文書の振り分け業務へのAI適用

ネットワークサービスの販売を全国的に手掛ける同社では、注文受付から開通までの一連の業務プロセスの自動化に向けた取り組みが進められていました。ですが、振り分け業務（注文受付時に使用される申込書に記載された顧客ごとの要望や注意事項のテキストを、適切な担当者に振り分ける業務）が担当者の手作業によって行われており、自動化率向上の妨げとなっていました。

導入前の課題

従来の振り分け業務には、大きく２つの課題がありました。１点目は、注文が全国から寄せられるため、申込書の数が非常に多く、人手の振り分け作業が間に合わずに未振り分けのまま後工程に送られるテキストが半数近くあったこと。２点目は、伝達漏れがあると顧客への影響が大きくクレームに発展する可能性もあるため、本来不要な情報でも担当者が念の為伝達対象として振り分けることがあり、結果的に振り分け結果に不要な情報が多く含まれていたことです。

カスタムAIの開発内容

同社では、こうした課題を認識した上、これまで何度も振り分け業務のシステム化を検討していましたが、ネックとなる問題がありました。それは、申込書の入力者によって書き方がバラバラでパターンが膨大であり、振り分けのルール設定が難しいという点です。そこでLaboro.AIでは、ニューラルネットワークによる文書分類アルゴリズムを用い、個別要望や申し送り事項のテキストの振り分け先を自動判定するカスタムAIを開発しました。

導入後の成果

このカスタムAIにより、これまで担当者の稼働の範囲内では対応できていなかったテキストの振り分けが可能になり、また重要情報の伝達漏れを防ぎながら、振り分け結果から不要な情報を減少させることが、業務プロセスの自動化率の向上を実現しました。