AI技術が進化したことにより、ビジネスシーンは大きな変革を迎えています。電話の音声認識・音声解析もその一つであり、近年は導入する企業が増えてきています。「音声認識・音声解析に違いはある？」「導入でどんなメリットがある？」といった疑問もあることでしょう。
今回は、音声認識・音声解析の概要、メリットやデメリット、サービスを選ぶポイントについて解説します。
目次
音声認識と音声解析
音声認識と音声解析は、どちらも音声データを対象としたAI技術です。似たような技術と捉えられやすいですが、目的や機能面で違いがあります。以下でそれぞれについて簡単に解説します。
音声認識とは
音声認識とは、人が発した音声をAIが解析し、テキストデータ化する技術のことです。
音声認識の仕組みは以下の通りです。
- 音声入力と音響分析：マイクや電話の受話器を通じて入力された音声を、AIが理解できるデータへと変換します。
- 単語の特定：変換されたデータから単語を特定します。
- テキスト化：特定した単語をもとにAIがテキスト化します。
音声認識によるテキスト化は、人がキーボードで入力するよりもスピーディーで、誤入力が少ないのが特徴です。ビジネスシーンでも幅広く活用され、手入力による負担をなくし、業務効率化を実現しています。例えば、コールセンターなどで電話対応をしながら顧客の通話内容を文字起こししたり、必要な情報をPCで閲覧できるようにすることが可能です。
音声解析とは
音声解析とは、人が発した音声をAIで解析・データ化して、言葉の意味や人の感情などを読み取る技術のことです。さらに話者の識別やトピックの特定なども行います。
音声解析のベースにあるのはディープラーニング（深層学習）技術です。話者の発する声の音の強弱、周波数、間隔、時系列などをデータ化して分析し、感情の読み取りなどを行います。
近年はコールセンターなどでも、顧客対応の品質アップを目的として導入されるケースが増えています。従来は、オペレーターの対応品質をスーパーバイザー（SV）がチェック・指導していました。SVには豊富な知識・経験が求められるため、人材育成に時間がかかります。また、複数のオペレーター全員の品質チェックはかなりの労力がかかります。
AIによる音声解析を導入すれば、複数のオペレーターの同時分析が可能になります。精度の高いAIであれば、顧客の感情を読み取り、オペレーターにより高度な分析・チェック・指導を行えるようになります。
音声認識と音声解析の違い
音声認識と音声解析はどちらも人の音声データをAI技術によって分析する技術です。似ている技術ですが、目的・機能の面では違いがあります。
一般的に音声認識の目的は、音声データをテキスト変換することです。音声解析の場合は、音声データからパターンを把握・分析して、感情を読み取ったり話者の識別やトピックを特定したりすることが目的となります。このように、音声認識と音声解析はAIによる似たような技術ですが、目的・機能に違いがあるため、用いられるシーンにも違いがあります。
AIによる電話の音声認識・音声解析のメリット
AIによる電話の音声認識・音声解析は、電話業務の効率化やより高度な対応をするのに役立つ技術です。具体的にどのようなメリットがあるのか、以下で解説します。
業務の効率化
AIによる音声認識や音声解析の活用は、業務効率化につながります。
例えば、音声認識をコールセンターなどで導入した場合、アナログではオペレーター自身が電話対応の内容をもとに必要な情報を入力し、対応履歴や報告書を作成しなければなりません。しかし、音声認識を導入すれば、通話内容を自動でテキスト化できます。そのため、オペレーターの負荷軽減や手入力によるミスを防げるようになります。
音声解析であれば、例えば営業電話のシーンで役立ちます。顧客との通話内容を分析し、通話品質を明らかにできるため、上司によるチェックなどが不要になります。複数の担当者の通話も分析できるため、部署全体の業務効率化に貢献することでしょう。
電話応対の品質向上
電話応対の品質向上にも、音声認識や音声解析が役立ちます。
例えばコールセンターでは、顧客満足度向上のためにも対応品質を高めることが大切です。そのため、新人研修などを行っている企業も多いことでしょう。音声認識によりベテランオペレーターのお手本となる対応事例を自動でテキスト化しておけば、研修用マニュアルとして役立ちます。
