金融・保険業界の大手企業で
活用が進んでいます
金融・保険業界の大手企業で
活用が進んでいます
大量の声を、正確に扱わなければならない金融・保険業界。
だからこそ、高い精度と堅固なセキュリティ、現場での使いやすさで選ばれています。
大量の声を、正確に扱わなければならない金融・保険業界。だからこそ、高い精度と堅固なセキュリティ、現場での使いやすさで選ばれています。
高精度
複数のAI Agentの相互作用で
高い構造化精度を実現
複数のAI Agentの相互作用で
高い構造化精度を実現
国内処理
データの海外移転なしで
厳しいセキュリティ要件に対応
データの海外移転なしで
厳しいセキュリティ要件に対応
カスタマイズ性
企業ごとに最適な軸を設計して
多面的に分析可能
企業ごとに最適な軸を設計して
多面的に分析可能
金融・保険業界で
こんな課題はありませんか？
金融・保険業界で
こんな課題はありませんか？
コールセンターに日々寄せられる苦情や問い合わせなどの膨大なお客さまの声。
活かすより前に、整理と対応で精一杯になっていませんか。
コールセンターに日々寄せられる苦情や問い合わせなどの膨大なお客さまの声。活かすより前に、整理と対応で精一杯になっていませんか。
膨大なお客さまの声が、活かせないまま眠っている
日々寄せられるお客さまの声は膨大。しかし分析が追いつかず、サービス改善やリスク対策といった次の一手に活かしきれていない。
膨大なお客さまの声が、活かせないまま眠っている
日々寄せられるお客さまの声は膨大。しかし分析が追いつかず、サービス改善やリスク対策といった次の一手に活かしきれていない。
膨大なお客さまの声が、活かせないまま眠っている
日々寄せられるお客さまの声は膨大。しかし分析が追いつかず、サービス改善やリスク対策といった次の一手に活かしきれていない。
苦情の分類も報告も、手作業で時間ばかり掛かる
苦情やご意見の分類・集計、監督当局等への報告資料づくりは人手で対応。工数がかさみ、肝心の改善対応までスピードが上がらない。
苦情の分類も報告も、手作業で時間ばかり掛かる
苦情やご意見の分類・集計、監督当局等への報告資料づくりは人手で対応。工数がかさみ、肝心の改善対応までスピードが上がらない。
苦情の分類も報告も、手作業で時間ばかり掛かる
苦情やご意見の分類・集計、監督当局等への報告資料づくりは人手で対応。工数がかさみ、肝心の改善対応までスピードが上がらない。
応対品質のばらつきと、オペレーター負担の増加
対応が属人的になりがちで、応対の質は担当者ごとに差が出る。また記録作業（ACW）は、通話内容の要約や分類を手作業で行うため負担が大きい。
応対品質のばらつきと、オペレーター負担の増加
対応が属人的になりがちで、応対の質は担当者ごとに差が出る。また記録作業（ACW）は、通話内容の要約や分類を手作業で行うため負担が大きい。
応対品質のばらつきと、オペレーター負担の増加
対応が属人的になりがちで、応対の質は担当者ごとに差が出る。また記録作業（ACW）は、通話内容の要約や分類を手作業で行うため負担が大きい。
AI Central Voiceが解決します
大量の顧客の声をAI Central Voiceが詳細なカテゴリに分類。
苦情レポートの報告、サービスの改善、応対品質の強化に活用できる資産になります。
大量の顧客の声をAI Central Voiceが詳細なカテゴリに分類。苦情レポートの報告、サービスの改善、応対品質の強化に活用できる資産になります。
声を活かせる資産に
コールログ・アンケートを加工不要で投入。高精度で3階層に構造化し、活用できるデータに。
声を活かせる資産に
コールログ・アンケートを加工不要で投入。高精度で3階層に構造化し、活用できるデータに。
分類も報告も自動化
声の分類・集計から当局への苦情報告の資料づくりまで自動化。手作業の時間を大幅に削減。
分類も報告も自動化
声の分類・集計から当局への苦情報告の資料づくりまで自動化。手作業の時間を大幅に削減。
対応品質の均一化と負担軽減
コールログをAIが評価し応対品質を底上げ。記録作業も自動化し、オペレーターの負担を軽減。
対応品質の均一化と負担軽減
コールログをAIが評価し応対品質を底上げ。記録作業も自動化し、オペレーターの負担を軽減。
実際のコールログが「使えるデータ」になります
コールログの例
