STITストラテジスト試験 午後Ⅰ

平成30年度秋期 ITストラテジスト 午後Ⅰ 問1

事例を読んで設問の答えを考えてから、解説のポイントとIPA公式の解答例・採点講評で確認しましょう。

問題

問1 証券会社のコールセンタにおける AI の機能を活用した新サービスの検討に関する次の記述を読んで,設問1~3に答えよ。 A社は,中堅の証券会社である。主に,電話やオンラインによる個人顧客向けのトレーディングサービスに強みをもっている。A社は,半年前にオンラインによるトレーディングサービスのシステムを刷新した。ユーザビリティが大幅に向上し,顧客は,より簡便にオンラインによるトレーディングサービスを利用できるようになった。その結果,A社の証券口座をもつ既存顧客のサービス利用頻度が増え,A社で証券口座を開設する新規顧客も増加傾向にある。 A社は,自社でコールセンタを運営しており,顧客から電話による注文と問合せ,及び電子メール(以下,メールという)による問合せを受け付けている。 電話による注文と問合せは,平日・土曜日の8時から19時までを受付時間としている。オペレータは,この時間帯の中でシフト体制を組んで対応している。 メールによる問合せは,19時までに受け付けたメールに対して,翌営業日の21時までに初回の回答を返信することにしている。顧客からのメールを受信すると直ちに受付完了メールを自動返信する。その後,電話による問合せに対応するオペレータが,手すきのときに,メールに回答する。 これらとは別に,A社は,顧客がA社のWebサイトを参照して,FAQやヘルプの検索などによって自らの問題解決を促すセルフサービス機能も提供している。 最近,電話による問合せ件数が増加傾向にあるので,コールセンタのオペレーション業務を見直すことにした。 〔電話による問合せ対応の現状〕 電話による問合せへの対応では,オペレータの経験の程度によって対応品質に差が生じていた。経験の浅いオペレータに対しては,コールセンタの指導員が指導を行い,対応品質の向上を図っていたが,指導員が指導に携わることができる時間に限りがあり,思うように進まなかった。さらに,電話による注文の件数が多い場合,A社は,オペレータを問合せへの対応から業績へのインパクトが大きい注文への対応へシフトさせるので,問合せへの対応が手薄になるという問題を抱えていた。 このため,A社では,音声認識技術と AI の機能を組み込んだオペレータサポートシステムを導入して活用してきた。本システムでは,通話の音声は,音声認識技術によってリアルタイムにテキストデータへ変換される。AI の機能が,そのテキストデータを解析し,FAQ やオペレータ用のリファレンスマニュアルと関連付けて,回答候補をオペレータの端末の画面上に表示する。オペレータは,回答候補を参照しながら顧客に回答する。オペレータが選択した回答はオペレータサポートシステムに記録され,AI が学習して,表示する回答候補の精度が向上していく。ただし,適切な回答候補がないとオペレータが判断した場合,オペレータは FAQ やオペレータ用のリファレンスマニュアルから探して回答する。 電話による問合せがオペレータの応答待ちになった場合は,自動音声応答の案内によって,顧客を FAQ やヘルプの検索及びメールでの問合せに誘導しているが,顧客が案内の途中で電話を切ってしまうことが多く,A社は,顧客満足度の低下を懸念している。 〔メールによる問合せ対応の現状〕 受信した問合せのメールは,オペレータサポートシステムによって,その内容を確認され,担当のオペレータへ割り振られる。オペレータは,AI の機能を利用して,回答候補を参照しながら顧客に返信する。オペレータが選択した回答は,電話による問合せへの対応と同様にオペレータサポートシステムに記録され,AI が学習する。 電話による問合せが多い日は,受付時間内にメールによる問合せへの回答に対応する時間が取れないこともある。その場合,19時まで勤務予定だったオペレータのうち必要な人員が,時間外勤務をして,初回回答の期限である21時までにメールへの返信を行っている。時間外勤務によって,業務コストも増加している。 〔新サービスの検討〕 A社は,業務コストを抑えながら顧客からの問合せ件数の更なる増加に対応するために,コールセンタのサービスの高度化が次の重要なテーマだと考え,AI の活用範囲を広げた新サービスを検討している。 新サービスの検討に当たって,問合せをしてきた顧客に簡単なアンケートを行った。その結果,問合せをした顧客の多くが,電話やメールで問合せをする前に,FAQ やヘルプの検索などのセルフサービス機能での解決を試みていることが分かった。 そこで,A社は,新たに自動応答 Web チャット(以下,チャットボットという)を利用するサービスを検討している。チャットボットは,セルフサービス機能をもち,電話・メールに続く第三の対応方法である。チャットボットではオペレータサポートシステムに蓄積されたデータを活用する。この新サービスは,Web サイト上から利用でき,AI の機能によってオペレータの介在を必要としないので,24時間365日いつでも提供できる。顧客がチャットボットだけで解決ができない場合は,顧客へのコールバックに切り替えることで解決できる仕組みとする。 〔新サービスの導入効果〕 A社は,新サービスの導入効果を測定するために,チャットボットの利用状況に関する KPI と,チャットボットだけで解決した問合せの割合に関する KPI を設定する。これらの KPI の目標値を継続的に達成し,新サービスの導入効果が確認できた場合は,オペレータによる問合せへの対応を平日だけにする計画である。また,A社は,新サービスの導入によって,オペレータの労働条件を改善でき,業務コストを抑制できると考えている。 設問1 〔電話による問合せ対応の現状〕について,(1),(2)に答えよ。 (1) AI の機能によって,オペレータの問合せへの対応品質が向上していく理由について,具体的に,25字以内で述べよ。 (2) 更なる対応品質の向上のために,オペレータが選択した AI の回答に加えて,活用すべきデータは何か,35字以内で述べよ。 設問2 〔新サービスの検討〕について,(1),(2)に答えよ。 (1) A社は,新サービスによって,顧客のどのようなニーズに応えようと考えているか,25字以内で述べよ。 (2) 新サービスにおいて,チャットボットだけで解決できる顧客を増やすためには,どのような情報を AI に学習させるべきか,35字以内で述べよ。 設問3 〔新サービスの導入効果〕について,(1),(2)に答えよ。 (1) 新サービスの導入効果を測定するために設定するチャットボットの利用状況に関する KPI は何か,30字以内で述べよ。 (2) 新サービスによって,業務コストが抑制できる要因として,オペレータによる問合せへの対応を平日だけにすること以外に,どのようなことが考えられるか。その作業内容とその効果について,それぞれ20字以内で述べよ。
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評価の根拠と前提を確かめる

