数万件のAIオペレーターのログをAIが自動解析し、 課題発見から改善実行までを自動化。生成AIのリスクは多層ガードレールで制御
エンタープライズ向けにAIコンタクトセンター基盤を提供する株式会社RightTouch（本社：東京都品川区、代表取締役：野村 修平／長崎 大都、以下「RightTouch」）は、QANTのAIオペレーターに運用品質を自己改善し、安全性を担保する新機能「Conversation Harness（カンバセーション ハーネス）」の提供を開始します。
Conversation Harnessは、AIオペレーターの運用品質を、人手に頼らず継続的に高めていくための土台となる仕組みです。AIが応対ログを自動で解析し、課題の発見から改善案の作成・検証・反映までを一気通貫で自動化することで、ナレッジの自己改善サイクルを高速に回します。改善反映の最終判断のみを人が担う設計とすることで、運用負荷の削減と品質保証を両立します。
また、ハルシネーションなどによる応対中の致命的な事故に備える最終リスクヘッジとして、多層的なガードレール機能を搭載しています。
「自己改善サイクル」と「多層ガードレール」のそれぞれが機能することで、AIオペレーターを運用すればするほど品質が向上し、致命的な事故は遮断されます。エンタープライズのAIオペレーター運用に求められる、攻めの側面（品質向上）と守りの側面（安全性担保）を両立する基盤として成立します。
さらには、有人と同様の応対品質評価やベテランオペレーターの暗黙知のAIへの取り込みなどを進めることで、お客様一人ひとりへパーソナライズされた気配りや一歩進んだ提案でCXを高める、”人に近い”AIオペレーターの実現を目指していきます。
■ 開発背景：生成AI活用の拡大に伴う、運用品質維持という新たな課題
コンタクトセンターにおける生成AIの活用が急速に広がる一方で、課題となっているのが運用品質の維持です。AIオペレーターの応対ログの目視チェック、プロンプトの継続的な調整、ナレッジの更新といった膨大な作業が日々発生し、自社の運用チームによる内製はもちろん、外部ベンダーへの委託であっても、応対の範囲や規模が拡大するほど人手だけでは、追従し続けることは構造的に困難です。
さらに、生成AI特有のリスクとして、事実と異なる情報を生成してしまうハルシネーションが挙げられます。誤案内が金銭的損失や顧客信頼の毀損につながりかねない領域であるからこそ、こうしたリスクを継続的に検知・是正する仕組みが求められています。
Conversation Harnessはこの課題に対し、「AIで自動化し、人が最終判断を担う」自己改善サイクルと、「AIが応対をリアルタイムで監視し、誤案内を未然に防ぐ」多層ガードレールを組み合わせることで、エンタープライズのAIオペレーター運用に求められる品質・透明性・安全性を実現します。
■ Conversation Harnessの全体像
Conversation Harnessは、AIオペレーターの運用品質を継続的に高めると同時に、応対中のハルシネーションによる致命的リスクを抑制する仕組みです。
[表: https://prtimes.jp/data/corp/98678/table/100_1_8aa553cae72b2cbaf2684d40326497d3.jpg?v=202605260545 ]
■ 応対後の自己改善サイクル ― 攻めの仕組み
Conversation Harnessの中核となる自己改善サイクルは、コンタクトセンターにおける「課題発見 → 改善 → 反映」をAIが自動で回し、最終判断のみを人が担う仕組みです。応対品質の評価、顧客の声（VoC）の分析、ナレッジの整備といった、従来は分断されていた業務をひとつの自己改善サイクルに統合します。
自己改善サイクルでは、AIが応対ログを評価して「課題」を抽出します。それを「ナレッジに起因するもの」と「プロンプトに起因するもの」に自動で振り分けたうえで、それぞれに最適な改善プロセスを走らせます。
主要機能１. 課題発見の自動化
＜多角的な評価軸＞
次のような観点で評価基準は企業ごとにカスタマイズでき、AIアシスタントによる半自動チューニングにも対応します。
