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2021.05.13

業務効率化 / AI / 音声認識 / 音声マイニング / テキストマイニング /

コールセンターで広がる音声認識活用丨AI音声認識の導入事例・メリットを紹介|トラムシステム

音声認識とは、AIが人間の音声を認識する技術です。通話業務やクレーム対応を効率化させるだけでなく、新人オペレーターの教育にも活用できるため、特にコールセンターやコンタクトセンターの顧客対応業務で導入されています。

その他にも、金融、保険、運送といったあらゆる業種での導入が進んでおり、業務効率化やコスト削減などで成果をあげています。本記事で音声認識とコールセンターとの関わりを学びましょう。

音声認識とは

人の音声をAIに認識させ、音声データの文章化や声を発している人間の識別を行うのが音声認識です。コールセンターでは主に音声データの文章化を行い、記録する用途で用いられます。

音声認識がコールセンターの現場で注目されている理由は、3つ存在します。

1.後処理時間(ACW)の短縮
人間が行っていた対応履歴の入力を自動化することで、ヒューマンエラーを削減しつつ時間短縮を実現します。

2.顧客の声(VOC)の収集
長年重要とされつつも収集が困難だったVOCをAIが効率よく分析し、顧客ニーズを始めとする有益な情報を獲得できます。

3.コンプライアンスの強化
リアルタイムで音声データを分析可能なため、適切でないやり取りやNGワードを検知するといったコンプライアンス強化にも活用できます。

これらのメリットにより、コールセンター全体の業務効率化を成し遂げるだけでなく、商品開発やサービス改善に貢献することが可能です。

身近な音声認識の活用事例

音声認識はコールセンターだけでなく、日ごろ触れている身近な場所でも活用されています。

1.文書作成
音声認識で盛んに行われているのは、パソコンを使って行われていた文書作成の効率化です。時間のかかる単純作業を自動化することで、人材リソースを温存しつつ重要な業務に充てられます。複雑な専門用語を用いる医療カルテ、何時間にも及ぶ会議を全てテキスト化する議事録作成作業では特に効果的です。

2.翻訳
スマートフォンに搭載された翻訳アプリや観光案内に用いるタブレットにも音声認識技術が搭載されており、外国人の話す他言語のリアルタイム翻訳が可能です。Youtubeを始めとする動画投稿サイトにも導入されており、誰でも簡単に動画字幕を付けられます。

3.感情分析
人が発する言葉に込められた感情も、音声認識で分析することができます。いら立ちや怒りといったネガティブな感情を素早く察知する、カウンセリング中の患者の状態をチェックするといった作業に用いられており、事業のマーケティングやブランド価値調査に効果を発揮します。

コールセンターが音声認識技術を活用するメリット

早い段階から、コールセンター業務に携わる企業は音声認識技術に着目していました。メールやチャットなど複数のコミュニケーション手段が登場しているとはいえ、顧客とオペレーターが1対1で音声対話する電話通信は依然大きな割合を占めているからです。

ここからは、うまく活用することでどのようなメリットが得られるのかを見ていきましょう。

業務効率化

オペレーターは通話記録確認やFAQサイトの閲覧といった作業を音声指示のみで可能となり、手入力と比べて大幅に時間短縮ができます。スーパーバイザーも、コンプライアンス違反やNGワードの発見を音声認識がサポートしてくれるため、負担軽減が可能です。

オペレーター指導・教育

お手本とすべき対話をテキスト化する、トークスクリプトとして配布するといった教育コンテンツも、音声認識を利用すれば短時間で作成可能です。新人オペレーターが早期に戦力化するのを手助けするだけでなく、業務に不慣れなオペレーターのモチベーションアップや離職率低下に繋げられます。

ノウハウやナレッジの共有

特定のオペレーターにしか対応できない業務が発生する「業務の属人化」の発生も、音声認識技術で防ぐことが可能です。FAQサイトやマニュアルに存在しないノウハウ、ナレッジを録音内容から発見し、素早くテキスト化して全オペレーターに共有できます。

認識した音声をさらに活用するには?

