コールセンターは離職率が非常に高く、慢性的な人材不足に悩まされている企業も少なくありません。そんなコールセンター業務の効率化を図るソリューションとして注目を集めているのが「音声認識システム」です。本記事ではコールセンター向け音声認識システムの概要や導入メリット、具体的な活用事例などをご紹介します。
コールセンター向けの音声認識とは
音声認識とは、AIによる音声認識技術や言語解析技術などを用いてコンピューターに音声を自動認識させる技術です。一例としては、AIが音声の特徴から発声者を識別する、あるいは音声データをテキストに自動変換するといった技術を指します。コールセンターでは、カスタマーサポートの業務効率化やオペレーター不足の解消に寄与するソリューションとして大きな注目を集めています。
音声認識でできること
音声認識システムの代表的な機能として挙げられるのが「音声のテキスト化」です。顧客との通話記録や音声データをAIが自動的に解析し、テキスト形式に変換します。さらにテキストを要約する機能も備えているため、応対履歴入力の省力化が可能です。また、音声の周波数や波形の振幅などから感情を読み取る「感情解析」や、通話中のキーワードからFAQを予測して自動的に検索する機能を搭載しているソリューションもあります。
コールセンターに音声認識システムを導入するメリット
コールセンターに音声認識システムを導入する主なメリットは以下の3点です。
- 業務効率化による応対品質の向上
- クレームの防止
- オペレーターの教育
業務効率化による応対品質の向上
音声認識システムを導入するメリットのひとつが、業務効率化による応対品質の向上です。音声のテキスト化や自動要約といった機能を活用することで、オペレーターは対応後の履歴入力や検索作業などが自動化され、業務負荷が大幅に軽減されます。また、FAQ支援によって的確かつタイムリーな回答を行えるため、応答率や平均処理時間の向上にもつながるでしょう。
さらに、こうした機能はオペレーターを管理するスーパーバイザーの業務効率化にも大きく貢献します。たとえば、通話記録の確認やコンプライアンス違反のチェックなどを音声認識システムが支援することで業務負荷の軽減が可能です。こうしてコールセンター全体の業務効率化が実現できれば、顧客一人ひとりに対する応対品質が向上し、顧客満足度の最大化に寄与します。
クレームの防止
音声から感情を読み取る感情解析を活用することで、クレームに対して迅速に対処できます。たとえば、顧客の音声から感情の機微をAIが読み取り、トラブルに発展する前にスーパーバイザーがフォローに回るといった対応が可能です。クレームやトラブルに発展してしまっても、通話記録やテキスト化されたデータを分析することで、オペレーターの育成に活用できます。
また、クレームを未然に防止できれば、オペレーターの離職率の改善に寄与する点も大きなメリットです。コールセンターのオペレーターはクレーム処理による心理的負担が大きく、離職率が非常に高い傾向にあります。音声認識システムの導入で業務効率化とともにクレームの発生を抑えられれば、オペレーターの心身における負担を軽減し、離職率や定着率の改善に寄与します。
オペレーターの教育
音声認識システムの導入によって得られる大きなメリットのひとつがナレッジの共有です。先述したように、コールセンターのオペレーターは離職率が高い業種であり、いかにして優秀な人材を確保しつつ、応対品質を担保するかが重要な経営課題となっています。こうした課題を解決する一助となるのが、音声認識システムの活用によるオペレーターの教育です。
たとえば、音声認識システムを活用し、顧客との模範的な対話をテキストへ落とし込むことで、オペレーターの教育に活用できます。優れたオペレーターの応対技術という暗黙知を形式知に変換してシェアできれば、業務の属人化を防止するとともに、新人の早期戦力化にもつながるでしょう。このようにナレッジマネジメントの最適化に寄与することで、コールセンター全体における生産性の向上が期待できます。
コールセンターにおける音声認識システムの活用事例
ここからはコールセンターに音声認識システムを導入した企業の活用事例を見ていきましょう。
新人の現場投入が早まり教育コスト減
大手金融機関のM社では、長年にわたって紙のマニュアルを利用した電話対応を行なっていました。しかし、こうしたアナログな運営体制はオペレーターの業務負荷が高く、稼働率や応答率の低下を招く要因となっていました。そこで同社はコールセンターの運営体制を変革すべく、音声認識を活用したオペレーター支援ツールを導入します。
このソリューションの導入によって可能となったのが、オペレーターの応対品質の均一化です。顧客とのやり取りをAIが解析することで適切な回答候補を掲示し、オペレーターのスキルや経験値に依存しない応対が可能となりました。結果として新人オペレーターの現場投入が早まるとともに、教育コストの削減に成功しています。
VOC認識率と応対品質ともに向上
大手物流企業のコンタクトセンターでは、「VOC（Voice of Customer）」を活用し、カスタマーエクスペリエンスの改善や顧客接点の再構築に取り組んでいました。しかし、同社のVOC認識率は70%を下回っており、顧客の声を適切に活用しきれていませんでした。
そこで同社は音声認識システムによるテキスト化や要約機能を活用し、オペレーター向けのトレーニング用データを作成します。さらにソリューションを導入するだけでなく、オペレーターの顧客アプローチを改善し、VOCの認識率改善に取り組みました。その結果、VOCの認識率は90%にまで向上し、高品質かつ高効率なオペレーション体制の構築に成功しています。
音声認識システムを比較するポイント
音声認識システムを導入する上で大きな課題となるのが、ソリューションの選定です。さまざまな企業が多種多様な製品をリリースしているため、自社に適した音声認識システムを選定するのは容易ではありません。ここでは、音声認識システムを比較する上で押さえておきたいポイントを解説します。
音声認識の精度向上（チューニング）機能
音声認識システムは定期的なチューニングによって、その精度が向上していく性質をもつソリューションです。機械学習やディープラーニングを実装している音声認識システムであれば、学習頻度に比例して精度が向上していきます。チューニングは手動型と自動型の2種類があるため、運用負荷を軽減したい場合は自動でチューニング行うサービスを選ぶのがおすすめです。
データ分析機能の有無
音声認識システムを選定する際は、データ分析機能の有無も確認しておきたいポイントです。データ分析機能を搭載しているソリューションであれば、音声データを可視化するだけではなく、そのデータをカスタマーエクスペリエンスの改善やオペレーターの教育、マーケティング戦略の立案・策定などに活用できます。
データセキュリティ
音声認識システムは顧客情報を取り扱うため、安全性や堅牢性に優れるソリューションを選定しなくてはなりません。近年はクラウド型のセキュリティ機能が向上しており、VPN接続によるアクセス制限や、アップロードした音声ファイルの自動削除といった機能が搭載されています。セキュリティとともに導入費用や運用コストを考慮すると、オンプレミス型よりもクラウド型を選定すべきといえるかもしれません。
まとめ
音声認識システムはAI技術によって通話記録や音声データを可視化し、コールセンター業務の効率化やカスタマーエクスペリエンスの向上に寄与するソリューションです。コールセンターは企業と顧客をつなぐ架け橋となる重要な部門であり、優れた顧客体験を提供するためにも音声認識システムの導入は欠かせない施策といえるでしょう。
経済産業省が警鐘を鳴らす「2025年問題」が差し迫っており、老朽化したフレームワークや基幹システムの刷新を検討している企業も少なくありません。そうした企業はMicrosoft Dynamics 365のようなクラウド型ERPと併せて、音声認識システムの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