音声解析も対応品質向上に貢献する機能です。音声解析により音声データを定量化および可視化することで、オペレーターのスキルを適切に把握できるようになります。つまり、従来の感覚や経験に頼った指導ではなく、スキルに合わせて適切に教育やフィードバックできるようになるのです。そのため、よりスムーズにオペレーターのスキル向上や対応品質向上を実現できることでしょう。
コンプライアンスの強化
音声認識はコンプライアンス強化に役立てることも可能です。
近年、さまざまな業界にてコンプライアンスが重要視されています。もちろん、電話業務においてもNGワードを使わないなど、コンプライアンスを遵守することが大切です。
従来、コールセンターではSVが通話録音を確認し、NGワードを使用していないかなどをチェックしていました。この作業は物理的に量が多いため、SVにかなりの負担がかかります。また、問題点の発見までに時間がかかるため、対応までに時間的ロスが発生します。
音声認識で音声をテキスト化すれば、単語検索を活用してNGワードも発見しやすくなります。作業量・時間が大幅に短縮されることでSVの負担が減り、対応までの時間のロスも軽減できるようになるでしょう。
研修への活用
音声認識や音声解析は、研修にも活用できる機能です。
前述の通り、音声認識により文章をテキスト化すればNGワードを発見しやすくなり、コンプライアンス強化に役立ちます。また、ベテランオペレーターの対応事例もテキスト化できるため、研修用マニュアルにも盛り込みやすいでしょう。
音声解析を用いれば、話し方などから各オペレーターの通話スキルや対応における特徴なども分析しやすくなります。複数のオペレーターを同時にチェックできるため、分析にかかる時間も短縮できます。オペレーターごとの強み、改善点などを明らかにできるため、より効果的なアドバイスができるでしょう。
人事評価への活用
音声認識や音声解析は人事評価にも活用可能です。
従来、コールセンターではSVがオペレーター一人ひとりの通話をチェックし評価していました。複数のオペレーターの通話を分析しなければならないため、これはかなり時間がかかる作業です。また、経験や感覚に頼って、人が行う分析であるため、どうしても偏りがでてしまいやすいのが課題です。
音声認識や音声解析を用いればこうした課題も解決できます。自動でテキストデータ化できるため、通話チェックの時間が短縮されます。そして複数のオペレーターの通話を定量化・可視化できるため、より公平に人事評価しやすくなることでしょう。
AIによる電話の音声認識・音声解析のデメリット
AIによる音声認識・音声解析には多くのメリットがあります。その一方で、以下のようなデメリットや注意点もあります。
システム導入のコスト
AIによる電話の音声認識や音声解析の導入には、それなりのコストがかかります。
近年、音声認識や音声解析を利用できるサービスは増えていて、国内・海外を合わせると数多くのサービスが存在しています。利用料金はベンダーごとに異なりますが、一般的には高性能・多機能であるほど高額になるのが一般的です。
もちろんリーズナブルなサービスも存在しますが、コストだけでサービスを選ぶのはとても危険です。あまりに安価なサービスの場合、「精度が悪い」「使いたい機能がない」など、導入後に困ってしまう可能性があるためです。
音声認識や音声解析は便利であるもののコストがかかることを理解し、自社に合ったものを選びましょう。
操作方法の複雑さ
音声認識や音声解析サービスを導入するならば、社員はその操作方法を学ばなければなりません。操作方法はサービスごとに若干の違いがあり、中には使い勝手の悪いものや操作方法がやや複雑で分かりにくいものもあります。
例えば、自社社員の年齢層が高い場合、新しいシステムに慣れるまでに時間がかかるかもしれません。そのような場合、せっかく導入してもすぐに使えない、ミスばかりして業務効率が下がってしまった、といった課題が発生する可能性もあるでしょう。
このように、ITリテラシーが低い社員が多い場合は、操作方法を覚えるまでに時間がかかります。さらに、操作マニュアル作成や自社研修の実施などが必要になることで、担当者に大きな負担がかかる可能性があります。
AI音声認識・AI音声解析サービスの選び方