・「ハルシネーションの有無」
・「ナレッジを十分に参照できているか」
・「プロンプトに沿って振る舞っているか」
・「外部機能の呼び出しは適切か」
・「システム上のエラーはないか」
＜自動分類・グルーピング・優先表示＞
検出した課題を重要度順に自動的に分類し、重大な課題のみを優先表示することで、目視チェックの負荷を大幅に軽減できます。
＜改善経路の自動判別＞
課題ごとに、ナレッジの更新で対応すべきか、プロンプトの調整で対応すべきか、AIによる自動改善が可能か、人によるレビューが必要かをAIが判定します。
主要機能２. AIによる自己改善（プロンプト改善／ナレッジ改善）
自己改善プロセスでは、AIが多段階の検証を経て改善案を生成・適用します。改善対象は大きく2つに分かれます。
＜ナレッジ改善＞
お客様の声や社内のドキュメント等をもとに、AIが既存のナレッジの不足情報・誤情報の補正案を自動で作成します。作成された改善案は、運用者がAIオペレーターへの影響を公開前に確認できる導線を提供し、人による承認フローを経たうえでナレッジに反映され、AIオペレーターの応対にリアルタイムに活用されます。
また、更新内容がAIオペレーターの応対にどう反映されたかを追跡できる機能も順次拡充し、変更への素早い対応とガバナンスを両立できます。
＜プロンプト改善＞
プロンプトを修正すると、これまで正しく動いていた応対に悪影響が及ぶ可能性があります。これを防ぐため、修正前後の品質を確認する仕組みを必須プロセスとして組み込んでおり、運用を重ねるほど品質保証の仕組みが厚みを増し、一度改善した課題が再び発生することを防ぎます。
主要機能３. 対話型AIアシスタント
Conversation Harnessの操作は、QANT スピークの管理画面上に常時表示される対話型AIアシスタントから、運用担当者が自然な対話形式で行えます。課題の調査、改善依頼、変更内容の確認といった一連のフローを自然言語による指示で完結でき、これにより、エンジニアでない運用担当者の操作負荷を大幅に低減します。
「Conversation Harness」デモ動画
[動画: https://www.youtube.com/watch?v=vmDyOAs_QhI ]
■ 応対中の多層ガードレール ― 守りの仕組み
応対品質を継続的に高めていく一方で、ハルシネーションや想定外の応答による重大な事故が応対中に起きるリスクは残ります。このリスクに備えるため、Conversation Harnessには自己改善サイクルとは独立して動作する「多層ガードレール」機能を組み込んでいます。多層ガードレールが常時作動することで、運用を開始したその日から安全性を確保できます。
１.AIによる応対のリアルタイム監視
AIオペレーターの応対を、別のAIがリアルタイムで監視します。金銭的損失や安全に関わる発言、通話を切断できない異常、矛盾した発話など、顧客に大きな損失を与えかねない事象を自動で検知します。
２.ルールベースによる発話前チェック
リアルタイム監視に加えて、AIが発話する前に、あらかじめ定義したNG発話のパターンを検査し、明らかに逸脱した内容を遮断します。
例：誤った電話番号の発話、案内すべきでない場面での発話「オペレーターにお繋ぎします」など
３.ガードレールの発動時の緊急処理
ガードレールが発動した際は、AIによる応対を即座に停止し、事前に設計された安全な対応フローに切り替えます。会話の終了、顧客へのSMS送信、有人オペレーターへの転送などの緊急処理を自動で実行し、顧客体験への影響を最小限に抑えます。
４.シナリオ型とAIエージェント型のハイブリッド運用
ガードレールに加えて、応対の設計そのものにも安全策が組み込まれています。QANT スピークでは、問い合わせの種類（リーズン）ごとに、定型シナリオで応答するか、AIエージェントに任せるかを使い分けられます。リスクの高い問い合わせは決められた定型シナリオで確実に処理し、柔軟な対話が必要な問い合わせのみをAIに委ねるハイブリッドな運用が可能です。
このような「生成AIに任せる領域」と「定型シナリオで確実に対処する領域」を設計段階で分けておくこと自体が、誤案内のリスクを根本から抑える仕組みにつながっています。
