플러스 주식회사의 유통 계열사인 플러스 주식회사 조인텍스 컴퍼니. 문구·사무용품을 비롯해 생활용품, 방재용품, 오피스 가구 등 다양한 상품을 취급하는 오피스 용품 통신판매 사업을 전개하고 있습니다. 기업·관공서·학교·보육시설·요양시설 등 업계별로 특화된 서비스를 제공하고 있는 점이 특징입니다.

 

동사는 등록 사용자 및 파트너인 판매점으로부터의 문의를 접수하는 콜센터에 Amazon Connect를 채택하고 있으며, 클래스메소드의 기술 지원 하에 통화 내용의 자동 음성 텍스트 변환과 요약 자동 생성을 실현했습니다.

 

기능 구현에 이르게 된 경위와 향후 AI 활용 전망 등에 대해 CRM부 부장 스기야마 씨, 과장 아사이 씨, IT 액셀러레이터부 부부장 미야타케 씨에게 이야기를 들었습니다.

 

 

 

콜센터 업무의 특정인 의존도가 과제

 

플러스 주식회사 조인텍스 컴퍼니의 콜센터에는 기업의 구매 담당자나 판매점 등으로부터 매일 많은 문의가 접수됩니다. 그 내용은 상품 사양이나 납기, 배송 시간 문의 또는 웹 양식 조작 방법 등 다양합니다. CRM부에 소속된 약 20명의 오퍼레이터가 하루 600건 이상의 문의에 대응하며, 수발주 처리 및 견적 작성 등을 담당하는 약 20명의 백엔드 스태프와 연계하면서 업무를 진행하고 있습니다.

 

 

 

 

 

"텍스트 변환에는 관심이 있었기 때문에 실제로 일부 회선에서 테스트를 해봤는데, 당시에는 정확도에 만족할 수 없었습니다. 이후에는 별도의 콜센터용 패키지 제품을 도입한 텍스트 변환도 검토했지만, 요구 사항에 비해 과도한 사양이고 비용도 많이 드는 것들이 많아 도입이 현실적이지 않았습니다." (스기야마 씨)

 

 

 

클래스메소드와의 대화로 막연한 요구가 구체화

 

동사에서는 인프라 기반에 AWS를 채택하고 있으며, IT 액셀러레이터부의 미야타케 씨는 이전부터 클래스메소드와 정보 교환을 해왔습니다.

 

 

 

 

 

"클래스메소드 측과 직접 대화함으로써 이미 도입한 Amazon Connect의 연장선상에서 텍스트 변환과 요약이 실현 가능하다는 것을 알게 되었습니다. 새로운 패키지 등을 도입하지 않고 저비용으로 AI 활용을 시도할 수 있다는 점이 결정적 요인이 되어 클래스메소드에 구현을 의뢰하게 되었습니다." (스기야마 씨)

 

 

 

요약 기능을 1개월 만에 구현, 현장에서의 고도화

 

이렇게 해서 2025년 10월부터 통화 내용의 텍스트 변환과 요약 구현이 이루어졌습니다. 클래스메소드가 방식 검토와 설정 방법 렉처 등을 담당하고, 미야타케 씨가 실제로 동사의 AWS 환경에 구현하는 형태로 프로젝트가 진행되었습니다. Amazon Connect에는 요약 기능이 존재하지 않기 때문에 AWS 내의 다른 서비스(Amazon Bedrock)와 조합하여 요약을 실현했습니다.

 

"처음에 구현한 방식에서는 텍스트 변환을 하고 요약이 완료되기까지 15분이나 걸렸지만, 클래스메소드에 텍스트 변환의 정확도와 AI 모델을 조정해달라고 하여 통화 종료 후 실시간으로 요약을 출력할 수 있게 되었습니다. 또한 AWS의 혼잡으로 텍스트 변환이 타임아웃되는 문제가 발생했을 때도 Amazon Bedrock에 대한 요청 대상을 일본 국내 리전 한정에서 글로벌로 변경할 것을 제안받아 무사히 해결할 수 있었습니다." (미야타케 씨)

 

구현은 1개월 정도 만에 완료되었으며, 이후에는 통화 내용을 기록하기 위한 프롬프트 조정이 계속되었습니다.

 

접수되는 문의 내용은 다방면에 걸쳐 있어, 오퍼레이터가 수동으로 선택하는 콜 리즌(call reason)은 대분류만으로도 약 20종류가 있었습니다. 당초에는 하나의 프롬프트로 모든 분류에 대응시키려 했지만, 원하는 요약이 되지 않는 문의도 있어 시행착오 끝에 프롬프트의 종류를 늘려서 운용하기로 했다고 합니다.