先月の事故で車の保険金を請求した者です。事故対応をお願いしてから2週間経つのに連絡がなくて、今どうなっているのか分からず困っています。修理工場には見積もりも出してもらっているので、支払いの目処だけでも早く教えてください。あと、等級が下がって来年の保険料がどのくらい上がるのかも不安です。ちなみに前回電話したときの担当の方はとても丁寧に説明してくれて、安心できました。
AIで構造化
実際のコールログが「使えるデータ」になります
コールログの例
先月の事故で車の保険金を請求した者です。事故対応をお願いしてから2週間経つのに連絡がなくて、今どうなっているのか分からず困っています。修理工場には見積もりも出してもらっているので、支払いの目処だけでも早く教えてください。あと、等級が下がって来年の保険料がどのくらい上がるのかも不安です。ちなみに前回電話したときの担当の方はとても丁寧に説明してくれて、安心できました。
AIで構造化
実際のコールログが「使えるデータ」になります
コールログの例
先月の事故で車の保険金を請求した者です。事故対応をお願いしてから2週間経つのに連絡がなくて、今どうなっているのか分からず困っています。修理工場には見積もりも出してもらっているので、支払いの目処だけでも早く教えてください。あと、等級が下がって来年の保険料がどのくらい上がるのかも不安です。ちなみに前回電話したときの担当の方はとても丁寧に説明してくれて、安心できました。
AIで構造化
分類から報告まで
現場で使い切れる機能
構造化した声は、分析・検知・レポートまでAI Central Voiceの中で完結。
専門スキルがなくても使いこなせます。
構造化した声は、分析・検知・レポートまでAI Central Voiceの中で完結。専門スキルがなくても使いこなせます。
01
リスクを検知し、担当部門へエスカレーション（クロス分析）
問い合わせやレビューの文章を、企業ごとにカスタマイズした高精度AIが自動で分類。 独自に追加できる「ラベル」により、コンプラ違反の疑いなど見たい観点だけを抽出し、該当する声を関連部門へエスカレーション可能。コンプライアンス遵守に活用できます。
01
リスクを検知し、担当部門へエスカレーション（クロス分析）
問い合わせやレビューの文章を、企業ごとにカスタマイズした高精度AIが自動で分類。 独自に追加できる「ラベル」により、コンプラ違反の疑いなど見たい観点だけを抽出し、該当する声を関連部門へエスカレーション可能。コンプライアンス遵守に活用できます。
01
リスクを検知し、担当部門へエスカレーション（クロス分析）
問い合わせやレビューの文章を、企業ごとにカスタマイズした高精度AIが自動で分類。 独自に追加できる「ラベル」により、コンプラ違反の疑いなど見たい観点だけを抽出し、該当する声を関連部門へエスカレーション可能。コンプライアンス遵守に活用できます。
02
AIチャットで苦情原因を特定し施策に反映
分析はAIが実行。「苦情が増えた要因は何？」と自然な言葉で聞くだけで、AIチャットが膨大な声を解釈し、傾向・要因・前月比較までその場で回答します。
02
AIチャットで苦情原因を特定し施策に反映
分析はAIが実行。「苦情が増えた要因は何？」と自然な言葉で聞くだけで、AIチャットが膨大な声を解釈し、傾向・要因・前月比較までその場で回答します。
02
AIチャットで苦情原因を特定し施策に反映
分析はAIが実行。「苦情が増えた要因は何？」と自然な言葉で聞くだけで、AIチャットが膨大な声を解釈し、傾向・要因・前月比較までその場で回答します。
03
定期配信により、注目すべき声を各部門でモニタリング可能
部門やテーマなどの切り口を設定すると、要約・インサイト・前月比較を定期的に配信可能。重要な変化はアラートが届くため、各部門が担当領域の状況や変化を見逃さず把握できます。
03
定期配信により、注目すべき声を各部門でモニタリング可能
部門やテーマなどの切り口を設定すると、要約・インサイト・前月比較を定期的に配信可能。重要な変化はアラートが届くため、各部門が担当領域の状況や変化を見逃さず把握できます。
03
定期配信により、注目すべき声を各部門でモニタリング可能
部門やテーマなどの切り口を設定すると、要約・インサイト・前月比較を定期的に配信可能。重要な変化はアラートが届くため、各部門が担当領域の状況や変化を見逃さず把握できます。
04
