コールセンターで音声認識を活用するメリットとは？
比較ポイントも解説

1.音声認識システムとは

音声認識システムとは、人の話す言葉をコンピューターが理解してテキストに変換する技術のことです。これを活用することで、音声コマンドによる操作や自動的な音声応答が可能となります。

以下、音声認識システムの基本知識として、「音声認識の仕組み」と「音声認識の活用シーン」について解説します。

音声認識の仕組み

音声認識の仕組みは、以下のような複数のステップで構成されています。

1.音声の入力
2.音響の分析
3.音声の認識
4.文章化

音声認識システムは「音声入力」から「文章化」までの一連のプロセスを通じて音声をテキストに変換する仕組みです。各段階での精度がシステム全体の音声認識の精度に大きく影響します。

以下、それぞれのステップについて詳しく見ていきましょう。

1.音声の入力

音声認識のプロセスは、まずユーザーがマイクに話しかけることから始まります。話された言葉はアナログの音声信号としてマイクで捉えられ、その後デジタル信号に変換されます。

2.音響の分析

次のステップは、デジタル化された音声信号の音響分析です。この段階では、音声の特徴を抽出し、音の周波数成分や強度などのデータを解析します。これにより音声の基本的な単位である音素が識別されます。

3.音声の認識

音響分析で得られたデータを基に、個々の音や言葉を認識する段階です。ここでは音声認識システムがあらかじめ学習した音のパターンを使い、入力された音声がどの音や言葉に対応するかを判断します。これによって音素が組み合わさって単語やフレーズが特定されます。

4.文章化

最後に、特定された単語やフレーズを文法的に正しい文章に組み立てます。この段階では言語モデルが文脈を考慮し、自然な言い回しや適切な語順を選択します。その結果、ユーザーの話した内容がテキストとして表示されます。

音声認識システムの活用シーン

音声認識システムはコールセンターだけでなく、さまざまな業務・分野で活用されており、業務や生活をより便利で効率的なものにしています。

以下に、具体的な活用シーンをいくつか紹介します。

テキスト入力の自動化

業務において文字を入力するシーンはさまざまですが、例えばパソコンやスマートフォンなどを使用する場面において、これまでタイピングで入力していたテキストを音声で入力することが可能になります。

例えば、「検索エンジンに特定のキーワードを音声で入力する」「メールやSNSなどで送信する簡単なメッセージを音声入力する」といった活用方法は、業務だけでなく日常生活でも実感しやすいでしょう。

このほか、音声認識は医療分野においても重要な役割を果たしており、例えば「医師が患者の診察内容を口述し、その内容を自動的に電子カルテに入力する」といった形で活用されることもあります。

文字起こし

ビジネスの現場では、会議や打ち合わせの内容を正確に記録することが求められます。音声認識システムを活用することで、会議の内容をリアルタイムで文字起こしし、議事録を自動的に作成することが可能です。これによって議事録作成の時間と労力が大幅に削減され、会議の内容を正確に把握しやすくなります。

通訳・翻訳

グローバル化が進む現代社会では異なる言語間のコミュニケーションの重要性が増していますが、音声認識と翻訳技術を組み合わせることで、リアルタイムの音声通訳が可能となります。

例えば、ミーティングや旅行中での外国人との会話を即座に翻訳することで、相手との円滑なコミュニケーションが実現します。

機械の操作・会話

音声認識技術はスマートフォンやスマートホーム、自動車の機器操作など、いわゆる「音声アシスタント」の機能としても活用されています。

例えば、スマートスピーカーに話しかけて家電を操作したり、車内で音声コマンドを使ってナビゲーションを操作したりすることが可能です。

また、音声アシスタントを活用することで、ユーザーと機械の自然な対話が実現し、直感的で便利な操作が可能になります。

2.コールセンター向け音声認識サービスの種類

音声認識はコールセンターにおいて多くの利便性を提供し、業務の効率化と顧客満足度の向上に寄与する技術です。

コールセンター向けの音声認識サービスにはさまざまな種類がありますが、大きく「オペレーター支援タイプ」と「自動応答タイプ」の2種類に分類できます。

以下、各タイプの概要と具体的な活用シーンをご紹介します。

オペレーター支援タイプ

オペレーター支援タイプの音声認識は、コールセンターのスタッフが効率的に業務を遂行するための補助を行うことを目的としたサービスです。具体的には、以下のような活用方法があります。

リアルタイムの音声テキスト化

顧客との会話をリアルタイムで文字起こしし、オペレーターが必要な情報を即座に確認できます。これによって、過去のやり取りを迅速に参照できるようになります。

応対品質の改善

テキスト化された顧客の問い合わせ内容を分析し、オペレーターの応対品質の改善に役立てることができます。音声を手動で文字に起こす手間がなく、ヒューマンエラーによる記述漏れもないため、迅速かつ正確な分析に基づいた改善が可能です。

