近年、音声認識システムの普及が進み、その結果として音声マイニング（音声認識とテキストマイニングの組み合わせ）の導入および活用を検討するお客様が増加しています。自社で音声認識システムを導入したというケースでも、音声認識テキストの活用に関して課題を抱える方々からの相談がよく寄せられています。

このような状況を踏まえ、本記事では音声認識テキストを最大限に活用するために欠かせない「テキストマイニングツール」の選定について、重要なポイントをまとめました。

テキストマイニングツール一般における選定のポイントは過去の記事をご覧ください。
テキストマイニングツール選定のポイント（基礎編）

音声認識テキストの特徴

音声認識テキストは通話の微妙なニュアンス、詳細な会話の流れ（文脈）といった豊富な情報を持っています。さらに発話の時間や、感情スコア、オペレーター情報などの数値情報を掛け合わせることで幅広い分析が可能な点も大きな特徴となります。
しかし、分析に不要な言葉（フィラーや相槌、定型文）が多く含まれており、テキストの量も膨大です。これらは音声認識テキストを活用する上での課題となっています。

音声認識テキストを活かすテキストマイニングツール

上記の特徴を音声認識テキストの分析に適したテキストマイニングツールの特徴について考えてみましょう。

１. 対話形式を保ったままの分析が可能である

音声認識テキストの特長は、対話の形式を保ったまま詳細な内容を分析できることです。要約や応対履歴からは読み取れない詳細な内容、ニュアンスを分析することが可能です。また、文脈を追うことで、効果的な発話や応答の方法に関する高度な分析も行えます。

2. 不要語を削除する機能がある

音声認識テキストの分析には、一般的な形態素分析や単語の検索だけでは不十分な場合があります。音声認識テキストでは、書き言葉のテキストよりも表現の揺れが存在するため、表現の揺れに対応できる高度な機能が欠かせません。

３. 大量のテキストを処理することができる

音声認識テキストは、わずか5分の通話でも約1,500文字にもなるため、1日で数百万文字のテキストが蓄積されます。したがって、テキストマイニングツールは大量のテキストを効率的に処理できる必要があります。分析の頻度や席数、通話時間などを考慮して、適切なツールを選択する必要があります。

まとめ

本記事では、音声認識テキストの活用において欠かせないテキストマイニングツールの選定ポイントについてまとめました。音声認識テキストは豊富な情報を持っており、対話の形式やニュアンスを保ったまま分析することができます。しかし、不要語の存在や大量のテキスト処理という課題もあります。

音声認識テキストの有用性を最大限に引き出すために、適切なテキストマイニングツールの導入を検討しましょう。

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