トレンド分析などのレポートで、気付きづらい変化を早期に把
急増しているテーマや、見過ごされがちな異変をAIが検知。要因分析・改善提案までレポート化し、リスクの芽を早期に摘むことができます。
04
トレンド分析などのレポートで、気付きづらい変化を早期に把
急増しているテーマや、見過ごされがちな異変をAIが検知。要因分析・改善提案までレポート化し、リスクの芽を早期に摘むことができます。
04
トレンド分析などのレポートで、気付きづらい変化を早期に把
急増しているテーマや、見過ごされがちな異変をAIが検知。要因分析・改善提案までレポート化し、リスクの芽を早期に摘むことができます。
金融・保険業界での
導入事例
金融・保険業界での
導入事例
苦情要因を特定
AI Central Voiceで分析支援が進捗“お客さまの声”を鮮明化し、肌感覚から確信へ
保険金支払いの声やアプリのコメントをAIで構造化し、苦情要因や頻出照会を可視化。“お客さまの声”を鮮明化し、対応品質の向上に取り組む損害保険業界の事例を紹介します。
苦情要因を特定
AI Central Voiceで分析支援が進捗“お客さまの声”を鮮明化し、肌感覚から確信へ
保険金支払いの声やアプリのコメントをAIで構造化し、苦情要因や頻出照会を可視化。“お客さまの声”を鮮明化し、対応品質の向上に取り組む損害保険業界の事例を紹介します。
苦情要因を特定
AI Central Voiceで分析支援が進捗“お客さまの声”を鮮明化し、肌感覚から確信へ
保険金支払いの声やアプリのコメントをAIで構造化し、苦情要因や頻出照会を可視化。“お客さまの声”を鮮明化し、対応品質の向上に取り組む損害保険業界の事例を紹介します。
約1,600h/年の工数削減
VoC分析の人手による分類をAIで自動化 膨大なお客さまの声を横断的に分析し、改善のスピードと精度を向上
人手で行っていたVoC分類をAIで全件自動化し、苦情から問い合わせまでを横断的に分析。年間約1,600時間の工数削減を見込む生命保険業界の事例を紹介します。
約1,600h/年の工数削減
VoC分析の人手による分類をAIで自動化 膨大なお客さまの声を横断的に分析し、改善のスピードと精度を向上
人手で行っていたVoC分類をAIで全件自動化し、苦情から問い合わせまでを横断的に分析。年間約1,600時間の工数削減を見込む生命保険業界の事例を紹介します。
約1,600h/年の工数削減
VoC分析の人手による分類をAIで自動化 膨大なお客さまの声を横断的に分析し、改善のスピードと精度を向上
人手で行っていたVoC分類をAIで全件自動化し、苦情から問い合わせまでを横断的に分析。年間約1,600時間の工数削減を見込む生命保険業界の事例を紹介します。
金融・保険業界における
部門別の活用シーン
金融・保険業界における
部門別の活用シーン
コールセンターやサービス部門など、各部門の様々な場面でAI Central Voiceを活用いただけます。
コールセンター
頻出テーマを自動でFAQ化
問い合わせの多いテーマを自動で抽出し、FAQや自動応答の対象を特定。
記録・入力の手間を削減
コールログをAIが自動で要約・分類し、通話後の入力作業を軽減。
応対品質の向上を実現
コールログをAIが評価し、担当者ごとにフィードバックレポートを生成。
コールセンター
頻出テーマを自動でFAQ化
問い合わせの多いテーマを自動で抽出し、FAQや自動応答の対象を特定。
記録・入力の手間を削減
コールログをAIが自動で要約・分類し、通話後の入力作業を軽減。
応対品質の向上を実現
コールログをAIが評価し、担当者ごとにフィードバックレポートを生成。
サービス部門
支払い・手続きの不満を見える化
どの段階で不満が起きているかを分類し、手続きの遅れ等の原因を特定。
事故対応の滞留を解消
事故対応コールを工程別に自動分類し、滞留・連携漏れが起きやすい箇所を特定。
苦情の芽を早期に発見
増えている不満やトラブルの兆しを、AIが自動で検知。
サービス部門
支払い・手続きの不満を見える化
どの段階で不満が起きているかを分類し、手続きの遅れ等の原因を特定。
事故対応の滞留を解消
事故対応コールを工程別に自動分類し、滞留・連携漏れが起きやすい箇所を特定。
苦情の芽を早期に発見
増えている不満やトラブルの兆しを、AIが自動で検知。
営業・代理店管理
代理店の困りごとを把握