 

"요약에는 통화 내용을 300자에서 400자로 정리한 후, 상품 코드 등의 정형 항목도 별도로 기록이 필요합니다. 기반이 되는 프롬프트는 클래스메소드 측에 만들어달라고 하고, 그것을 바탕으로 저희 환경에서 실제로 시험하면서 고도화해 나갔습니다. 세세한 부분으로는 상품 코드 6자리에 불필요한 공백이나 하이픈이 들어가지 않도록 조정하고 있습니다. 고객께서 긴 자릿수의 숫자를 끊어서 발음하시기 때문에 자동 텍스트 변환 시에 공백 등이 들어가는 경우가 있는 것입니다. 이처럼 실제로 해보지 않으면 알 수 없는 것들이 생각 이상으로 많았지만, 클래스메소드의 지원으로 하나하나 해결할 수 있었습니다." (미야타케 씨)

 

 

 

음성 텍스트 변환과 요약으로 콜센터 업무의 표준화 실현

 

프롬프트 조정 후, 2025년 12월에는 실제로 콜센터에서 자동 음성 텍스트 변환과 요약 기능의 운용이 시작되었습니다. 처음에는 AI가 통화 내용을 요약하는 것에 거부감을 보이던 오퍼레이터들도, 운용 시작 후에는 "놀랄 만큼 기뻐하고 있다" "크게 활용하고 있다"고 아사이 씨는 말합니다.

 

"요약 기능이 도입됨으로써 오퍼레이터가 고객과의 대화에 집중할 수 있게 되었습니다. 통화 종료 후 처리 시간도 짧아졌으며, 전원의 가동 시간 중 매일 6시간 정도가 단축된 것으로 계산됩니다. 이제는 없어서는 안 될 기능이 되었습니다." (아사이 씨)

 

 

 

 

 

 

 

클래스메소드의 기술 지원으로 넓어지는 AI 활용 가능성

 

일련의 클래스메소드 기술 지원에 대해, 동사는 빠른 응답 속도와 높은 기술력, 동행 지원 체제를 높이 평가하고 있습니다.

 

"클래스메소드와는 2주에 한 번 정례회의 자리를 마련했으며, 기술적인 문의에도 개별적으로 대응해주었습니다. 담당자의 응답이 빠르고 렉처도 웹 회의를 통해 실시간으로 해주셔서 큰 도움이 되었습니다." (미야타케 씨)

 

"도급 계약 등으로 완전히 구현을 맡기는 것이 아니라 기술 지원 형태로 매번 소통하면서 구현할 수 있었던 것도 좋았습니다. '좀 더 이렇게 하고 싶다'는 세세한 요구에도 신속하게 대응해주셨으며, 구현 후 트러블에도 적절히 대처해주셨습니다. Amazon Connect에 대한 이해도 깊어졌고, 저희 회사에 최적인 지원 체제였다고 생각합니다." (스기야마 씨)

 

향후에는 계속해서 자동 요약 기능을 고도화하면서 더욱 발전된 AI 활용을 추진하고 싶다고 CRM부의 두 분은 말합니다.

 

"CRM부에서는 '고객의 목소리를 듣는 모임'을 매월 개최하고 있습니다. 경영진부터 부문 담당자까지 모여 실제로 녹음된 고객의 목소리에 귀를 기울이는 것입니다. 이처럼 고객의 목소리를 중시하는 문화가 뿌리내리고 있기 때문에, 이번에 얻은 텍스트 변환이나 요약도 앞으로는 단순히 축적하는 데 그치지 않고 어떤 형태의 데이터로 분석할 수 없을까 생각하고 있습니다." (스기야마 씨)

 

"복수의 담당자가 개별적으로 문의를 받고 있기 때문에 '오늘은 상품 A의 불량이 늘고 있다'는 전체적인 실시간 동향은 의외로 파악하기 어렵습니다. 앞으로는 그러한 최근의 변화를 알려주는 AI가 생긴다면 좋겠습니다." (아사이 씨)

 

CRM부에서는 AI 활용 추진을 위해 단계적인 로드맵을 작성하고 있으며, 통화 내용의 텍스트 변환과 요약은 그 첫 번째 단계로 자리매김하고 있습니다.

 

"이번에 텍스트 변환과 요약을 실현함으로써 AI 활용의 가능성이 넓어진 인상을 받았습니다. 앞으로는 채팅 문의에도 요약 기능을 접목하는 등 이미 도입한 기능을 활용하는 형태로 AI 활용을 점이 아닌 선으로 생각해 나갔으면 합니다. 그때는 부디 지원해주시면 감사하겠습니다." (스기야마 씨)

 

새로운 가능성을 바라보며 항상 앞으로 나아가는 플러스 주식회사 조인텍스 컴퍼니. 클래스메소드는 앞으로도 동사의 AI 활용에 함께해 나가겠습니다.