オペレーターの応対や後処理の負担を軽減して、コールセンターの業務効率化や応対品質の向上、職場環境の改善を図りたいと考えるコールセンター管理者へ。コールセンター向けAI音声認識サービスの概要、活用事例やメリット、比較ポイントとともに、おすすめのサービスを紹介します。
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コールセンター向けAI音声認識サービスとは、AIの音声認識機能によって通話内容をテキスト化するサービスのことです。通話内容のチェックやトークスクリプトの作成などが容易になり、コールセンターにおける様々な業務を効率化できます。
コールセンターでは、慢性的な人手不足に悩むケースも少なくありません。特に通話内容の書き起こし作業や申送りなど、応対後の処理（ACW）はオペレーターが担う場合が多く、負担になりやすいのがネックです。
コールセンター向けAI音声認識サービスを導入すれば、後処理を効率化できるだけでなく、顧客応対に注力することで業務品質の向上も図れます。更に、電話応対のデータを自動で蓄積できるため、社内ナレッジの作成や評価・分析にも活用しやすくなります。
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コールセンターの現場において、AI音声認識サービスはどのようなシーンで活用でき、それによってどんなメリットがあるのでしょうか。ここでは代表的な4つのメリットをご紹介します。
多くのコールセンターでは、応対品質向上のためにオペレーターの通話を録音し、スーパーバイザーが定期的にチェック・分析を行っています。スーパーバイザーは、様々な角度から応対を分析しなければいけません。オペレーター1人につき複数の通話記録を聞く必要があるため、通話内容の確認には多くの時間を要します。
AI音声認識サービスを活用すれば、テキスト化した内容に目を通すだけで良くなり、負担を大幅に削減できます。また、重要なポイントを素早く見つけられるため、録音を最初から最後まで聞く必要がなくなり、業務の効率化も図れるでしょう。
スーパーバイザーにとって、クレーム対応の品質向上も重要な業務のひとつ。通話記録からクレーム内容を理解し、適切な対応方法を検討する必要があります。
AI音声認識サービスを利用することで、通話内容をテキストだけで把握できると同時に、キーワード検索することが可能に。顧客が何を要望し、不満に感じているのかといった重要なポイントを特定しやすくなります。ひとつのクレームに対応する労力を抑えられる点は、多くの業務を抱えるスーパーバイザーにとって大きなメリットといえるでしょう。
コールセンターでは、新人研修やトークスクリプトの作成など、応対品質向上につながる教育コンテンツが欠かせません。優秀なハイパフォーマーの応対は、新人オペレーターにとって何よりも参考になる教材です。
コールセンター向けAI音声認識サービス・ソフトを導入すれば、ハイパフォーマーの応対内容を自動的にテキスト化できるので、実践で役立つ教材をスピーディーに作成可能。研修資料として活用できます。
オペレーターの応対の中で、コンプライアンスに違反した会話がないかを随時チェックすることも重要です。たとえば、お客さまとの口頭でのやりとりが原因で起きる「言った言わない」のトラブルや、オーバートークによる無理な契約が問題となることがあります。
このようなコンプライアンスチェックにおいては、コールセンター向けAI音声認識サービスの録音・議事録機能を活用することで、テキスト化された会話からNGワードを簡単に検出できるように。確認作業が効率化されるとともに、お客さまからの信頼も得やすくなります。
具体的なサービスを選ぶ際に、注目すべき3つの比較ポイントをご紹介します。
AI音声認識ソフトの精度や、精度向上のための自動学習機能である「チューニング」方法の確認は、非常に重要なポイント。サービス活用の利便性に関わるので、導入前にしっかりと確認する必要があります。
ディープラーニング技術（深層学習）を活用したAI音声認識サービス・ソフトなら、使用するたびに認識精度が向上していきます。中には、データを手動で読み込ませてチューニングをさせるタイプや、自動的にチューニングが行われるタイプも。なるべく手間や工数をかけずに認識精度を向上できるものを選ぶとよいでしょう。
