音声マイニングとは
1.音声マイニングとは？
音声マイニングとは、「音声認識」の「音声」と「テキストマイニング」の「マイニング」を組み合わせた造語であり、音声データを音声認識によってテキスト化し、テキスト化されたテキストデータをテキストマイニングによって知識化する、という技術を表した言葉です。
具体例として、コンタクトセンターの音声データが挙げられます。コンタクトセンターでは日々オペレーターとカスタマーの会話が成されており、そこには膨大な量の音声のデータが蓄積されています。しかし、音声そのままでは活用が難しく、何故ならば、音声は聞かないと内容が把握できませんが、１つ１つの音声を聞いて内容を把握することは不可能だからです。
そこで、音声認識の技術を使えば、音声データをテキストデータに変換できるため、活用はしやすくなります。しかし、これだけでもまだ不十分で、何故ならば、このテキストデータのボリュームはやはり膨大であり、１件１件のテキストを読むわけにはいかないからです。
そこで、テキストマイニングの技術を使うことによって、この膨大なテキストデータを整理・体系化して、使える知識へと変換をすることができます。具体的には、お客様の苦情・要望を抽出したり、ＦＡＱのような回答知識を抽出することが可能となります。
つまり、音声⇒テキスト⇒知識の流れこそが「音声マイニング」であり、「音声マイニング」とは「音声データ」を「知識データ」に変換して活用する技術ということになります。
音声マイニングとは
２．音声マイニングで実現出来ることは？
音声マイニング技術を用いて、コンタクトセンターの品質向上や業務効率化を実現する目的で作られたソリューションが「音声マイニングソリューション」です。「VextVoiceMiner」とは音声マイニングソリューションの総称であり、その使用目的ごとに４つのテーマが存在し、テーマごとにソフトウェアが構成されております。
まず１番目のテーマはVOCの詳細分析です。お客様の生の声を音声認識し、分析することで、ニュアンスに至るまで詳細な声を分析することが可能となります。分析した結果はVextNewsという分析結果共有の機能を使って即座に社内展開することが可能となります。
２番目は応対品質評価です。オペレーターの応対内容を音声認識し、分析することで、ベテランオペレーターと新人オペレーターの応対内容を比較するといった分析が可能となります。応対品質の分析結果もVextNewsを使ってSVに連携することで、オペレーター教育を効率化することが可能になります。
これら２つのテーマは「会話分析・監視システム」であり、蓄積したデータをバッチ処理で処理するというシステムとなります。
３番目のテーマ自動要約です。会話内容をリアルタイムに音声認識し、さらにリアルタイムで要約をすることで、従来オペレーターが手動で書き残していた応対履歴のベースとなる文章を自動生成し、アフターコールワークを大幅に削減できる、というソリューションです。
４番目は自動リコメンドです。会話の最中に会話の流れに応じたリコメンドを自動発信することで、平均通話時間を短縮したり、応対品質を均一化することができる、というソリューションです。
これら２つのテーマは「オペレーター支援システム」であり、リアルタイムにデータ処理するシステムとなります。
なお、4つのテーマ共通ですが、音声認識には、アドバンスト・メディア社の音声認識ソリューション「AmiVoice Communicaition Suite」を使用しており、高い認識精度を実現することが可能になっております。
音声マイニングソリューション「VextVoiceMiner」の全体像
３．音声マイニングソリューション選定のポイントは
音声マイニングソリューションを選定するうえでは、３つのポイントがあります。
まず、１点目は「分析の課題」です。音声マイニングが対象とするテキストは「話し言葉」であり、アンケートの文章や応対履歴の文章といった人が書いたキレイな文章ではありません。従って、ノイズも多く、また音声認識も精度は上がってきていますが１００％ではないため、誤認識も一部存在します。そのようなテキストをどうやって分析していくか？というのが１点目のポイントになります。
２点目は「業務反映の課題」です。音声認識ができ、分析ができたとしても、それを業務に反映し、効果を出さなければ意味がありません。具体的には、業務要件を明確化し、その要件が実現できるソリューションを選定し、それに合わせた知識生成をしていくことが必要となります。これが２つ目のポイントになります。
最後の３点目は「運用の課題」です。適切に分析をし、業務に落とし込みをしたとしても、使われなくなってしまっては意味がなく、継続して使い続けなければ高い効果は期待できません。 例えば、音声認識の辞書のチューニング、知識データのメンテナンスあるいは、それができる人材の教育、またそういった運用ノウハウの確立というものが、重要になってきます。
これら３つの課題に対して、弊社ではそれぞれ解決策を用意しております。
まず、１点目の分析の課題については、会話分析技術という独自技術の開発をしております。
この技術は、音声認識された会話のテキストを分析するための技術であり、特許取得済の独自技術となります。
（詳細は会話分析技術の解説ページを参照ください）
２点目の業務への落とし込みについては、業務ソリューション化を推進しております。会話分析技術をベースとしながら、分析結果共有システム、自動要約システム、自動リコメンドシステムといった、様々な業務ソリューションを展開しています。
最後の３点目の運用の課題については、コンタクトセンターの運用ノウハウを有するアグレックス社による運用サービスをソリューションとセットで提供できる体制を整えております。これによって、音声マイニングを導入しても使えないのではないか？という不安を払拭することが可能となっています。
音声マイニングソリューション選定の３つのポイント
４．他社の音声マイニングソリューションとの違いは？
最後に、弊社の音声マイニングソリューションと、他社のソリューションとの違いについて説明いたします。
他社の音声マイニングソリューションでは、会話テキストを要約エンジンに通して要約し、その要約文章を分析に用いる、という手法が一般的です。しかし、この方法では、要約エンジンがブラックボックス化しており、業務要件に合わせた要約のチューニングが困難であるという問題と、要約文章を分析するため、会話の対話関係やニュアンスが失われてしまう、という２つの問題があります。
それに対して、弊社の音声マイニングソリューションは、まず、会話分析技術を用いて、会話の対話関係を保ったまま分析ができるため、ニュアンス文脈を考慮した精密な分析・知識抽出が可能となります。
また、会話テキストから要約知識を抽出することができるため、お客様ごとに、業務要件に合わせた要約知識チューニングをすることが容易であり、また、運用後のメンテナンスも容易となっております。
より詳細な説明を希望される方は、お気軽にお問合せください。
音声マイニングツール比較
①分析のメリット
要約文章ではなく会話テキストのまま、対話関係を保った話題抽出・分析ができる。
これによりニュアンスや文脈を考慮した、精密な分析・知識抽出が可能。
②要約のメリット
会話テキストから要約知識を生成できるため、顧客ごとに、業務要件に合わせた要約知識のチューニングが可能。
また、運用開始後のメンテナンスも容易。