音声認識が行うのはあくまでも「音声の認識」なので、認識した音声をどう扱うのかは別の話です。現在では音声のテキスト化の他に、データから重要な知見を導き出すテキストマイニングや音声マイニングも盛んに行われています。

テキストマイニングで蓄積する

テキストマイニングとは、テキストデータから企業運用に役立つ有用な情報を発見し、収集する作業です。一般的に「テキストマイニングツール」というAIを搭載した自然言語処理システムによって行われます。

テキストマイニングが注目されている背景には、テキストデータに隠れた顧客の声の「見える化」が可能であることが挙げられます。

顧客がいつ、どういった内容の声を、どれほどの量を寄せているか正確に把握し、商品が売れない理由の分析や売上の未来予測を行います。例えば投資家がSNSに投稿した内容をもとにした株価予測、インターネットへの書き込みや口コミを利用した選挙結果予測などの研究が進行中です。

このテキストマイニングを音声データのテキスト化→テキストマイニング→得られた情報の知識化の順番で行うのが音声マイニングです。文字通り音声から企業経営に有益な情報をテキスト化するため活用するための技術で、コールセンターでは重要な業務となります。

音声マイニングで出来ること

音声マイニングシステムを利用すれば、コールセンターの業務に役立つ4つの機能を獲得できます。

1.VOCの詳細分析
顧客の生の音声をニュアンスに至るまで詳細に分析し、結果を社内へ即座に通達できます。

2.応対品質評価
顧客だけでなくオペレーターの音声も認識して分析し、ベテランオペレーターと比較することが可能です。結果をSVと共有し、オペレーターへの教育や指導を効率よく進められます。

3.自動要約
オペレーターと顧客の対話を録音をもとに認識し、対応履歴のベースとなる要約を自動生成できます。

4.自動リコメンド
オペレーターと顧客の対話を認識して、対応に必要な情報をAIがリコメンドします。顧客満足度向上や対応品質の均質化が可能です。

コールセンターでのAI音声認識の導入・活用事例

最後に、コールセンターでAI音声認識がどのように活用されているか事例を見てみましょう。事例と近い業態で勤務している企業の方は、ぜひ音声認識ツールの導入を検討してください。

パーソルワークスデザイン株式会社

アウトソーシング事業を営むこの会社では、コールセンター業務に従事するオペレーターが増加する一方でモニタリング評価のリソースを増やすことができず、結果のばらつきや担当者の負担増大が発生していました。そこでAIによる音声認識システムを導入し、モニタリングレポート作成の自動化を実行しました。

結果、モニタリング作成に要していた時間を大幅に削減するだけでなく、機械による公平な評価によってオペレーターの納得感も増し、効果的な業務効率化に成功しています。

参考:アドバンスト・メディア

ヤマトコンタクトサービス株式会社

ヤマト運輸の顧客対応業務を担うこの会社では、AI音声認識を利用したVOC取得や対応品質向上を実現すべく、クラウド型音声認識システムの導入を開始しました。

結果、VOCの認識率が60%から90%まで向上し、質と量も30%以上増加しています。それだけでなく、取得したVOCを用いたオペレータートレーニングを実施し、対応スコアを平均10%以上向上させています。

参考:アドバンスト・メディア

みずほ銀行

ユーザーからの問い合わせ対応を紙のマニュアルやFAQを利用して行ってきましたが、対応時間の長期化やオペレーターの負担増が長年ネックとなっていました。

そこでAIを利用した音声認識ツールを導入し、やり取りをもとに必要な回答候補を自動で提示する方式に切り替えました。結果、オペレーターの経験年数に関わらず高品質の対応が可能となり、新人でも最低限のマナー教育のみで現場に投入できるようになっています。

参考:Sciseed

ダイレクトソリューションズ株式会社

アウトバウンドコールによる保険販売を行うこの会社では、事業拡大に伴い品質管理チームの負担が増大し、ミスや残業の長期化が発生していました。

そこで、通話録音データ全文テキスト化システムを試験的に導入したところ、モニタリング業務の効率化や課題洗い出しに成功したため、導入を決定しました。結果、1時間当たりの処理件数が41.4%増加、作業費用の月間100万円削減に成功し、全体で50%~70%の効率化を実現しています。

参考:アドバンスト・メディア

まとめ

音声認識技術を搭載したシステムをコールセンター業務に投入することで、多くの企業が業務効率化などの成果をあげています。顧客満足度向上やVOC収集を始めとする多くの目標達成が必要な現代のコールセンターでは、音声認識技術の導入が欠かせません。

弊社でも音声認識ツールを提供しておりますので、ご興味ある方はぜひお問い合わせください。


WRITER

トラムシステム(株)メディア編集担当 鈴木康人

広告代理店にて、雑誌の編集、広告の営業、TV番組の制作、イベントの企画/運営と多岐に携わり、2017年よりトラムシステムに加わる。現在は、通信/音声は一からとなるが、だからこそ「よくわからない」の気持ちを理解して記事執筆を行う。


UNIVOICEが東京MXの「ええじゃないか」という番組に取り上げられました。

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