代理店からよく寄せられる質問やつまずきを把握し、FAQや自動応答に反映。
解約の予兆をキャッチ
解約につながりそうな声やライフイベントを検知し、担当へ通知。
不適切な販売を検知
可視化の難しい不適切募集に該当するコールログを検知し、リスクを早期に把握。
営業・代理店管理
代理店の困りごとを把握
代理店からよく寄せられる質問やつまずきを把握し、FAQや自動応答に反映。
解約の予兆をキャッチ
解約につながりそうな声やライフイベントを検知し、担当へ通知。
不適切な販売を検知
可視化の難しい不適切募集に該当するコールログを検知し、リスクを早期に把握。
経営企画
当局への苦情報告を効率化
当局への報告が必要な項目についてレポートを自動生成。
施策による顧客満足の変化を観測
実施した施策の前後で顧客満足がどう変わったかを確認し、次の施策に活用。
リスクを定量化し経営判断に活用
定性的なリスクの声を件数や深刻度で定量化し、優先度をつけて経営判断に反映。
経営企画
当局への苦情報告を効率化
当局への報告が必要な項目についてレポートを自動生成。
施策による顧客満足の変化を観測
実施した施策の前後で顧客満足がどう変わったかを確認し、次の施策に活用。
リスクを定量化し経営判断に活用
定性的なリスクの声を件数や深刻度で定量化し、優先度をつけて経営判断に反映。
AI Central Voiceが選ばれる4つの理由
AI Central Voiceは、精度・多機能・セキュリティ・伴走支援。金融・保険業界で求められる水準に応えます。
AI Central Voiceは、精度・多機能・セキュリティ・伴走支援。金融・保険業界で求められる水準に応えます。
01
独自のデータ加工技術
96.6%※の構造化精度。複数の声も文脈単位で切り分け、真の訴えを取りこぼしません。
※大手コールセンターにおけるオペレーター入力とAI自動入力の比較検証結果（弊社調べ）
01
独自のデータ加工技術
96.6%※の構造化精度。複数の声も文脈単位で切り分け、真の訴えを取りこぼしません。
※大手コールセンターにおけるオペレーター入力とAI自動入力の比較検証結果（弊社調べ）
02
高い柔軟性と豊富な機能
ニーズに合わせてカテゴリを細かく設計でき、多彩な分析やレポートを自在に出力できます。
02
高い柔軟性と豊富な機能
ニーズに合わせてカテゴリを細かく設計でき、多彩な分析やレポートを自在に出力できます。
03
国内処理・高セキュリティ
データの海外移転なし。高い情報セキュリティ要件に対応します。
03
国内処理・高セキュリティ
データの海外移転なし。高い情報セキュリティ要件に対応します。
04
導入から活用まで伴走支援
カテゴリ設計・レポート作成・真因分析・改善施策まで、専任チームが支援します。
04
導入から活用まで伴走支援
カテゴリ設計・レポート作成・真因分析・改善施策まで、専任チームが支援します。
よくある質問
長年使ってきた既存の苦情分類体系があります。作り直しになりますか？
長年使ってきた既存の苦情分類体系があります。作り直しになりますか？
コンプライアンスリスクの検知や、当局・協会への報告にも使えますか？
コンプライアンスリスクの検知や、当局・協会への報告にも使えますか？
導入や運用は大変ではないですか？またコールセンター以外の声も分析できますか？
導入や運用は大変ではないですか？またコールセンター以外の声も分析できますか？
汎用LLMを使ったデータ分析との違いはなんですか？
汎用LLMを使ったデータ分析との違いはなんですか？
音声データの文字起こしにも対応していますか？
音声データの文字起こしにも対応していますか？
導入検討にあたり、まずは自社のデータでトライアルを行うことは可能ですか？
導入検討にあたり、まずは自社のデータでトライアルを行うことは可能ですか？
個人情報や機微な情報を含むデータでも、安全に分析できますか？
個人情報や機微な情報を含むデータでも、安全に分析できますか？
料金体系はどのようになっていますか？
料金体系はどのようになっていますか？
生命保険など、業界向けのテンプレートはありますか？また、契約後すぐに利用できますか？
生命保険など、業界向けのテンプレートはありますか？また、契約後すぐに利用できますか？
対応にリスクがありそうな通話を見つけられますか？
対応にリスクがありそうな通話を見つけられますか？