AI音声認識・AI音声解析サービスは数多くあり、どれを選ぶべきか迷うことでしょう。ここでは、サービスを選ぶ上でおさえておきたいポイントを解説します。
音声の認識精度
音声認識・音声解析サービスを導入するのであれば、その精度を必ずチェックしましょう。
音声認識の精度は雑音や話者の声の大きさ、発音の仕方などに影響されます。周囲に雑音がなく通話環境が落ち着いていれば認識率は高くなります。しかし、全ての顧客が静かな場所ではっきりとした声で通話してくれるとは限りません。正しく認識されなければ、AIは通話内容を正しく把握できません。正しく把握できなければ、テキスト化も解析も不十分なものとなってしまうことでしょう。そのため、認識精度はとても重要であるといえます。
音声認識サービスを導入するのであれば、必ずトライアルなどを活用しましょう。実際の利用環境で使用してみて、どのくらいの認識精度があるのかを測定し、満足できる性能であるかどうかを確認しましょう。
分析機能の有無
どのような分析機能があるのかも必ずチェックしましょう。
電話業務の内容は企業ごとに異なり、ツールに求める機能もそれぞれで異なってきます。音声認識・音声解析を導入するのであれば、自社でどのような分析機能が必要なのかを洗い出しましょう。例えば、分析機能には「自動テキスト化」「感情の分析」「話者の識別」「トピックの特定」「リアルタイムフィードバック」などがあります。こうした全ての分析機能を有するサービスであれば、通話品質向上に大いに役立つことでしょう。しかし、コストがかかりますので、本当に必要な機能のみを選ぶことが大切です。自社に合う機能を持っているサービスを選びましょう。
セキュリティ
音声認識・音声解析サービスを導入するのであれば、セキュリティ面にも目を向けなければなりません。
多くの顧客から電話がかかってくるコールセンターはもちろん、電話業務がそれほど多くない企業であっても、顧客情報を守ることは大切です。自社に設置するオンプレミス型の音声認識・音声解析サービスを利用するのであれば、セキュリティ面は安全であるといえます。しかし、メンテナンスなどを自社で行わなければならず、手間や費用がかなりかかります。
一方、クラウド型はメンテナンスの手間や費用はかかりませんが、セキュリティリスクが存在します。セキュリティ対策はベンダーによってさまざまですので、自社のセキュリティ基準に合った安心できるサービスを選ぶことが大切です。
サポート内容
どのようなサポートを行っているかも必ず確認しましょう。
AIによる音声認識・音声解析サービスは新しいサービスです。そのため、利用している中で疑問や問題が生じることも少なくありません。そうしたことに直面したとき、専門知識のない自社スタッフのみで解決するのは困難です。また、解決までに時間がかかり、課題がより大きくなる可能性もあります。そのため、ベンダー側にしっかりとしたサポート体制があるかどうかをチェックすることが大切であるといえます。
電話のコスト削減・効率アップなら03plus
音声認識や音声解析は、電話業務の効率化や人件費削減を実現する便利なサービスです。さらなる業務効率化・コスト削減・顧客満足度向上を図るなら、クラウドPBXの03plusの導入をご検討ください。
03plusは、全国主要46局の市外局番付き電話番号を取得できるクラウドPBXです。スマホで代表番号を利用した発着信を行えるため、場所を問わず電話業務を行えます。スムーズな顧客対応ができるため、業務効率化や顧客満足度向上に役立つことでしょう。
また、IVR（自動音声応答）、クラウドFAXなど、業務効率化に役立つ機能が豊富にあります。「10分かけ放題」サービスを活用すれば、通話コストの大幅削減も実現できることでしょう。
電話業務の業務効率化・コスト削減・顧客満足度向上のためにも、ぜひ03plusをお選びください。
まとめ
今回は、AIによる音声認識・音声解析サービスについて解説しました。
AI技術が進化したことにより、電話の音声認識・音声解析サービスを提供する会社も増えてきています。精度も年々高くなってきているため、うまく活用すれば業務効率化・人件費削減に役立つことでしょう。
また、豊富な機能を活用できるクラウドPBXを併用すれば、さらなる業務効率化・コスト削減・顧客満足度向上を図れます。ぜひ導入を検討してみてください。