企業・行政機関の業務デジタル化を支援するスタートアップ企業、株式会社グラファーが、AIとプッシュダイヤルを活用した問い合わせ削減サービス「Graffer Call」の提供を開始しました。このサービスは、自治体の電話応対業務の効率化と市民サービスの向上を目指しています。
本記事では、自治体の課題と「Graffer Call」の開発背景、サービス詳細と特徴、今後の展望と期待される効果について説明していきますので、ぜひ最後までご覧ください！
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自治体の課題と「Graffer Call」の開発背景
近年、自治体は電話応対業務の増加に直面しています。特にマイナンバーカードの申請増加などにより問い合わせの数が急増し、自治体職員の業務負担が著しく増大しています。この状況に対し、株式会社グラファーは自治体業務のデジタル化支援の一環として、AI技術を活用した解決策の開発に着手しています。同社は、自治体の抱える以下の課題に注目しているようです：
- 電話応対業務の負荷増大
- 臨時職員採用やコールセンター委託によるコスト増
- カスタマーハラスメントによる職員のストレス
- 市民側の不便（電話がつながりにくい、24時間対応の不在など）
これらの課題を総合的に解決するため、AIとプッシュダイヤル技術を組み合わせた「Graffer Call」の開発が進められました。このサービスは、自治体職員の負担軽減と市民サービスの向上を同時に実現することを目指しています。
自治体といえば電話応対のイメージがあるくらい業務の大きな要素を占めてますが、働く職員にとってはかなりの負担になっているようです。AIによって電話業務がどのように改善されるのかを、次のセクションで解説していこうと思います。
「Graffer Call」のサービス詳細と特徴
「Graffer Call」は、主に電話問い合わせ削減サービスと自動発信サービスを提供しています。
電話問い合わせ削減サービスでは、AIとプッシュダイヤルを活用して問い合わせを自動で仕分けします。これにより、電話応答業務を約45%削減することが可能となり、問い合わせ内容に応じてホームページのURLをSMSで案内するなど、柔軟な対応ができます。
自動発信サービスは、AIを活用して市民・事業者への発信業務を自動化します。電話（オートコール）とSMSを使用し、あらかじめ登録した音声をAIが読み上げることで一斉発信が可能となり、職員の負担を軽減します。発信結果は専用の管理画面で可視化され、「住民が電話に出た・出ない」だけでなく、「最後まで音声を聞いた・途中で切断した」までの詳細な情報を確認できるため、データに基づいた効率的な業務改善が可能になります。
セキュリティ面では、「Graffer Call」はISO/IEC 27017に基づく認証を取得しており、LGWAN（総合行政ネットワーク）にも対応しているため、行政機関での利用に適した堅牢なシステムとなっています。
電話の中には、ネットで検索すればわかるような内容も含まれていると思われるので、職員が対応する前にURLへ誘導できることで、かなりの効率化に繋がりそうですね。また、AIの導入により、電話対応者にヒアリングせずとも顧客のデータを集めることができるのも、Graffer Callが便利な理由と言えます！
今後の展望と期待される効果
株式会社グラファーは、導入自治体の増加に伴い、さらなる機能開発を進めていく予定のようです。自治体職員と市民双方の利便性を追求し、AIの活用を通じて問い合わせ応対業務の効率化を目指します。
「Graffer Call」の導入により、以下のような効果が期待されます：
1.自治体職員の業務負担軽減：
電話応対時間の削減により、他の重要な業務に注力できる時間が増加します。
2.カスタマーハラスメントの軽減：
AIによる初期対応により、職員が直接受ける精神的負担が軽減される可能性があります。
3.市民サービスの向上：
24時間対応可能なシステムにより、市民の利便性が向上します。
4.データに基づく業務改善：
問い合わせ内容の分析により、行政サービスの改善点を発見しやすくなります。
これらの効果により、「Graffer Call」は自治体のデジタル化推進と市民サービス向上の両立に貢献することが期待されています。今後、自治体のAI化がますます進んでいきそうですね！
まとめ
いかがだったでしょうか？
「Graffer Call」は、AIとプッシュダイヤルを活用することで、自治体の電話応対業務における課題に対する効果的な解決策を提供しています。すでに複数の自治体で導入され、その効果が実証されつつある本サービスは、デジタル技術を活用した行政サービスの新たな可能性を示す一例として注目されています。
参考記事：株式会社グラファー プレスリリース
Graffer Callの詳細はこちら
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