コールセンター業界は、顧客からの問い合わせの増加と人手不足を背景として、効率的な対応が求められています。
そんな中、音声認識技術の進歩が注目されています。ひと昔前は認識精度が低くコールセンター業務には活用できませんでしたが、今では人間と変わらない水準まで精度が向上しています。こういった背景からコールセンターにおける業務効率化と顧客満足度の向上に音声認識が大きな影響を与えています。
この記事では、音声認識技術がコールセンターにもたらす効果と、その導入における具体的な方法についてご紹介します。
目次
音声認識技術の基礎知識
音声認識技術の活用と効果
音声認識システム選定のコツ
音声認識システムの運用事例
まとめ
1. 音声認識技術の基礎知識
■音声認識技術とは？
音声認識技術とは、人の声をテキストデータに変換する技術のことを指します。具体的には、私たちが話す言葉をコンピューターやスマートフォンなどが理解し、文字情報として表現するシステムです。この技術により、音声操作や口頭での命令が可能になり、日常生活やビジネスシーンでの利便性が大幅に向上しています。
音声認識技術の歴史は古く、初期の段階では単語レベルでの認識に限られていました。しかし、技術の進化に伴い、より複雑な文章や自然な会話形式の認識が可能になりました。過去数十年の間に、この技術は大きく進歩し、今日では多くの言語や方言に対応し、非常に高い精度で音声を認識できるようになりました。例えば、スマートフォンのアシスタント機能や自動車のナビゲーションシステムなど、私たちの身近なところで広く利用されています。
■最新の音声認識技術の特徴と能力
現代の音声認識技術は、人間の言葉をより自然かつ正確に理解する能力を持っており、その代表例としてOpenAIの「Whisper」が挙げられます。
WhisperはOpenAIが開発した先進的な音声認識システムで、特にその高い精度と多言語への対応能力で注目されています。Whisperは、深層学習を基にしたアルゴリズムを利用しており、様々な言語、方言、アクセントに対応可能です。これにより、幅広い文化的背景を持つユーザーが利用できるのです。
Whisperの最大の特徴は、その高い認識精度です。背景ノイズが多い環境や、異なる話者の声が入り混じる状況でも、正確に文字に変換する能力を持っています。また、複数の言語を自然に認識し、それらを適切に処理することができます。
また、Whisperは世界中の多くの言語に対応しており、これにより国際ビジネスや多文化間コミュニケーションにおいて大きな助けとなっています。異なる言語間でのコミュニケーション障壁を低減することで、よりスムーズなグローバルなやり取りを可能にしています。
Whisperのような先進的な音声認識システムは、今後さらに発展し、様々な分野での応用が期待されています。例えば、教育、医療、カスタマーサービスなど、多くの領域での利用が考えられます。
このように、Whisperをはじめとする現代の音声認識技術は、私たちの生活やビジネスにおいて重要な役割を果たしており、その可能性はますます広がっています。特に、言語の壁を越えたコミュニケーションの容易化は、今後の国際社会において非常に重要な要素となるでしょう。
2. 音声認識技術の活用と効果
コールセンターの課題を、音声認識技術がどのように解決してくれるのかを事例を交えてご紹介します。音声認識技術は、単に会話をテキストに変換するだけではありません。実際には、オペレーターの支援や戦略的なデータ分析において大きな役割を果たします。
■自動応答システム(IVR)の最適化
IVR（Interactive Voice Response）とは、顧客からの電話を自動的に応答し、適切なメニュー選択やサービス案内を行うシステムです。
IVRシステムに音声認識を組み込むことで、顧客の問い合わせ内容を素早く把握し、適切なオペレーターにスムーズに繋ぐことが可能です。これにより、顧客の待ち時間が大幅に短縮され、満足度の向上が期待できます。
■オペレーター支援
音声認識技術を使うことで、オペレーターの負担を大きく減らすことができます。例えば、顧客からの問い合わせ内容をリアルタイムで文字に変換し、過去の類似事例や適切な対応策をすぐに提示できるようになります。これにより、オペレーターは顧客からの質問に対して迅速かつ正確に答えることが可能になり、顧客満足度の向上につながります。
■応対品質向上
音声認識を利用してオペレーターの通話内容をテキスト化・分析し、応対品質向上に向けたトレーニングやフィードバックを行うことが可能です。
音声認識によるデータ分析をトレーニングに活用し、オペレーターの応対スキル向上に役立てることで、顧客対応の品質が全体的に向上が期待できます。
■データ収集と分析による戦略的な意思決定
音声認識により顧客との会話をテキスト化し、それを分析することで、より戦略的な意思決定を支援しが可能です。顧客の要望や問題点を自動的に集計し、トレンド分析やサービス改善のための貴重なインサイトを提供します。
