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Vol.60 音声認識⇒テキスト化⇒要約化 FAQ自動検索 音声認識IVR All In Oneシステム紹介

OMNISシステム
「コールセンター白書2019」によると、音声録音システムの導入率は実に94%に及ぶそうです。今では全通話録音するのが当たり前になり、「蓄積した音声ログをもっとビジネスに有効利用したい」というニーズが拡大してきています。最近では音声認識機能をベースとして様々な機能が既に実用化され、「対話内容を自動でテキスト化する」、「テキスト化された文章を自動で要約する」、「対話内容を音声認識してAI機能などを介して必要なFAQを自動で候補選択してくれる」など・・使い方次第では大幅に通話時間・後処理時間を短縮するだけでは無く、FAQの自動検索機能などは新人オペレーターの知識支援として大きなサポートとなり、早期離職を防ぐ武器になってきています。
 
本日は上記で書いた機能全てがAll In Oneで実装されているコールセンター向けクラウド音声認識・AIソリューション「MSYS Omnis」(丸紅情報システムズ)のシステムを紹介します。
OmnisはGoogleの技術を活用してオペレーターとお客様の通話内容をリアルタイムでテキスト化をする音声認識をベースに、発話内容からFAQの回答候補を表示する機能や、終話後テキスト内容を要約する機能などコールセンターの生産性効率化からオペレーター支援機能までフル装備で実装されています。
 
このシステムには大きく次の4つの機能が標準機能として実装されています。
 
  • :音声認識:Cloud Speech-to-Textの活用により、音声認識精度が非常に高く、一般的な音声認識システムの導入にあたり最も手間のかかるチューニング作業が不要という特徴があります。
     
  • :FAQ候補検索:発話内容からFAQの回答候補をすばやく表示。気軽にワンクリックのため、新人オペレーターでも応対中に簡単にFAQ検索が可能になります。また、あらかじめ登録したワードが発話されると自動的に回答候補を表示する機能もあります。
    この機能は新人オペレーター支援に大変貢献する機能であり、某都市銀行での実例報告でもありましたが、人工知能ワトソンを使ったAI技術による音声認識からのFAQ自動検索機能は、デビュー後間もなく、知識習得が曖昧な新人にとって大きなサポートになります。その結果、新人入社3か月以内の早期離職率が大幅に改善できたという報告もあります。
     
  • :要約機能:終話後テキスト化した通話内容から不要語を削除し文章量を減らす事が可能
    手間取る履歴入力も短時間で登録まで可能になります。“コールセンターは秒の経営学”と言われるように、年間数十万本の対応をしているセンターにとって1通話対応平均時間が1分短縮するだけでも、年間数千万のコスト効率化につながります。
     
  • :SV向けモニタリング機能:各オペレーターの通話状況をリアルタイムでモニタリング。応対中のテキストの閲覧が可能。

    またオペレーターと顧客それぞれの音声から感情をリアルタイムで分析し、直近で最も高い感情値を表示。感情分析には、Empathのエンジンを活用し、喜び・怒り・悲しみ・平静の4つの感情に分類し表示してくれます。その他、NGワードの検知や通話時間でのアラート表示等を行う機能もあります。
 OMNIS画像
さらに、音声認識システム導入の際に苦労する一つに膨大なチューニング作業があります。しかしOmnisではこの多大な労力が不要で、またお客様側でハード機器を手配頂く必要がないため、導入まで最短一か月のスピードでの提供ができるのも大きな特徴の一つです。既に、サービス開始から2年半で35社以上の導入実績があります。地銀最大手の横浜銀行では、PoCで音声認識精度の高さと、導入後のチューニング作業が不要な点を評価して導入しています。またセブン&アイホールディングスでも、Omnisでテキスト化した通話内容をCRMに貼り付けることで後処理時間の短縮、オペレーター業務の効率化を図っています。
 
最近では、Omnisの高精度な音声認識をコールセンターの自動化に活用した、「Omnis IVR」のニーズが高まっています。お客様の発話を音声認識し、適切なフローへ自動的に振り分けを行うことで、オペレーターの負荷軽減はもちろんのこと、特に高齢者層にとって不人気な選択式IVRのわずらわしさを解消しお客様満足度向上にも貢献してくれます。
 
こちらのシステムにご興味ありましたら、下記を参照の上、是非一度システムデモを見てみたい、実際のシステム機能に触れてみたい方はご連絡いただければ、対応させていただきます。
https://www.marubeni-sys.com/msys_omnis/
 
2020年02月12日 09:30
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