コンタクトセンター

貴重な顧客洞察は、活用できない会話の中に眠っています

通話記録、チャットログ、顧客対応データからPII、PHI、PCIを削除し、分析、AI、品質管理チームが実際の会話データを正確かつコンプライアンス遵守のもと、社内インフラ内で安全に活用できるようにします。

構築された

仕組み

通話記録から洞察へ

コンタクトセンターデータをコンプライアンス遵守かつ活用可能にする3つのステップ。通話記録を品質管理に保存する場合も、実際の会話でAIを学習させる場合も、PCI DSSに基づく通話処理要件に対応する場合も適用可能です。

会話中の機密データを検出

顧客がクレジットカード番号を1桁ずつ読み上げる場合や、文中で訂正された口座番号、サービスリクエストに混ざったPHIも検出します。構造化された完璧な形式の機密データだけでなく、顧客が実際に話す自然な会話にも対応します。

コンプライアンスリスクを排除しつつ、会話の価値を保持

機密データをマスキング、仮名化、またはトークン化しつつ、エージェントの話し方、顧客の感情、対応パターン、サービスコンテキストは保持されます。QAチーム、分析プラットフォーム、AIモデルは必要な情報を得られ、規制当局には閲覧すべきでない情報は渡りません。

既存のシステムにクリーンなデータを投入

非特定化された文字起こしデータは、CRM、品質管理プラットフォーム、ワークフォース最適化ツール、データウェアハウスに直接流れます。コンタクトセンタースタックの再設計は不要で、よりクリーンなデータが既存システムを通過します。
Tools

大規模コンタクトセンター向けに設計

顧客がクレジットカード番号を1桁ずつ読み上げる通話。コンプライアンス上、AI学習用に使用できなかった何年分ものアーカイブ文字起こし。保存前に保護が必要な、日々数十万件にのぼるやり取り。

ライブ運用向けリアルタイムマスキング

音声認識エンジンからストリーミングされる通話記録を処理します。支払いデータは、記録がCRM、分析プラットフォーム、またはデータウェアハウスに到達する前に編集され、それらのシステムをPCI DSSの対象範囲から除外します。

AIと分析のために過去のアーカイブを解放

何年分もの通話文字起こしには、AIモデルの学習、詐欺検出、サービス改善に役立つ貴重なデータが含まれていますが、個人情報(PII)が含まれているため、そのままでは使用できません。バッチ処理により、レガシーのアーカイブを大規模に処理し、プライバシー管理が導入される前に保存されたデータをクリーンアップします。

コンプライアンスリスクなしでのQAと分析

マスキングされた会話データには、QAチームが必要とするすべての情報が保持されます。エージェントの話し方、共感力、問題解決のアプローチ、スクリプト遵守、対応の有効性、顧客の感情などが分析可能です。フォーマットを保持した仮名化により、実際の顧客の実名を保存することなく、複数回のやり取りを追跡できます。機密性の高い顧客データにアクセスすることなく、サービス品質の分析やエージェント研修が可能です。

お客様のインフラで、完全な管理を実現

オンプレミスまたはVPC内にデプロイ可能です。通話文字起こし、チャットログ、顧客とのやり取りは、非特定化処理中にインフラ外へ送信されることはありません。サードパーティのクラウド処理も外部送信も行われません。このアーキテクチャにより、PCI DSSの範囲要件を満たし、複数の法域で運用するコンタクトセンターのデータ所在地ルールにも対応できます。

グローバルオペレーション対応の52言語

英語、スペイン語、フランス語、日本語、その他49言語での顧客対応を処理可能です。カナダのSIN、ヨーロッパのIBAN、日本の個人識別番号など、地域固有の識別情報を標準的なPCIやPHIと併せて検出します。多言語コンタクトセンターでは日常的に発生する、エージェントと顧客が会話中に言語を切り替えるコードスイッチングにも対応します。
顧客の勝利

主要なコンタクトセンターサービスプロバイダー

99.5%以上

日本語通話データにおける対象情報の検出精度


AIや分析のために解放された通話アーカイブデータ

リアルタイム

新規通話は、保存前にすべて非特定化が適用されます

何年分もの通話データ。活用する方法がない。

あるグローバルなコンタクトセンター事業者は、AIを活用した通話要約を構築してパフォーマンスと顧客満足度を向上させたいと考えていました。しかし、長年蓄積された日本語の非構造化通話記録には顧客の個人情報(PII)が含まれており、安全な保存や分析を妨げていました。手作業やPythonベースのマスキングツールでは、必要なボリュームに対応する精度とスケーラビリティが不足していました。