教育・フィードバック

スーパーバイザー（以下、SV）が録音またはテキスト化されたオペレーターの会話を分析し、パフォーマンスの評価やフィードバックに利用できます。応対品質が高いオペレーターのトークや、反対に応対品質の低いオペレーターの改善点を抽出し、教育材料として活用することも可能です。

自動応答タイプ

ボイスボットや対話型AIと呼ばれる「自動応答タイプ」の音声認識は、顧客とのやり取りそのものを自動化し、コールセンターの業務効率を大幅に向上させるサービスです。具体的には、以下のような機能があります。

365日24時間対応

ボイスボットを導入することで、365日24時間の対応が可能となります。休日や営業時間外でも顧客の問い合わせに対応できるため、顧客満足度の向上につながります。

問い合わせの一次対応

簡単な問い合わせやよくある質問に対して、ボイスボットが自動的に対応します。これによってオペレーターはより複雑な問い合わせや高度な対応が求められる問い合わせに集中できるようになります。

3.コールセンターで音声認識サービスを活用するメリット

音声認識サービスを導入・活用することで、コールセンターはさまざまな業務を効率化できるメリットを得られます。具体的には、以下に示す業務の効率化が期待できます。

・通話内容の確認
・クレーム対応
・後処理業務
・オペレーターの教育
・コンプライアンスの強化

上記のような業務の効率化は、応対品質や顧客満足度の向上にも大きく貢献します。

各業務がどのように効率化されるのか、具体的に見ていきましょう。

通話内容の確認

音声認識サービスを利用することで通話内容のリアルタイムでのテキスト化が可能となり、簡単に検索・確認することができます。手動で文字起こしを行う手間がなくなるほか、録音された通話記録を最初から最後まで聞かずとも、テキストに目を通すことで内容を把握できるようになります。

また、過去に別のオペレーターが対応した通話内容を確認する用途でも活用できるため、電話応対のスピードと正確性も向上します。顧客も電話するたびに用件を説明する必要がなくなるため、結果的に顧客満足度の向上も期待できます。

クレーム対応

クレーム対応において適切な対応を行うためには、通話内容を正確に把握することが重要です。音声認識サービスを活用すれば通話内容が自動的にテキスト化されるだけでなく、重要なキーワードを検索することも可能になります。そのため顧客が不満に感じている原因も特定しやすくなり、クレーム対応の効率が向上します。

また、過去のクレーム対応を振り返って「改善点を洗い出す」「対応マニュアルを作成する」などのシーンでも、音声認識でテキスト化された情報は役立ちます。

後処理業務

顧客との通話だけでなく、通話終了後に行う通話履歴の入力や報告書の作成といった後処理業務もオペレーターの重要な業務です。音声認識によって通話のやり取りをテキスト化すれば、入力作業や報告書を作成する時間を短縮できます。

なお、後処理にかかる時間を「ACW（平均後処理時間）」と言いますが、これを音声認識の活用によって短縮すれば「AHT（1対応あたりの平均処理時間）」も短くなり、結果的に電話対応件数の向上も期待できます。

オペレーターの教育

SVにとってオペレーターを育成することは応対品質や生産性、顧客満足度を向上させるうえで欠かせない取り組みです。音声認識サービスを導入していないコールセンターがオペレーターに個別のフィードバックを行う場合、通話をリアルタイムでモニタリングする、または録音された音声を聞いてフィードバックするという手法がよく取られます。

そうした手法を取る場合は「聞く」ことに時間がかかりますが、音声認識を導入することで、テキスト化された情報をフィードバックのための判断材料として活用できるようになります。

このほか、品質が高いオペレーターの応対内容をテキスト化することで、例えば「トークスクリプトや業務マニュアルなどをより効果的な資料にブラッシュアップする」といった用途でも活用できます。

コンプライアンスの強化

コールセンターにおけるコンプライアンスの強化は、企業の信頼性を向上させる重要な取り組みです。音声認識サービスを導入すればオペレーターと顧客の通話内容が自動的にテキスト化されるため、法規制や社内規定に従った対応の確認も容易になります。

例えば、「オペレーターがNGワードを使っていないか」「オーバートークで契約を迫っていないか」などをテキストデータで確認できるため、SVが時間をかけて録音データを確認する必要がなくなります。

4.コールセンターに音声認識サービスを導入する際の比較ポイント

コールセンターに音声認識サービスを導入する際は、いくつかの重要なポイントを比較・検討することが求められます。押さえておきたい主なポイントは、次の5点です。

・音声認識の精度とチューニング機能の内容
・データ分析機能とサポートの有無
・データ管理の安全性
・初期費用と運用コスト
・他システムとの連携

以下で、それぞれの比較ポイントについて解説します。

音声認識の精度とチューニング方法の内容

音声認識の精度はコールセンターの業務効率と顧客満足度に直結する要素です。サービスを導入する前はトライアルを利用して、実際の業務でどの程度の精度で通話がテキスト化されるのかを確認するとよいでしょう。