たとえば、「COTOHA Voice Insight」は、コンタクトセンター用にチューニングされた音声認識エンジンを採用。更に企業ごとに専用のモデルを作成・学習させることで、精度の高い音声認識を実現しています。
AI音声認識サービスを利用してテキスト化しても、有効に活用できなければ意味がありません。サービスによっては、テキスト内容をどのように分析すれば、応対品質の向上や新人教育に役立てられるのかをアドバイスしてくれるものもあります。こうしたサポートがあるAI音声認識サービスを選ぶことで、コールセンターにおける課題解決を効率的に進められるようになります。
「MiiTel Phone」では、電話の会話速度、ラリー回数、被せ率など、通話内容を可視化する分析機能が充実。自己評価に活かせるのはもちろん、チーム別にスコアリング・集計することで、組織全体の応対品質の均一化や底上げも図れます。
「PKSHA Speech Insight」では、音声から発話単位でニュートラル・怒り・嫌悪といった顧客の感情分析が可能。リスクの高いキーワードも検知できるため、トラブル回避やクレーム抑制に役立ちます。
コールセンターが所有する音声データには、お客さまの個人情報が詰まっています。そのため、AI音声認識システムはセキュリティ面でも安全性の高いものを選びましょう。
オンプレミス型の場合、費用が高額になりやすく、導入後のメンテナンスも自社で行う必要があるため、負担が大きくなりがちです。一方、最近のクラウドサービスは、アクセス方法の制限や、アップロードした音声ファイルの自動削除など、セキュリティ機能が充実しています。自社のセキュリティ基準と照らし合わせながら、適切なサービスを選ぶことをおすすめします。
たとえば、「YouWire」は、録音データの改ざん防止策に加え、サーバーにデータを保管する際は暗号化して送信するなど、万全のセキュリティ対策を実施。盗聴や漏えいの心配がなく、安心して利用できます。
こちらでは、オペレーターの業務効率化を目的としたAI音声認識サービスをご紹介します。
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（出所：COTOHA Voice Insight公式Webサイト）
COTOHA Voice Insightは、コールセンターやインサイドセールスなど、電話応対業務を行っている企業向けの、音声認識・テキスト化サービス。NTT研究所で40年以上研究・開発してきた独自エンジンにより、音声データを可視化。また、管理画面から固有名詞や業界用語を登録すればテキストの誤変換を減らせる。企業ごとにモデルを作成・学習させることで、高精度な音声認識も可能に。
「音声マイニングプラン」は、リアルタイムでの通話音声テキスト化に加え、コールリーズン分析や感情分析など多彩な機能を搭載。ユーザーの声を把握して応対品質を改善したり、お客さまとのやり取りに基づいてマニュアル・FAQを自動表示したりと、オペレーターの応対を効率化するのに役立つ。
（出所：YouWire公式Webサイト）
音声認識によるテキスト化やデータ分析にも対応した通話録音システム。「オフィス電話の通話録音」「携帯・スマホの通話録音」「対面会議の音声議事録」「Web会議の音声議事録」の4つの音声をクラウド上で一元管理。顧客への重要事項説明の証拠や営業担当の応対品質の確認など様々なシーンで役立つ。
固定電話、IP電話、SIMカードに紐づくスマホ・ガラケー（キャリアフリー）、PHSなどの通話録音に対応。SFAやCRM、コールセンターのCTIシステムとの連携も可能だ。
改ざん防止対策や、盗聴・漏えいを防ぐ暗号化など、セキュリティ対策も万全。会話でよく使われるキーワードや出現頻度の変化といったタグクラウド分析も行える。
（出所：MiiTel Phone公式Webサイト）
録音、文字起こし、音声解析を1つのツールで利用できるIP電話。自動録音された会話内容を、ビジネスコミュニケーションに特化したAIが解析。「話す速度」「ラリー回数」「被せ率」など、オペレーターの話し方を定量評価できる独自機能で、応対品質をスムーズに確認できる。また、セルフコーチングやフィードバックを通じて、応対品質の向上も見込める。