例えば、音声認識技術を活用して顧客の要望や苦情のパターンを分析。これにより、特定のサービスや製品に関する顧客の不満を迅速に特定。改善策を素早く実行することで、顧客満足度の向上だけでなく、繰り返し発生する問題への対応コストも削減することが期待できます。
このように、コールセンターにおける音声認識技術は顧客満足度の向上から、業務の効率化やコスト削減に至るまで幅広く貢献することができます。
3. 音声認識システム選定のコツ
ここまで音声認識システムのメリットをご紹介しました。実際には、コールセンターの様々な業務を対象として数多くのサービスが存在します。
ここでは、音声認識システムを選定する際のコツをご紹介します。
■システムを導入する目的の明確化
音声認識システムを選ぶ前に、音声認識システム導入にあたっての具体的な目的を明確にしましょう。例えば、以下の点を考慮します。
どの業務プロセスに音声認識を導入したいか？
システムの拡張性やカスタマイズ性は重要か？
音声認識でテキスト化したデータはどのように活用するか？
特にテキスト化したデータの活用方法は重要です。大量のデータを蓄積できても、そのデータを有効に活用できなければ意味がありません。
そこで、音声認識システムを選ぶポイントとして「データの分析・活用」までサポートしてくれるサービスかを確認することをおすすめします。こういったサポートにより、収集したデータを効果的に使うことができます。
■既存システムとの互換性の確認
新しい音声認識システムを導入する際、既存のシステムとの互換性を確認しましょう。これにより、シームレスな統合が可能となります。具体的なステップは次の通りです。
既存のハードウェアやソフトウェアとの連携ができるか確認
データの移行プロセスを検討
システム間の連携で新たな課題が生じないか確認
一般的に、リアルタイム音声認識を活用した応対時のオペレーター支援システムなどは、CTIシステムとの連携が必要になるため、互換性の要求が厳しくなったり、初期開発費用が高額になりがちです。
蓄積されているデータの分析など、リアルタイムでの処理が必要でない場合は、分析に特化したサービスを選択することで、コストを抑えることができます。
■トライアルの活用
音声認識システムを選ぶ前に、トライアル（試用版）を活用しましょう。トライアル期間中には以下のポイントに注目しましょう。
実際の業務プロセスにシステムを組み込んでテスト
オペレーターや顧客からのフィードバックを収集
システムの性能や認識精度を評価
特に、音声認識の精度には注意が必要です。コールセンターごとに顧客層や、録音音声にのっている背景ノイズが異なるため、一般的に良いと言われている音声認識システムが自社の音声でも高精度とは限りません。
4. 音声認識システムの運用事例
■transpeech（トランスコスモス）
音声認識ソリューション「transpeech」で、アウトバウンドコールセンターのオペレーター品質向上を実現した事例が紹介されています。
導入前は、オペレーター間でアポイント獲得率に差があることが主な課題でした。
「transpeech」で会話をテキスト化し、「アポ獲得に成功したトーク」と「失敗したトーク」のそれぞれで使われたキーワードを比較することで、商品訴求につながるスクリプトへの改良につながりました。これによりアポイント獲得率が2.3倍に向上し、効率と成功率が大きく改善されました。
■IVRy（アイブリー）
IVRyはIVR機能を簡単に導入することができるサービスです。
IVRは電話のボタンをプッシュする形で操作するのが一般的ですが、IVRyにはAI音声認識機能によるボイスボット機能が実装されています。
ボイスボットを活用することで、お客様は普段と変わらず電話に向かって話すだけで、AI音声認識が人と会話しているかのように用件を承り、適切な案内をします。これにより、お客様の電話体験を損なうことなく、電話業務を自動化できるというメリットがあります。
5. まとめ
この記事では、コールセンター業界における音声認識技術の重要性と具体的な活用方法についてご紹介しました。音声認識技術は、コールセンターの効率化と顧客満足度向上に大きな影響を与えており、その恩恵を受けるためには適切なシステムの選定が重要です。
音声認識技術は今後さらに進化し、コールセンター業界における重要なツールとなるでしょう。業務効率化と顧客満足度向上を目指すコールセンターにとって、音声認識技術の活用は必須の要素と言えるでしょう。
最後に「DigestCall」を紹介します。
自動VOC分析サービス『DigestCall』は通話内容の自動要約とFAQ最適化により入電数削減を実現するサービスです。
コールセンターに蓄積された音声データをアップロードしていただくだけで、ChatGPT搭載型の分析エンジンがテキスト化・要約・カテゴライズし、レポーティングまで自動で行います。
さらに弊社コンサルタントが、分析されたデータに基づいて問い合わせ対応効率化の施策提案まで一貫して対応いたします。
最後までお読みいただき、ありがとうございます。
コールセンターの効率化を検討の際は、ぜひご活用ください。
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