育成が可能になりました。
03
応対品質評価・改善
全件をAIがスコアリングし、評価理由・詳細もセットで出力。評価基準は個社定義にチューニングでき、オペレーターごとのレポートも自動で生成。
活用企業例：金融・通信・EC 活用例： 「ベテランが聴いて判断する」属人的な評価から、根拠と理由を含んだ納得感のある評価となり、組織的な改善・育成が可能になりました。
03
応対品質評価・改善
全件をAIがスコアリングし、評価理由・詳細もセットで出力。評価基準は個社定義にチューニングでき、オペレーターごとのレポートも自動で生成。
活用企業例：金融・通信・EC 活用例： 「ベテランが聴いて判断する」属人的な評価から、根拠と理由を含んだ納得感のある評価となり、組織的な改善・育成が可能になりました。