通話内容はすべて文字起こしされるため、エスカレーションや引き継ぎ時の情報共有にも便利だ。IVR、待ち呼、キューイングといった機能も多数搭載。加えて、Salesforceやkintoneなどの外部SFAと自動連携して対応状況を一元管理したり、Slackに対応履歴を通知したりすることも可能だ。
（出所：MooA公式Webサイト）
生成AIや独自のAI技術を取り入れ、オペレーターの応対業務全体の工数削減と業務品質の向上に貢献するオペレーション支援サービス。高精度な音声通話の文字起こし・要約を実現する「VoiceSummarize」機能を備え、同社が提供するMOBI VOICE（モビボイス®）をはじめとするボイスボットシステムとの連携も可能に。ボイスボットの対応履歴を転送し、有人オペレーターに引き継ぐといった活用法も。
そのほか、通話録音データからVoCやFAQを自動抽出する「VoiceRefiner/TextRefiner」機能も用意。チャットといったテキストでの応対履歴を自動生成する「TextSummarize」機能により、応対履歴の記録業務も効率化する。
（出所：PKSHA Speech Insight公式Webサイト）
VoCや応対品質の可視化でコンタクトセンター業務をサポートするAI音声認識・分析ツール。独自開発の音響モデル・言語モデルを用いることで、業界特性や文脈を踏まえて対話を高精度でテキスト化。FAQ検索機能を使えば、書き起こされた対話テキストのクリック、またはキーワード検索で応対中でもナレッジ確認できるため、スムーズに回答できる。テキストログは一覧表示でき、キーワードによるテキスト検索や吹き出し単位での音声再生も可能。応対履歴を自動作成することもできるため、ACWや振り返りにかかる工数も大幅に削減できる。管理者向けのモニタリング機能では、全オペレーターの応対をリアルタイムで画面表示できるため、監視・サポートもスムーズだ。
その他、応対品質評価や対話行為分類、感情分析など、オペレーターのマネジメントや顧客満足度の把握に役立つ分析オプションも充実している。
（出所：ForeSight Voice Mining公式Webサイト）
AI の音声認識技術によって顧客の音声データを分析し、改善点の把握につなげるシステム。NTT研究所が独自に開発した、ディープラーニングに基づく音声認識技術を活用している。高度な感情分析技術が言語的特徴や音響的特徴はもちろん、対話的特徴も分析。言葉では表さないお客さまの怒りや満足度とオペレーターの感情を抽出して、定量的に測定・分析できる。
Salesforceと連携すれば、お客さまに関する情報と通話内容が統合され、より高度な分析が可能だ。ほかにも、分析結果を活用するためのツールや、対応品質を向上させたいオペレーターに適切な回答候補をレコメンドする機能など、コールセンターの業務効率化を図れる機能が充実。
（出所：transpeech公式Webサイト）
2017年からコンタクトセンターの現場における音声認識AIの研究開発に取り組み、その実績をもとにリリースされたソリューション。音声認識エンジンには、パートナー企業のアドバンスト・メディアの「AmiVoice」を採用。音声認識環境の導入から運用までをワンストップで提供している。
独自指標とBIダッシュボードにより、全コールの評価を行い、パフォーマンスの見える化を実現。また、感情検出やアラート検知機能によりお客さまの不安や怒りなどを検知できるのもポイント。管理者は容易にトラブルを把握できるため、トラブルを未然に防いだり、オペレーターのストレスケアを行ったりすることも可能だ。
（出所：TRAINA VOICEダイジェスト公式Webサイト）
NRIが長年の研究で培った自然言語処理技術（NLP）と業務ノウハウを活かして、繊細な日本語を忠実にテキスト化できる音声認識ソフト。会話内容の要約と同時に、お客さまが伝えた氏名や住所などの属性情報も自動抽出できる。応対管理システムに連携・登録まで行えるので業務効率が格段にアップ。精度の高い要約文を自動的に応対履歴として蓄積できるため、正確で漏れのない均質な応対履歴が残せる。
すでに利用している応対管理システム（CRMシステム）やFAQシステムとのスムーズな連携も可能。オペレーターが微修正した操作のログを機械学習させることで、使えば使うほど要約の精度が向上する。
