Vol.35 コールセンター最新システム紹介 ～音声認識システム編～ その１
ご存じのようにコールセンター関連ソリューションシステムはある意味星の数ほど無数にありますので、たまに「当社に推奨のシステムを紹介して下さい！」と声を掛けられますが、システム要件定義や何を改善したいのかが曖昧でRFIもRFPも無い状態では正直答えに困る質問の一つです。システムも日進月歩で昨今1年経つと以前は近未来の世界と思っていた事が実現する世の中です。まずは毎年東西で開催される「CRMデ＆カンファレンス」に足を運んで最新システム事例に直接自分の目で確かめる事をお勧めします。
（今年は5月末に大阪、11月中旬に東京で実施されます。詳細は下記を参照）
https://callcenter-japan.com/portal/2184.html
冒頭のグラフをご覧ください。「コールセンター白書2018」からの引用ですが「今後導入したいシステム一覧の各社の回答結果」です。2017年と2018年を比較した場合、その増加率が顕著なのがチャットボットと音声認識システムになっています。チャットボットに関しては現在では既に導入企業も増えて馴染みの深いシステムになってきていますが、私はチャットボット台頭の３～4年前から次のコールセンターのキーワードは「音声認識」が有力と勝手に想像していました。昨今、音声をテキスト化するだけでは無く音声の要約ができたり音声認識IVRがでてきたり、オペレーター支援・顧客支援としてAIには欠かせない機能として、一機にその関心が高まってきたと考えられます。
身近にはiPhoneの「Siri」、「OK Google」やAIスピーカーなど、音声認識については日常生活で広く利用され、コールセンターでは10年以上前から音声認識技術は施行されてきましたが、AIの進化と一緒にコールセンターでも特に実用化が進んできたようです。
1．応対履歴入力の簡素化
顧客との通話内容結果を応対管理システムに履歴入力する際、通話内容を全て入力する訳にはいきませんし、通話内容を失念してしまうこともあります。通話録音システムにて通話内容を再生し、聞きおこして確認することは可能ですが、非常に時間が掛かります。（通話時間が10分だとしたら、聞きおこしをして、該当箇所の通話を発見するには、およそ3倍の時間がかかると言われています）
その際、音声内容がテキスト化されていれば、単語やフレーズで検索することで、該当の通話をすぐに発見することができます。
2.オペレータ支援AIの一機能としての活用
オペレータ支援AIでは、音声認識テキスト化をもとに、FAQや他のデータベースから回答のリコメンドをする仕組みです。AI：ワトソンと音声認識を組み込んだAI支援システムが既に某都市銀行などで実運用が開始されています。会話時間の短縮効果以上に、AI支援によって新人の自己解決率が向上して、新人離職率の改善に大きな効果があった事が報告されています。
3.モニタリングによる活用
コールセンター管理者が、音声のリアルタイムモニタリングの代わりに、音声テキストをリアルタイムにモニタリングしている事例があります。音声モニタリングの場合、同時に聞くことができる対象オペレータは1名ですが、テキスト化された文章に対しては複数人のオペレータの管理を同時に行うことができるメリットがあります。
音声認識テキスト化の技術について10年前に比べると、人の声の「音声認識率」が格段に向上しています。昨今ではAIアルゴリズムを活用して音声認識テキスト化を実現。IBM Watsonによる音声認識テキスト化などがその例です。機械学習や深層学習が可能になったことにより、音響モデルと言語的特徴の実績を学習させることで、より精度の高い音声認識テキスト化が実現できるようになってきました。
次回以降は、具体的なITベンダーの“ちょっと気になるシステム紹介”をいたします。システム音声認識技術と要約力を生かしたシステム、いよいよ実現フェーズに来た音声認識IVRについて最新システムの紹介をしたいと思います。
2019年03月20日 10:34