Liminaがアーカイブを解放しました

Liminaは、コンタクトセンター特有の言語に対応したカスタムルールで、長年蓄積された日本語の通話データを個人情報非特定化しました。標準ツールでは検出できなかった自然な会話中の個人情報も捕捉します。コンテナ展開により、すべてのデータは社内に保持されます。アーカイブがクリーンになったことで、コンタクトセンターでは新規通話の保存前にリアルタイムで非特定化を実施できるようになり、コンプライアンスがAI開発の障壁ではなく基盤となっています。

はじめましょう

コンタクトセンターデータを活用する準備はできていますか?

ユースケースについて当社チームにご相談ください。ほとんどの顧客は、数か月ではなく数日で稼働を開始しています。

お問い合わせ
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よくある質問

コンタクトセンターはどのような顧客データを保護する必要がありますか?

支払い情報(クレジットカード、CVV、銀行口座番号)はPCI DSS準拠の対象です。医療情報(診断内容、投薬、医療記録番号)は、医療サポートセンターでのHIPAA準拠が必要です。アカウント番号、社会保障番号(SSN)、住所、その他の個人識別情報は、CRMシステムや品質管理プラットフォームに保存されるとプライバシーリスクを生じます。標準的な識別情報に加え、Liminaは「末尾が4532のカード」のような部分的な情報や、顧客が複数の文にわたって共有する機密情報の会話断片も検出します。

コール文字起こしのマスキングはPCI DSSの適用範囲にどのように影響しますか?

クレジットカード番号を含む文字起こしデータは、コール分析プラットフォーム、CRM、データウェアハウスをPCI準拠の対象にし、厳格なセキュリティ要件が適用されます。一方、支払い情報を含まないマスキング済み文字起こしデータは、範囲外となります。QA、詐欺パターン分析、エージェント研修のために通話を保存する場合でも、下流システムにはPCI監査義務が適用されません。これにより、準拠コストが削減され、支払い情報を必要としないシステムのセキュリティ設計が簡素化されます。

Liminaは、顧客が実際に話す形の支払い情報をどのように処理しますか?

顧客がカード番号をきれいな連続した形式で読み上げるとは限りません。「私のカード番号は4-5-3-2、あ、すみません、4-5-3-3です」といった発話も検出されます。「下4桁は9-0-1-0です」といった場合もマスキングの対象となります。文をまたいで分割された数字、読み上げ途中での訂正、「末尾が4532のカード」といった表現もすべて検出されます。Liminaは、単に整った形式で順番に読み上げられたカード番号だけでなく、実際の会話における自然な話し方のパターンにも対応しています。

マスキングされた会話データでも品質保証を実施できますか?

はい。マスキングされた会話データには、顧客の個人情報や支払い情報を除き、QAチームが必要とするすべての情報が保持されます。エージェントの話し方、共感力、問題解決のアプローチ、スクリプト遵守、対応の有効性、顧客の感情などはすべて分析可能です。フォーマットを保持した仮名化により、実名を保存することなく、同一顧客の複数回のやり取りを追跡することができます。QAチームは、機密性の高い顧客データにアクセスすることなく、エージェントのパフォーマンスを評価できます。

私たちのデータは環境外に出ますか?

いいえ。Liminaは、お客様のオンプレミス環境またはVPC内にコンテナとしてデプロイされます。すべての処理は既存のセキュリティ境界内で実行されるため、サードパーティのクラウドでの処理や外部への送信は一切発生しません。これは特にコンタクトセンターにおいて重要です。通話の文字起こし、チャットログ、顧客とのコミュニケーションデータは、保護される前に外部サービスへ送信されることはありません。

多言語のコンタクトセンター業務において、Liminaはどのように対応していますか?

Liminaは52言語に対応し、北米、ヨーロッパ、アジア、ラテンアメリカにおける金融および個人識別情報を地域ごとに検出します。カナダのSIN、英国のNHS番号、ヨーロッパのIBAN、日本の個人識別情報などを、標準的なPCIとあわせて単一の導入で検出可能です。
また、エージェントと顧客が会話の途中で言語を切り替えるコードスイッチングにも対応しており、多言語コンタクトセンターやグローバルなサポート業務で一般的な会話形式にも対応します。