（出所：カイクラ公式Webサイト）
通話自動録音や音声テキスト化、顧客情報管理などの機能が集約されたCTIツール。電話着信と同時に顧客情報や対応履歴を表示できる。通話録音はじめとするCTI機能のほか、SMSやDM、テレビ通話機能を搭載。40以上のCRMとの連携も可能だ。録音した通話内容も自動でテキスト化でき、使えば使うほど機械学習によって精度が向上する仕組み。直感的に操作できる画面設計なのも魅力だ。
顧客情報はクラウドに蓄積でき、タグや項目を自由にカスタマイズしてオリジナルのデータ基盤を構築できるのも嬉しい。同じ拠点内であれば、ユーザー数に関わらず料金が同一のため、1拠点に多くのオペレーターがいる際には特におすすめ。
こちらでは、応対内容の把握だけでなく、音声で応答できるコールセンター向けAI音声認識サービスをご紹介します。
（出所：AI Messenger Voicebot公式Webサイト）
独自開発のAI技術により、電話応対業務のDX化を推進するボイスボットサービス。想定される問い合わせに関するシナリオを事前に準備することで、ユーザーからの電話にも自然な通話のように自動的に対応できる。音声合成による話者の設定、ヒアリングや割り込み機能、プッシュ操作、途中からのオペレーターへの転送も可能。独自開発の対話エンジンはもちろん、自動応答を実現するためのシナリオ設計や認識精度などのチューニングにも強み。FAQ検索機能に新たにGPT-4を搭載したことで、回答精度が更に向上し、オペレーターの工数削減も見込める。
（出所：ロボット自動受付公式Webサイト）
創業40年以上にわたりコールセンター業務自動化に取り組んできたIVRサービス専業企業が開発した、AI自動電話応答システム。AIが事前に作成した音声対話シナリオをもとに、対話形式で名前や住所、注文商品や希望発送日などをヒアリング。その後、受付内容をSMSで送信できるので安心。情報が誤っていた場合は、リンク先の専用サイトからお客さま自身が直接修正できるため手間がかからない。人材不足の解決はもとより、コールセンター受電業務の完全自動化も目指せる。
自社のニーズに合わせたカスタマイズ開発にも対応。300回線以上の同時着信にも対応可能で、大規模なコールセンターでの導入にもおすすめだ。
（出所：ミライAI公式Webサイト）
様々な業務内容に柔軟に対応する「シナリオ」機能を搭載したクラウドPBXサービス。顧客ニーズに合わせて、折り返し、代表電話取次、FAQ対応といった、きめ細やかなシナリオ設定が可能。たとえば「代表電話取次シナリオ」では、AIが電話相手の希望する担当者名を聞き取り、担当者に連絡して取次ぎの可否を確認した上で転送。担当者が不在の場合は要件と連絡先をヒアリングし、チャットやメールで担当者へ通知する。
通話内容の文字起こし機能や録音データの保存機能も備え、オペレーターの応対品質向上などに役立つ。更に、複数のAIオペレーターによる同時応答機能でスムーズな顧客対応を実現するほか、企業イメージに合わせた音声の設定、LINEやSlackなどの連携も。コールセンターにおける電話対応業務を包括的にサポートする。
コールセンターにおいて、通話内容の確認はもちろん、クレーム対応やコンプライアンスに関する内容の確認には多くの時間を要します。職場環境の改善が難しく、早期退職する方も少なくありません。
コールセンター向けAI音声認識サービス（ソフト）を導入することで、通話内容の確認にかかる労力が軽減されるだけでなく、人材育成への活用や職場環境の改善、更には人材確保にもつながります。
コールセンター向けAI音声認識サービスには主に以下のタイプがあります。
（1）オペレーター支援重視
（2）自動応答型
サービスを比較する際は、「音声認識の精度」、「データ分析のサポート」、「データ管理の安全性」といった比較ポイントに着目しながら、自社に合ったサービスを探すことをおすすめします。
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株式会社ギークフィード
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