NTT退職エントリ 底辺子会社編
先日10年勤務したNTTを退職してフリーランスエンジニアになりました。 流行りの？NTT退職エントリーですが、よくあるのはNTT研究所とかの超エリートがGAFAMでデータサイエンティストになりましたみたいな話ですが、 私の場合はグループでも底辺の話で、NTT持株会社から見るとひ孫会社で保守を専門にする会社で更に中途採用です。 研究所なんてほんの上位の話なので、NTTの実態として大量の底辺保守人材を抱えているので、ある意味リアルな話になるかなと。 自己紹介 NWエンジニア歴9年、AWSエンジニア歴1年の37歳。 NWエンジニアと言いつつほぼ監視のみという弱々エンジニアでしたが、AWSエンジニアに転向して1年でフリーランスに挑むことにしました。 前歴 新卒時は氷河期末期。 新卒は金融営業だったが1年で嫌気差し退社 次も金融だったがパワハラにあい1年で退社 鬱になり就職活動する気も起きないが金も
うちの会社のシステム、ほぼ毎日いろんなバグが見つかってお客さんからクレームがきてる。 バグが直った時に、slack上では開発チームに「修正ありがとうございます」って送ってるけど、なんで自分たちが「ありがとうございます」と言っているのかよくわからない。 開発チームが品質の悪いシステムをつくって、 お客さんがバグを見つけて怒って、 カスタマーサポートがお客さんのサンドバッグになって、 開発チームがバグを直して、 カスタマーサポートが開発チームにお礼を言う。 なにかがおかしい。なんだこれ。 自分で引き起こした問題を自分で解消してなぜ感謝される構図になっているんだろうか。ただのマッチポンプじゃないか。 カスタマーサポートはお客さんをサポートするための仕事なんだよ。 不出来な開発チームのための緩衝材じゃないんだよ。 本当はサポートだけじゃなく、サクセスみたいなことも色々やっていきたいと思ってるよ。
【読売新聞】 人材派遣大手「パソナ」（東京）が、新型コロナウイルスワクチンのコールセンター業務を巡り、大阪府と兵庫県の計３市に約１０億円を過大請求していた問題で、再委託先の「エテル」（大阪市中央区）のオペレーターらが業務時間内に並行
本来別の職種希望でバイトに潜り込んだけど、 なんかそのセクションの人員が足りているとかでコールチームに配属されて半年ぐらい経ったが全く向いてなくてつらい。 まず金を払ってくれている知らねえ人から、俺が直接原因ではない案件で文句を言われるのがつらい。 そしてどうやら相手の気分を逆なでする発言を無自覚にしているようで、余計に怒られが発生している。 このミスを先輩や社員さんに処理してもらうのも大変申し訳ないし、半年勤めてこういう仕事のできない部分が治らないのも辛い。 ただ他の仕事に応募しても書類や面接で落とされ続けるし、こういう使い捨てみたいな現場じゃないと 採用されない塵芥のような人間なので我慢するしかないのだが、俺の仕事で誰も幸せになってないので辛いよ
NTT西日本のグループ企業、「NTTビジネスソリューションズ」の元派遣社員が、コールセンターシステム業務で得た顧客情報を不正に持ち出し、第三者に流出させていたことがわかりました。「NTTビジネスソリューションズ」などは17日午後に会見を開き謝罪しました。 元派遣社員は、コールセンターシステムの運用保守業務に従事していて、十数年にわたり、約900万件の顧客情報を流出させていたということです。 「NTTビジネスソリューションズ」などによりますと、元派遣社員はシステム管理者アカウントを悪用したうえ、顧客データが保管されているサーバーへアクセスし、不正に持ち出したということです。 不正に持ち出された顧客情報は、59のクライアントに上り、情報には顧客の氏名、住所、電話番号等が含まれているということです。 「NTTビジネスソリューションズ」などは、「クライアント様並びにクライアントのお客様へ多大なご迷
AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO
AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] はじめに Amazon Connect + LexでAIチャットボットを構築し、問い合わせに対して無人対応し、対応が難しい内容に限り、オペレーター（以降、担当者）にエスカレーションする仕組みを作成しました。 コールセンターの負担軽減や人手不足の解消を目指して、AIチャットボットを活用して有人対応から自動応答に切り替えたいというニーズは増えているように思います。 本記事では、お問い合わせをAIチャットボットがヒアリングして、生成AIのAmazon BedrockのClaudeを用いて種別判定を行い、回答できるものはチャットボットが回答し、それ以外の内容については、担当者にエスカレーションする方法をまとめました。 今回検証するお問い合わせの種別
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NTT西日本の子会社が、コールセンターシステムの運用保守を担当していた元派遣社員が、10年近くにわたっておよそ900万件の顧客情報を不正に流出させていたことを明らかにしました。顧客情報には氏名や住所、電話番号などが含まれているということで、会社は「深くおわび申し上げます」と謝罪しました。 元派遣社員 10年近く不正流出 一部は名簿業者に流出か NTT西日本の子会社が17日、大阪市で開いた会見によりますと、コールセンターシステムの運用保守の業務を行う「NTTビジネスソリューションズ」の元派遣社員が2013年7月ごろからことし1月にかけて、10年近く、顧客情報を不正に流出させていたことが確認されたということです。 これまでに流出が確認されているのは、システムに保管されていた59の組織の顧客情報、合わせておよそ900万件で、氏名、住所、電話番号などのほか、81件分のクレジットカードの情報も含まれ
Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
上司から「このクレームの通話ログ聞いてどう思ったか教えて」とメールが来たので率直に「不遜だと思う」と全員返信したら、㏄に「その人」が入っていた
せいげつ @seigetu_burari 上司から「このクレームの通話ログ聞いてどう思ったか教えてください」ってメール来てたのでログ聞いたらまあ高圧的だなって思ったので「人に敬意というものがあればああいう言い方はしないし不遜だと思います」と全員に返信で返したらccに“その人“が入ってました 2024-06-03 20:48:56 【謎が残るポイント】 1、上司の「どう思ったか教えて」は「クレーム入れた人」にかかっているのか、「クレーム対応をした人」にかかっているのか。 2、ツイ主さんの感想は「クレームを入れた人」へのものなのか、「クレーム対応をした人」へのものなのか。 3、CCに入っていたのは「クレーム入れた人」なのか「クレームに対応をした人なのか」 順当に考えると、クレームを入れた当人をCCに入れた状態で「通話ログ」を社内で共有するとは考えられないので「クレーム対応した人が高圧的だった」
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カスタマーサポートだけど、開発チームに敬意が持てない
「iPhoneとPCを連携させて、無料で通話を録音・文字起こしする方法」――急遽テレワークを導入した中小企業の顛末記(181)【急遽テレワーク導入！の顛末記】
ワクチン対応のはずが…パソナの再委託先、業務時間中に健康食品や化粧品の電話対応も
コールセンターのバイトしてるけど向いてなさすぎて死にたい
【速報】NTT西日本・子会社の元派遣社員 顧客情報持ち出し「900万件」を不正流出 | MBSニュース
NTT西日本子会社 約900万件の顧客情報 元派遣社員が不正流出 | NHK