この分野を学ぶ際は、評価の根拠がどのような前提に基づいているかに注目しましょう。印象だけで判断を進めず、扱われている情報の範囲を確かめ、前提と評価のつながりを整理することが大切です。

この問題で問われていること

考えるときは、ある評価を支える前提が、与えられた情報の中で確かめられるかを意識してください。自分の経験や一般的な印象を補っていないかを振り返り、示された内容と自分の推測の境目を確認しましょう。

視点

評価を考える際は、その根拠となる前提を意識して整理します。明示された情報と、自分で補った想定を区別すると、判断が何に依存しているかを捉えやすくなります。

確認ポイント

  • 評価の根拠となる前提を意識できているか
  • その前提は、与えられた情報で確かめられるか
  • 示された情報に、自分の想定を加えていないか
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解説

本問は、証券会社の問合せ対応を題材に、AIの学習による回答精度の改善、顧客の自己解決ニーズ、チャットボットの利用割合、メール回答の時間外勤務削減を、本文の根拠から説明する問題です。

問題の全体像

A社では、サービス利用の拡大に伴って電話の問合せが増え、対応品質のばらつき、応答待ち、メール回答のための時間外勤務が課題となっています。既存のオペレータサポートシステムを活用し、顧客が自ら問題を解決できるチャットボットの導入を検討する事例です。公式の出題趣旨では、事業・業務環境を分析し、新しい情報技術を活用するシステム計画を策定する能力を問うとされています。現状分析、追加する学習データ、顧客ニーズ、導入効果の測定を一連の流れとして読み取ることが重要です。

