24時間の受付はそのまま、夜間の委託費削減を目指す。
もともと夜間も含めて受け付けていましたが、その時間帯は外部への委託でまかなっていました。 定型の問い合わせをAIが引き受けることで委託する範囲が絞り込まれ、費用削減を期待してます。 応対内容はすべて記録・要約されるため、翌朝の担当者は経緯を追いながら折り返せます。
Hmcommは、任せたい仕事ごとに必要なAIエージェントを組み合わせて提供します。 まず1つの仕事から始めて、うまくいったら隣の仕事へ。土台は共通なので、作り直しは起きません。
Agent Suite「電話の一次受けと、用件の記録」を、Hmcommの代表電話にそのまま導入しています。 かけていただくと、実際の応対をご確認いただけます。 自分たちが毎日使っているものを、そのままご提供しています。
受付時間 平日9:00–18:00 ／ 時間外も用件をお預かりします。
応対するのは弊社の受付を担当するAgentです。VAAPの製品の仕様に関する
ご質問にはお答えできませんので、そのご用件はお問い合わせから
お願いいたします。
Agent Suiteは「この仕事が最後まで終わる」までをまとめた提供単位です。 中身は複数のAgentの組み合わせなので、業務が変われば足したり差し替えたりできます。 いまご提供しているものと、これから作るものを、すべて並べています。
AIが電話に出て、よくある質問にはその場で回答。それ以外は用件を聞き取り、要約して担当者へ共有します。最短1週間で稼働。時間外も止まりません。
複数のシナリオを使い分け、要件定義から個別カスタマイズまで対応。応対内容はナレッジとして蓄積されます。
電話回線を使わず、Webサイトやアプリ上の通話にそのまま対応。同じAIエージェントが、同じシナリオで応対します。
通話をリアルタイムに文字化し、FAQ表示・キーワード検知・帳票の自動入力まで。後処理時間（ACW）を短縮します。
大量の録音を一括で文字起こし・要約し、必要な情報を抽出。レポート作成やサービス改善の材料になります。
話者を識別しながらリアルタイムに文字化。要約・多言語翻訳・重要発言のフラグまで。対面もWeb会議も。
商談を録音すると、答え・課題・ToDoが候補として並びます。押した候補だけが記録に入り、企業台帳・案件パイプライン・ToDoまで一度に埋まります。記録に取られていた時間を、商談そのものに戻せます。
協力会社から届く人材のメールを1人ずつに分け、案件ごとに一致の高い順で並べます。絞り込みから提案メールの作成まで、一覧の中で完結します。
届いたメールは日本語に、返信は相手の言葉に訳します。電話やオンライン会議でも、その場で訳されます。言葉の壁を意識せずに、相手との話に集中できます。
Coming next — これから作る仕事
構想中のAgent Suiteは、ご要望を踏まえて優先順位を決めています。 「この仕事を先に作ってほしい」というご相談を受け付けています。
製品ごとに、実際の導入企業と成果を並べています。横にスクロールしてご覧ください。
もともと夜間も含めて受け付けていましたが、その時間帯は外部への委託でまかなっていました。 定型の問い合わせをAIが引き受けることで委託する範囲が絞り込まれ、費用削減を期待してます。 応対内容はすべて記録・要約されるため、翌朝の担当者は経緯を追いながら折り返せます。
家電の出張修理受付は営業時間内のみで、エアコン需要が集中する夏場は電話がつながりにくい状態でした。 実証実験で認識精度と使い勝手を確かめたうえで本格導入し、時間外の受付が可能になりました。
緊急対応を含む窓口では、受けた内容をオペレーターが手で書き起こしていたため、後処理の負荷と対応時間が課題でした。 通話をその場で文字にし、終わると同時に生成AIが要点を要約。オペレーターは内容を確認してCRMに登録するだけになりました。 セコムトラストシステムズ、TMJとの共同プロジェクトです。
「進研ゼミ」の窓口で、TMJとの三社体制で音声認識AIを活用。オペレーターはテキスト化された対話を確認でき、 話し方の癖や説明の分量に自分で気づけるように。この取り組みはコンタクトセンター・アワード2023 オペレーション部門で最優秀賞を受賞しました。
BPO大手のTMJは、自社が提供する生成AI活用型のコンタクトセンターソリューションにVoice Contactを採用。 ベネッセの窓口での共同運用から始まり、セコムへの導入まで、複数の現場に一緒に入っています。
残業を減らす取り組みのなかで業務時間を分析したところ、1時間の会議に2〜3時間かかる議事録が課題として浮かびました。 導入もスムーズで、時間を削減しながら議事の正確さも上がっています。
議事録に時間がかかるうえ、人が作ると聞き漏らしも起きる。作成担当者は会議そのものに参加できていませんでした。 他社製品も試したなかで、認識・変換の精度が最も高く、英語の翻訳精度も決め手になりました。
効果数値を含む詳細版は、掲載許諾をいただいたものから順次公開します。
Agent Suiteは、その仕事のためだけに一から作ったものではありません。 音声認識やナレッジ検索といった共通の土台の上に、Agentを載せて束ねています。 だから2つ目、3つ目の仕事は、はじめより短い期間と少ない費用で立ち上がります。
Hmcommは2014年に国立研究開発法人産業技術総合研究所から「技術移転ベンチャー」として認定され、 音声認識の中核技術を引き継いで研究開発を続けてきました。L1 共通基盤の音声認識・音響解析は、その延長線上にあります。
Agentは特定のAIモデルに縛られません。性能・コスト・用途に応じて複数のモデルを組み合わせ、切り替えられます。
土台が共通なので、あとは「どのAgentを載せるか」を選ぶだけです。 業種が違っても、電話の多い会社と予約の多い会社でも、必要な組み合わせだけを持てます。 新しい仕事を任せたくなったときも、土台からの作り直しは発生しません。
組み立て例 — 同じ「電話の一次受け」でも、会社によって中身は変わります
Agent 8つ。取次ぎと伝言が中心の、標準的な構成です。
Agent 10。予約の受付・変更と、前日連絡までを担当します。
Agent 10。多言語の応対と、不満の兆候の早期検知を追加。
CASE Aの構成が、そのまま製品になったものです。電話が鳴ってから記録が残るまで、 役割の違うAgentが順に仕事を受け渡します。1つの大きなAIが全部やっているわけではありません。
あとから足せるAgent（業務に応じて追加）
Agentを1つ足すために、土台や他のAgentを作り直す必要はありません。