ウェビナーまとめ：Insurelyがコンタクトセンターに音声エージェントを導入した方法

多くの保険契約者にとって、保険会社への電話は気が重いものです。対応は遅く、個別感に欠け、手間もかかります。Insurelyはこの状況を変えようとし、音声AIでそれを実現しました。

最近開催されたCCW Digitalのウェビナーで、ElevenLabsのGTMリーダーであるJack PiuntiとJosh PimentelがInsurelyのCTO、Colby Garlandと対談し、InsurelyがElevenLabsの音声エージェントをどのように導入してコンタクトセンターを自動化し、アウトバウンドの営業電話に対応しながら、人間らしいサポートを大規模に提供しているかを解説しました。

保険業界で音声AIが重要な理由

音声は旧来のチャネルではありません。CCW Digitalの調査によると、コンタクトセンターの責任者の40％が、新しいテクノロジーを選定する際に音声を最優先事項の一つに挙げています。顧客は重要な場面で電話を選びます。保険では、ほぼすべての電話がそうした場面です。

問題は、従来のIVRシステムや基本的なチャットボットでは、顧客の発言内容しか処理できないことです。屋根の雨漏りに動揺している、補償が失効しそうで不安を感じている、といった状況までは把握できません。

そこでInsurelyは、ElevenLabs独自のスピーチtoテキストモデルを活用し、通話に「不満」「安心」「困惑」などの感情的な文脈を付与しました。これにより、エージェントは文字起こしの言葉だけでなく、顧客の気持ちにも応じられます。

エージェントの舞台裏：Insurely

Insurelyは、カナダ向けのオンライン専業保険会社です。実店舗はなく、対面のエージェントもいません。顧客との関係はすべてデジタルと音声のチャネルを通じて築かれています。

Colby GarlandがCTOに就任した際、チームはよくある課題に直面していました。顧客は賃貸住宅保険のオンライン見積もりを始めても、フォームの途中で離脱してしまうのです。フォームは長く、複数のステップがあり、初めて賃貸住宅に住む人にはわかりにくいものでした。人間のエージェントが顧客に折り返し電話をかけ、手続きを案内していました。しかし、手作業で反復的なため、スケールさせるのは困難でした。

エージェントの構築

Insurelyはこの課題に対応するため、最初のElevenLabsエージェントであるEmilyを構築しました。

Emilyは、営業エージェントとして、賃貸住宅保険の見積もりを始めたものの完了していない顧客に電話をかけます。フォームを一つずつ案内し、保険に関する質問へわかりやすく答え、手続きを進めるよう顧客を後押しします。Colbyによれば、Emilyが質問に答えるだけでなく、一貫して親身に励ましてくれるため、離脱するはずだった顧客も見積もりを完了するようになりました。

その後、Insurelyはカスタマーケアにも活用を拡大しました。エージェントは現在、24時間365日対応しています。

事業への効果は明確です。サポートケースは減少し、売上は増加しました。定型的な質問をAIが処理することで、人間のエージェントはより質の高い会話に集中できます。Insurelyは人員を増やさずに処理量を拡大し、顧客とのすべてのやり取りの品質も低下ではなく向上しています。

引き継ぎの仕組み

対談の中でも技術的に特に詳しく取り上げられたのが、通話ルーティングと引き継ぎのロジックです。

Insurelyの営業時間は月曜から金曜の午前8時から午後5時です。顧客が人間のエージェントとの会話を希望すると、AIは営業時間内かどうか、人間の担当者が通話を受けられるかどうかを確認します。

営業時間内の場合、通話はTwilio経由で転送されます。通話の完全な文字起こしがリアルタイムで社内システムに送られるため、人間のエージェントは応答前にすべての状況を把握できます。説明のやり直しも、文脈の喪失もありません。

営業時間外の場合、AIはチームの業務再開後に折り返し対応の予約を提案します。会話中にHubSpot内で予約が完了し、手作業は必要ありません。予約、文字起こしの記録、メモの要約まで、すべて通話が終わる前に完了します。

顧客はAIから人間へとシームレスに引き継がれ、Insurely側での手作業は一切不要です。

Insurelyのベストプラクティス

1. エージェントの役割を絞る。 各エージェントには一つの役割を持たせましょう。あらゆる業務をこなそうとする大規模なエージェントを構築してはいけません。ElevenLabsなら、会話が異なる段階へ進む際にエージェント間で簡単に引き継げます。役割を絞ったエージェントは、幅広い役割を担うエージェントを一貫して上回る成果を出します。
2. ナレッジベースに投資する。 優れたドキュメントは、人間のエージェントのオンボーディングを早め、AIエージェントのパフォーマンスも高めます。ナレッジベースが古かったり曖昧だったりすれば、エージェントにもそれが反映されます。明確で具体的、かつ最新の情報が、信頼できるエージェントの基盤です。
3. 会話の前にデータを整える。 Insurelyのチームは、通話中に発信者へメールアドレスを一文字ずつ伝えてもらうことが負担になっていると気付きました。そこで通話フローの早い段階でCRMと連携し、エージェントが既存の連絡先データを取得して、重複する質問を省けるようにしました。
4. タイムゾーンを明確に扱う。 日付と時刻に関するエラーは、Insurelyが初期に遭遇したバグの一つでした。現在は、スケジュール設定の前にタイムゾーンの文脈を設定することが標準的な手順です。その後ElevenLabsは、ネイティブのタイムゾーン設定をプラットフォームに直接組み込みました。
5. 会話タイプごとに成功基準を定義する。 ElevenLabsには、チームがカスタムの成功基準と会話カテゴリーを設定できる分析セクションが組み込まれています。ColbyはAPIを通じて外部ツールも構築し、さまざまな角度から会話を分析しています。構造化された測定が、構造化された改善につながります。
   

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