また、AIが学習することでテキスト化の精度を向上させる「チューニング」がどのような方法で行われるかも確認しましょう。これは導入した企業の手間に関わるポイントです。

例えば、学習のたびに精度が向上するディープラーニングが実装されたタイプであれば、自動的に精度を向上させることができるものの、導入費用は比較的高額です。これより安価な方法としては、データを読み込ませることで精度を向上させるタイプがありますが、学習させる手間がかかります。

このように、サービスによってチューニングの方法はさまざまで、費用にも差があるため、音声認識サービスで解決したい課題や予算を踏まえて、機能を比較・検討することが重要です。

データ分析機能とサポートの有無

前述のように、音声認識サービスによってテキスト化された通話内容は、SVやオペレーターの業務効率化に役立つ資料になります。ただし、コールセンターでは日々膨大なデータが蓄積されていくため、それらを活用できる形に整えてくれる「分析機能を備えているか」も、サービスを比較するうえで重要なポイントとなります。

例えば、オペレーターのパフォーマンスや顧客の傾向を把握する機能として「定期的なレポートの自動生成機能」が挙げられますが、サービスによって分析機能の内容や充実度は異なるため、自社の課題解決に必要な機能を備えたサービスを選定しましょう。

また、蓄積されたデータを有効活用するための「サポートを受けられるか」もサービス選定における重要ポイントです。音声認識でテキスト化されたデータはコールセンターの現場業務だけでなく、上流のマーケティング活動や製品開発にも役立つ情報であるため、そうしたシーンでの活用提案を受けたい場合は、サポートの「範囲」も確認するとよいでしょう。

データ管理の安全性

コールセンターで扱うデータには顧客の個人情報をはじめとした機密情報が多く含まれるため、音声認識サービスには高い安全性が求められます。

高度な安全性を確保したい場合は、自社システムで音声認識を実現するオンプレミス型サービスの導入が最も適しています。このタイプであれば外部の環境からシステムを切り離すことで高い安全性を実現できます。ただし、高額な費用がかかるうえ、運用やメンテナンスも自社で行わなければなりません。

コストや手間をかけたくない場合は、クラウド型の音声認識サービスを導入する方法もあります。アクセス権限を管理できる機能や、通話データが自動削除される機能など、セキュリティ対策に配慮されたサービスもあります。

いずれにせよ、音声認識サービスを導入する際は「自社のセキュリティ基準をクリアする機能が備わっているか」という視点を持つことが重要です。

初期費用と運用コスト

音声認識システムの導入に際しては、初期費用と運用コストの両方を考慮する必要があります。音声認識の導入によってどの程度の業務効率化が見込めるか試算し、費用対効果を考慮しながらサービスを選定しましょう。

他システムとの連携

音声認識サービスを比較する際は、「他のシステムとの連携が可能か」も重視すべきポイントです。

ボイスボットのような「自動応答タイプ」の音声認識サービスを導入したとしても、AIでは対応できない問い合わせが寄せられることも当然あります。他システムと連携できれば、こうしたケースでも「コールセンターシステムと連携して迅速にオペレーターに接続できるようにする」といった対応が可能です。

ほかにも、CRM（顧客管理システム）やSFA（営業支援システム）と連携することでより高度な顧客分析が可能になるほか、データの一元管理による手間の削減が実現します。

5.コールセンターにAI音声認識システムを導入するなら「Media Voice」

「Media Voice」はコールセンターの業務効率化に貢献する、AI音声認識システムを搭載したIVR（自動音声応答システム）です。

顧客との通話内容が自動でテキスト化・音声ファイル化され、関係者に随時通知されるため、手動で文字起こしを行う手間も、それを報告・共有する作業も必要なくなります。

導入形態も「オンプレミス型」と「クラウド型」を用意しており、自社に合ったタイプを選択可能です（オンプレミス型の場合、音声認識はオプションとなります）。

このほか、MediaVoiceではコールセンターの業務を効率化する下記のようなサービスメニューを取り揃えています。

・365日24時間の自動応答を可能にする「自動受付IVR」
・あふれ呼発生時のコールバック予約を自動で受け付ける「あふれ呼IVR」
・大量のリスト先への自動発信を可能にする「オートコール」
・顧客の満足度や意見を調査できる「CSアンケートIVR」

加えて、月間600万回コール、システム稼働率100%（過去すべてのユーザでの実績値）に耐える安定性もあり、安心してシステムを運用できる点も強みです。

あらゆるコールセンター業務の効率化をサポートするMediaVoiceに興味をお持ちの方は、ぜひ下記のページから詳細な情報をご覧ください。