IVR自動応答システムの設計・開発

概要

医療機関・ホテル・自治体など幅広い業種にWi-Fi認証システムを提供するSaaS企業様より、 既存のコールセンター業務を効率化したいというご相談をいただき、 電話の自動応答システム（IVR）の設計・開発を担当しました。 Amazon Connectを基盤に、生成AIによる問い合わせ内容の自動分類・回答、 発信者の本人確認、担当者へのエスカレーション、対応履歴を管理するダッシュボードまでを一貫して構築しています。

背景・課題

• Wi-Fi機器のトラブルに関する問い合わせが日々多数寄せられ、オペレーターが一件ずつ電話対応する負荷が大きくなっていた。
• 問い合わせ内容の多くは「機器の再起動方法」「契約情報の確認」など定型的な内容で、自動化による対応時間の削減余地が大きかった。
• 発信者は契約IDやサポートIDなどをその場で正確に覚えていないことが多く、複数の手がかりから本人を特定できる柔軟な認証設計が必要だった。
• 自動応答で解決できない案件を取りこぼさず、確実に担当者へ引き継ぐ仕組みが求められた。

担当業務・使用技術

要件整理からインフラ構築・開発・運用改善までを一貫して担当しました。

Amazon Connect Amazon Lex Amazon Polly（SSML） AWS Lambda（Python） Aurora MySQL（RDS Data API） 生成AI（GPT-4o-mini 等） Next.js AWS Amplify Hosting

• 通話フロー（IVR）の設計・構築、および発信者の音声・プッシュ回線入力の受け付け
• 生成AIを用いた問い合わせ内容の自動分類・回答文生成、メールアドレス等の音声聞き取り結果の補正
• サーバーレス構成（Lambda + Aurora）でのバックエンド開発、本人確認ロジックの設計
• スタッフ向け管理画面（対応履歴の閲覧・エクスポート、マスタデータのCSV入出力、権限別アカウント管理）の開発

工夫したポイント

• 柔軟な本人確認フロー： 主たる契約IDに加え、覚えていることの多い別の手がかり（機器のシリアル番号やサポートIDなど）で 段階的に本人確認できる設計とし、どの手がかりも分からない場合は担当者への連絡先ヒアリングへ スムーズに切り替わるようにしました。
• 聞き取り精度の作り込み： メールアドレスや英数字混在のIDなど、音声認識が誤りやすい情報は生成AIで表記を補正し、 さらに読み上げ確認時のSSMLを細かく調整することで、聞き間違いによる手戻りを減らしました。
• 応答速度の確保： コールセンターのシステムには数秒単位のタイムアウト制約があるため、サーバーレス関数の コールドスタート対策や外部AI呼び出しのタイムアウト制御を行い、安定した応答速度を確保しました。
• 取りこぼしのない記録設計： 会話の節目ごとに途中経過を記録する仕組みを設け、通話が最後まで完了しなかった場合でも それまでの内容が管理画面に残るようにし、担当者によるフォローアップを可能にしました。

成果

定型的な問い合わせの多くを自動応答で完結できるようになり、オペレーターが電話口で個別対応する件数を削減。 自動化が難しい案件のみ担当者へ確実にエスカレーションされる設計としたことで、対応漏れを防ぎつつ 対応品質を落とさない運用を実現しています。またスタッフ向け管理画面により、対応状況の可視化や マスタデータの更新を非エンジニアでも行えるようにし、運用負荷の軽減にも貢献しました。