営業支援
エージェント
AIエージェントによるHuman-likeな架電営業を実現する
家電による営業の成約数は、人員 、工数、架電成約率に比例します。
本プロダクトでは、AI エージェントによる人員 と 工数の大幅な増加 で成約数の向上を実現します。
また、AI へのフィードバックにより架電成約率も目指します。
選ばれる３つの理由
01
東大松尾研発発スタートアップ
AI研究開発のトップランナーとして、AI最先端技術をキャッチアップし続け、お客様の課題解決にも最先端の技術を用いて対応いたします。
02
豊富な実績・技術力で対応
03
様々な業界における支援・活用実績を有しています。東北大学との共同研究・藤田医科大学との産学連携プロジェクトでは、最も高い精度が求められる医療分 野でのLLM生成を成功させました。
ドメイン特化対応可能
製造・小売などといった業界、営業・事務といった用途、特定の領域に合わせたカスタマイズ対応が可能です。ドメイン領域専用の知識の導入ができ、様々なテキスト・推論・対話の生成が可能です。
３つの課題
1
属人化
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スタッフの能力差:
個々のスキルや経験により成果にばらつきが出る
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顧客対応の質の変動：
個人の体調や他業務の影響により対応の質が一定しない
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コンプライアンスリスク：
口頭説明のため、ダブルチェックが困難でコンプライアンス遵守に課題がある
2
コスト
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人件費:
営業スタッフの給与、採用・教育コストが高額。より創造的な業務への配置が望ましい
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時間的制約:
営業スタッフの稼働時間内のみの架電で機会損失が発生
3
トレーサビリティ
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記録：
会話内容の正確な記録と分析が困難
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フィードバック：
会話内容に基づく適切なフィードバックが難しい
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分析：
会話から営業以上の情報を抽出することが困難
課題の解消
ロードマップ
α版
β版
完成版
コア機能
自然言語理解(NLU)エンジンの
構築
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α版
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基礎的な営業スタイルによる発話生成
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営業スタイルのカスタマイズ
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β版
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外部資料の参照
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記録に基づくフィードバック
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完成版※
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β版フィードバック受けて作成
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音声認識(ASR)モジュールの
開発
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α 版
一般的な語彙を認識可能
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β版
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α版フィードバックから、
領域を絞り、PHASR のような独自音声認識機能の開発 -
音声感情認識による、内容理解の精緻化
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情報トレース
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α版
会話情報の記録と整理
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β版
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記録に基づくインサイトの作成
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複数の記録に基づく分析レポート
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音声合成(TTS)モジュールの
統合
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α版
自然な音声合成モジュールの実現
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β版
音声スタイルをカスタマイズ可能にする
全体統合と応答の高速化
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各フェーズで各モジュールを統合・評価
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応答の高速化
※全てのコア機能に対応する
α版開発
音声認識
☑︎一般語彙
一般的な語彙を網羅的に認識できる音声認識モジュールを構築します。
特殊なシチュエーションを除く幅広い用途で利用可能な性能を目指します。
言語理解
☑︎基本スタイル
基本的な営業スタイルによる発話生成機能を作成します。弊社における架電営業の知識を盛り込み、十分利用可能な発話生成を目指します。
☑︎カスタムスタイル
発話生成のスタイルをカスタマイズ可能にします。これにより、ユーザは自身の持つ経験をAIにトランスファーでき、発話内容のアラインメントや性能改善が可能です。
音声合成
☑︎自然な発話
自然な音声合成を目指します。ここでは、幅広い用途で利用しやすい1種類の声質での音声を生成します。
☑︎システムの統合
3つのモジュールを統合し、架電から対話まで行うシステムを構築します。
☑︎記録・要約
対話内容の記録と要約を行い、ユーザから
過去の結果を参照可能にします。
☑︎評価・改善
システム全体の定量・定性評価を行います。
一定のクライテリアを満たすまで、各モジュールやシステム全体を改善します。
☑︎α版ローンチ
☑︎フィードバック
β版開発へ
音声認識
☑︎ドメイン特化音声認識
専門用語を認識可能な特化型音声認識モデルを構築します。
Elithではすでに、製薬特化のPHASRを公開しています。
☑︎音声感情認識
通話時の音声に含まれる感情を読み取ることで、内容理解を精緻化します。
言語理解
☑︎資料参照
社内の知見や、会社情報などの外部知議を参照可能にし、高度なスキルを持った営業を可能にします。
☑︎自己フィードバック
記録に基づくインサイトの作成や、複数の記録に対する分析レポート機能を搭載します。
音声合成
☑︎カスタム音声
音声合成時のスタイルをカスタマイズ可能にします。これにより業種に応じた音声の選択や、バリエーションのある音声による架電が可能になります。
☑︎システムの統合
3つのモジュールを統合し、架電から対話まで行うシステムを構築します。
☑︎インサイトレポート
通話記録に基づくインサイトの作成や、複数の記録に対する分析レポート機能を搭載します。
☑︎評価・改善
システム全体の定量・定性評価を行います。
一定のクライテリアを満たすまで、各モジュールやシステム全体を改善します。
☑︎β版ローンチ
☑︎フィードバック
完成版開発へ
音声認識
言語理解
音声合成
☑︎性能改善
β版までのフィードバックを用いて、音声認識・言語理解・音声合成モジュールの性能を改善します。
☑︎UI・UX
β版でのフィードバックを用いて、UI・UXを改善します。
☑︎評価・改善
応答速度の改善、負荷分散やセキュリティ面でのアップデートなど、製品化に向けた準備を行います。
☑︎製品版リリース