ウェビナー振り返り：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

多くの保険契約者は、保険会社に電話することをためらいます。対応は遅く、画一的で、手間もかかります。Insurelyはそれを変えようとし、AI音声で実現しました。

先日のCCW Digitalウェビナーでは、ElevenLabsのGTM責任者であるJack PiuntiとJosh Pimentelが、InsurelyのCTO、Colby Garlandとともに、InsurelyがElevenLabsの音声エージェントを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するまでの流れを紹介しました。

保険でAI音声が重要な理由

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リーダーの40％が、新たなテクノロジー導入時に音声を最優先事項の一つに挙げています。重要な場面では、顧客は電話を選びます。保険では、ほぼすべての通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、顧客が話した内容しか処理できないことです。屋根からの雨漏りでパニックになっていることや、補償が失効しそうで不安を感じていることまでは検知できません。

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「苛立ち」「安心」「困惑」といった感情の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答できます。

エージェントの舞台裏：Insurely

Insurelyは、カナダ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。顧客とのすべての関係は、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に就任したとき、チームはよくある課題に直面していました。顧客が賃貸住宅保険のオンライン見積もりを開始しても、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、初めて賃貸する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電話をかけ直し、手順を案内していました。手作業で、反復的で、拡張も困難な業務でした。

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、Emilyを構築しました。

Emilyは、アウトバウンドの営業エージェントです。賃貸保険の見積もりを開始し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、保険に関する質問にもわかりやすく答え、完了まで後押しします。Colbyによると、Emilyが質問に答えるだけでなく、終始親身に励ましてくれるため、本来なら途中でやめてい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展開しました。現在、エージェントは年中無休・24時間稼働しています。

ビジネスへの効果は明確です。サポートケースの件数は減り、売上は伸びました。定型的な質問をAIが処理するため、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ています。そして、すべての顧客対応の品質は低下するどころか向上しました。

引き継ぎの仕組み

この対談で特に技術的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した。

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必要とする場合、AIは営業時間内かどうか、人間の担当者が通話に出られるかどうかを確認します。

営業時間内であれば、通話はTwilio経由で転送されます。完全な通話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文脈を把握できます。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はチームの復帰後に折り返しのミーティングを予約します。この予約は会話の途中でHubSpot内にて、手作業なしで行われます。ミーティング予約、文字起こしの記録、メモの要約まで、すべて通話終了前に完了します。

顧客はAIから人間へとシームレスに引き継がれ、Insurely側で対応する必要はありません。

Insurelyから学ぶ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。あらゆる対応を試みる大きなエージェントを一つ作るべきではありません。ElevenLabsなら、会話が異なる段階に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、一貫して汎用的なエージェントより高い成果を出します。
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速め、AIエージェントのパフォーマンスも向上させます。ナレッジベースが古かったり曖昧だったりすると、エージェントもそれを反映します。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. 会話より先にデータを整える。 Insurelyのチームは、通話中に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ると気づきました。そこで、通話フローの早い段階でCRMと連携させ、エージェントが既存の連絡先データを取得し、重複した質問を省けるようにしました。
4. タイムゾーンを明示的に扱う。 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、スケジュールに関する操作の前にタイムゾーンの文脈を設定することが標準手順です。ElevenLabsはその後、ネイティブのタイムゾーン設定機能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や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はさらに、APIを通じて会話を多角的に分析する外部ツールも構築しました。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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