01
エッジインジェスト
モジュール 1
カスタマーサービスの音声書き起こし、ネットワーク障害ログ、月次請求の変動を取り込みます。
ユースケース 17 · 通信・インフラ
通信事業者のエッジスクラビング型・解約リスク診断
エッジで匿名化した通話記録と請求センチメントによる、多変量の解約予測。
顧客のニーズと課題
このワークフローが解消する課題。
- 通信データのプライバシー法が厳格なため、非構造化の顧客クレームを分析できません。
ステップごとの実行
エンジンによる実行の仕組み。
02
個人情報スクラビング
モジュール 1
すべての電話番号と個人識別情報を、ローカルのエッジサーバー上で匿名化します。
03
センチメントシグナル処理
モジュール 3
ローカルのセンチメントモデルで、不満の兆候とクレーム頻度を分析します。
04
エージェンティックAI
モジュール 4
自動SMSゲートウェイ経由で、データ容量の無償アップグレードなどのリテンション施策を自動発火させます。
定量的なROIとインパクト
商業面で生まれる変化。
- 四半期の加入者解約率を19.3%削減
- プライバシー規制への順守100%。
「なるほど」の瞬間
“Traffelo AIは通話のセンチメントから解約リスクを検知しつつ、顧客の音声データは完全に非公開のまま保ちます。”