〝人間らしさ〟へのこだわりで架電数12.5倍・獲得単価10分の1を実現

人手不足による機会損失を解決するAI架電サービス『Mico Voice AI』は、従来のAI架電をより人間らしく進化させ、架電数アップや獲得コスト削減などを実現させている。
その革新的な技術と戦略について、Conversational AI統括本部のヴァイスプレジデント＆ゼネラルマネジャーであるジェームズ・メズバー氏に聞いた。

人間らしいイントネーションと〝間〟にこだわって開発

『Mico Voice AI』の開発背景についてお聞かせください。

私がMicoにジョインした当初は、採用支援サービス会社向け対話型AIを開発する予定でした。開発にあたって複数社に現在の問題点をヒアリングするうち、見込み客のリスト数に対してフォローできる担当者が足りないことが問題の根底にあると分かりました。また、メールやSMSでのリマインドは開封率が低い割に、１通送信するたびに料金がかかるため、獲得単価が高くなってしまうという声も多く聞きました。

「これらの課題はAI架電で解決できる」そう思った私は、AI架電システムの開発に舵を切りました。おかげさまで2024年7月のプレローンチ時点で20社に導入いただき、25年2月の正式ローンチから現在まで、100社近くの企業にご活用いただいております。

『Mico Voice AI』の特徴を教えてください。

Mico Voice AIは〝人間らしさ〟にこだわり、自然な日本語のイントネーションを実現しています。いかにも機械的な自動音声でかかってくる電話は、多くの人が途中で切ってしまいます。Mico Voice AIは、自然な日本語のイントネーションで、より人間に近い音声を実現しています。

同じ言葉でもイントネーションで意味が変わる単語もありますが、それも判別しますか？

例えば、経歴の「キャリア」と通信サービス会社の「キャリア」のような違いですね。イントネーションは、個別に設定できるような仕様になっています。会社名や製品名など、イントネーションに特徴がある場合ももちろん調整可能です。

イントネーションだけでなく、人間特有の〝間〟にもこだわっています。会話と会話の間や、質問の答えを考えるときのタイムラグをシステムで設定することができ、相手の〝間〟に合わせて対話します。これにより、人が話し終る前にAIが話をかぶせることなどが減り、より自然な対話ができます。

AI架電への抵抗感は少なからずありましたか？

実は、人間に近いAIだからこそ、通話の途中で相手がAIだと分かると、抵抗感が生まれます。その点を解消するため、最初に「AIアシスタントです」と名乗り、予めAIであることを伝える設計にしました。また、Mico Voice AIは、基本的に架電元の会社とすでに接点がある候補者に架電することを推奨していますので、「知らない会社からの怪しい自動音声の電話」という不信感は軽減できています。

リマインドや候補者の絞り込みも自動化し獲得単価10分の1に

獲得単価の課題を解決する仕組みについても教えてください。

Mico Voice AIは、最初の架電だけでなく、再架電や本顧客の絞り込みも行います。現状、架電のうち90％はつながらないか、つながっても仕事を探していない状態です。つながらない場合の再架電と仕事を探していない人への対応をAIが行い、仕事を探している候補者だけを担当者につなげます。AIが対応するメリットは他にもあり、仕事を探している、探していないの2択ではなく、少し迷っていたり相談したい方も有人対応につなげることで面談数を増やすことができます。また候補者が電話を受けたときに、はいの方は1番、といったボタン操作があると、電話を受ける方には良い体験になりませんので、電話だけで完結することが重要です。これにより、担当者は仕事を探している方の対応だけに時間を使うことができ、1人当たりの対応量を大幅に増やすことができます。

導入後の具体的な成果を教えてください。

例えば、製造領域の人材総合サービス会社では、月間架電数がコールセンター架電時と比べ12.5倍になりました。架電数増加に伴い応募数も増え、応募単価は導入前の10分の1に減ったということです。また、面談のリマインドを複数回実施するため、コールセンターと変わらないオペレーションフローを実現できると評価いただきました。

さらなる自動化と言語化で幅広い業界に役立つサービスを目指す

これら革新的なアイデアと実現できる技術は、AIツール開発のご経歴から生まれたのですね。改めて、ジェームス様のご経歴をお聞かせください。

私は2006年にニューヨークのベンチャー企業に入社し、音声認識の最適化エンジニアとして会話型AIやIVR（自動音声応答）システムのUXデザインを担当しました。その後、プロダクトの販売促進やコールセンター向けAI音声などの会話解析と改善などの業務に従事しました。

拠点を日本に移したのは16年で、20年に楽天グループへ参画し、対話型AIプロダクトのゼネラルマネジャーを務めました。皆さまが使われている大手ネット銀行やネット証券、モバイルキャリアなどの中にも、私のチームが手掛けたチャットボットがあります。その後、24年2月から当社にジョインし、現在は30人のチームでMico Voice AIを運営しています。

最後に、Mico Voice AIは今後どう進化するか、展望をお聞かせください。

既に準備を進めているものとしては、時給や勤務開始日など希望条件のヒアリングとスクリーニングの自動化です。これらMico Voice AIの機能は人材サービス以外の領域にも応用できますので、今後は幅広い業界に対応できるシステムに進化させたいと考えています。ゆくゆくは、多言語に対応する予定です。