設問1(1)

本文の「オペレータが選択した回答」が記録され、AIが学習して「表示する回答候補の精度が向上していく」という記述に着目します。精度の高い回答候補を参照できることが、対応品質が向上する理由です。公式解答例では「表示する回答候補の精度が向上するから」としています。25字以内では、この原因を端的に示します。採点講評では、対応品質がどのように向上するかを述べた解答が多かったと指摘されています。品質向上の様子だけでなく、それを生む理由を書くことが要点です。

設問1(2)

本文の「適切な回答候補がない」と判断した場合、オペレータがFAQやリファレンスマニュアルから探して回答するという例外処理に着目します。AIの候補から選択した回答に加え、この場面で見つけた回答も活用すれば、従来は適切な候補を提示できなかった問合せへの対応改善につながります。公式解答例では「回答候補がない場合にオペレータが自ら探した回答のデータ」としています。35字以内で、候補がないという条件と、自ら探した回答というデータの内容を押さえます。

設問2(1)

アンケートで、問合せをした顧客の多くが、電話やメールの前にFAQやヘルプで解決を試みていたという結果に着目します。この行動から読み取れるニーズは、自ら問題を解決できることです。公式解答例では「新サービスによって自ら問題を解決できること」としています。25字以内では、顧客が望む状態を示します。採点講評では、セルフサービス機能の充実や受付時間外の対応など、ニーズの実現方法を述べた解答が多かったとされています。24時間提供できる点だけでは、問われている顧客ニーズを十分に表せません。

設問2(2)

チャットボットだけで解決できない場合は、顧客へのコールバックに切り替えて解決するという仕組みに着目します。コールバックで解決できた事例は、チャットボットが十分に対応できなかった質問と、その解決に必要な回答を示しています。これを学習に取り込むことが、チャットボットだけで解決できる顧客を増やすための改善につながります。公式解答例では「顧客へのコールバックに切り替えることで解決できた質問及び回答」としています。35字以内で、コールバックで解決したという条件と、質問・回答の両方を明記します。

設問3(1)

本文では、チャットボットの利用状況と、チャットボットだけで解決した割合について、別々のKPIを設定するとしています。本設問は前者なので、問合せ全体のうちチャットボットがどの程度利用されているかを示します。公式解答例では「全体の問合せに対するチャットボットへの問合せの割合」としています。30字以内で、分母となる全体の問合せと、分子となるチャットボットへの問合せを押さえます。採点講評では、電話やメールの問合せがチャットボットによって抑制されているかを確認できるKPIが必要とされています。

設問3(2)作業内容

メール回答は、電話に対応するオペレータが手すきのときに行い、電話の問合せが多い日は受付時間内に対応できないことがある、という記述に着目します。チャットボットで解決する問合せが増えれば、電話対応の負担が減り、勤務時間内にメール回答へ充てる時間を確保しやすくなります。公式解答例の作業内容は「メールによる問合せへの回答」です。20字以内では、コスト削減につながる対象作業を明確に示します。

設問3(2)効果

本文では、メール回答の時間を確保できない場合、19時まで勤務予定だったオペレータが時間外勤務をして返信し、業務コストが増加するとしています。チャットボットによって電話対応の負担が減り、メール回答を勤務時間内に進められれば、この時間外勤務に伴うコストを削減できます。公式解答例の効果は「時間外勤務による業務コストの削減」です。20字以内で、時間外勤務というコスト発生要因を含めて示し、作業内容との因果関係を明確にします。

学習のポイント

設問が求める理由と結果、顧客ニーズと実現手段を区別し、学習データやKPIを業務課題と結び付けて具体化する力を養います。

出典:独立行政法人 情報処理推進機構(IPA)平成30年度秋期 ITストラテジスト試験 午後Ⅰ 問1(公式資料:問題冊子(PDF) / 解答例 / 採点講評)

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