■ RightTouch代表取締役 長崎大都 コメント
AIオペレーターをPoCから本格展開へと進める段階で、必ず立ちはだかるのが運用の壁です。誤回答などのリスクをいかに抑え込むか。そして、膨大なメンテナンスコストをかけずに改善を回し続けられるか。この二つの問いに答えられないかぎり、AIオペレーターをエンタープライズの基幹業務へと広げていくことはできません。私たちはPoCと本格展開の間のキャズムがここにあると考えています。
Conversation Harnessは、このキャズムを越えるための新しい仕組みです。多層ガードレールがリスクを未然に抑え、AIが自ら課題を見つけて改善を回し続けることで、企業が安心して、かつ過大なメンテナンスコストをかけずにAIオペレーターを運用できる状態を実現します。
Conversation Harnessを起点に、エンタープライズ企業がAIオペレーターを自信を持って業務全体へと広げていける世界を目指していきます。
■ 6/16(火)~6/18(木)開催！AIコンタクトセンターウェビナー
6/16(火) ~ 6/18(木)AIコンタクトセンターという新しい標準 ～顧客対応はナレッジで自律化する時代へ～（各会：14:00 - 14:40にて開催）
▼ 参加申し込みはこちら
https://attendee.bizibl.tv/sessions/seodJVq6Nxm6?s=qtri4gceqac
■ QANTについて
「QANT」は、カスタマーサポートの各業務・顧客接点でのAI実装を多面的に支援し、AIコンタクトセンターを実現するプロダクトです。業務全体をつなぎ、最適化することを可能にします。課題分析や企画案の作成、ナレッジ作成など、工数のかかる業務は「AI」で自動化し、内容の確認や意思決定、対人コミュニケーションなど「人」が必要となる領域に人が集中できるようにすることで、業務負荷を下げ、より良い顧客体験の創出に注力できるようになります。
また、循環型のサイクルによる継続的なカスタマーサポートのデータの蓄積とAIの精度を高める理想的なPDCAサイクルが生まれていきます。
＜主なプロダクト群＞
QANT Web：顧客の困りごとを問い合わせ前に検知し、Web上での自己解決を支援するサポートプラットフォーム
QANT スピーク：企業のナレッジ・VoCと生成AIを組み合わせ、対話形式で課題を深掘りする自律型AIボイスボット
QANT VoC：生成AIで顧客の声の加工・分析・改善提案までをワンストップで自動化するVoC活用プロダクト
QANT ナレッジハブ：社内に分散するFAQ・マニュアル・応対履歴などのナレッジを統合し、人とAIの双方が活用できる形へ再構築するAI-Readyなナレッジ統合基盤
QANTシリーズは、エンタープライズ企業を中心に金融・通信・保険・流通など幅広い業界へ導入が進んでおり、用件ベースの振分精度99.3%を記録した検証事例など、確かな成果を積み重ねています。
プロダクトサイト：https://qant.jp/
■ 株式会社RightTouchについて
「あらゆる人を負の体験から解放し、可能性を引き出す」をミッションに掲げ、AIと人の協働により、運用するほど精度が向上する自己進化型の「AIコンタクトセンター」基盤「QANT（クアント）」を開発・提供。AIオペレーターやVoC分析やWebサポート、コンタクトセンターオペレーション向けなど複数のプロダクトを通じて、工数削減とともに、CX/EXの飛躍的な向上を実現し、金融・インフラ・小売などさまざまな業界のエンタープライズ企業のカスタマーサポート（CS）変革を支援しています。株式会社プレイド（東証グロース 4165）からカーブアウトしたスタートアップ。
名称：株式会社RightTouch
所在地：東京都品川区西五反田4丁目31−18 目黒テクノビル 2F
代表者：代表取締役 野村 修平／長崎 大都
設立日：2021年10月27日
事業内容：カスタマーサポートプラットフォーム「QANT」の開発、提供
企業URL：https://righttouch.co.jp/
公式フェイスブックページ