配達とモビリティ / 配車と配達
DiDi：多言語の顧客応対における分類検証、遵守評価と苦情傾向の分析
- 企業
- DiDi
- 国
- 中国
- 導入状況
- 運用中
- 資料公開
- 日付の基準
- 資料が公開された時点。導入を開始した日とは異なる場合がある。
- 根拠の確認方法
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業務課題
DiDiの国際事業部は、スペイン語とポルトガル語による配車、料理配達、金融サービスの応対品質を点検する。従来の外部品質評価ツールは判断根拠を示さず、言語別や事業別の基準が変わっても素早く修正しにくかった。運用担当者は苦情急増の原因を探すため、応対記録を手作業で読んで集計していた。
使った技術とデータ
チームはチャットと電話の文字起こしを共通形式に整え、Amazon Bedrock上で分類検証、遵守評価、顧客意見分析を分けた。分類検証では現在のラベルだけを見せ、不適切と判断した場合に限って分類表全体から代案を探す。遵守基準は設定から読み込み、待ち時間など計算可能な値はコードで算出する。機密情報を隠し、規則に基づく検査を行ったうえで、得点と判断根拠を残して人が確認できるようにした。顧客意見は応対ごとの抽出、埋め込みによる集約、報告書作成の順で処理する。
成果
AWSとDiDiは、運用検証で分類検証の精度が38%から86%に向上し、遵守評価の平均精度が90%を超えたと述べた。中南米のキャンセル料に関する苦情分析では、数時間かかっていた手作業の読解と要約を数分に短縮したと説明した。運用担当者は繰り返される原因と対応案をまとめた報告書を受け取る。
限界と残る課題
原文は精度検証の標本数、全応対に占める処理割合、費用削減額を公開していない。追加の言語や事業への拡大は今後の計画である。
出典
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。