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。また、音声認識システムを入れてコールセンター運営がどう変わるかを描けず、導入に踏み込めないという声も頂くようになりました。

本記事では、目的別に音声認識の活用（音声マイニング）方法をご紹介します。

目的ごとに、おすすめの関連ブログ記事もご紹介しておりますので、参考にしていただけますと幸いです。

目的別活用方法一覧

１. VOC分析・オペレーター評価

音声認識テキスト（会話内容のテキストログ）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。こういった特長を活かし、音声認識テキストを直接分析することで、要約や応対履歴からは読み取れない詳細な内容やニュアンスを分析することが可能です。
また、通話の流れ（文脈）を追うことで、ベテランオペレーター特有の通話の流れを抽出してトークフローの改善を行う、既存のトークフローと実際の通話を照らし合わせてトークフローに従った運用ができているか評価をすることも可能です。

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２. ACW削減、業務効率化

音声認識テキストに対し、自動要約ツールを用いて要約処理を行うことでACWの削減が可能です。通話後にメモの内容をまとめる必要がなくなり、入電が多い時間帯は通話をまとめて後から確認することも可能です。
副次的な効果として、応対履歴の品質の均質化に繋がり業務の品質や効率を向上させる効果もあります。

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３. オペレーター支援、応対品質向上

リアルタイムの音声認識を活用することで、会話内容から話題を判定し、自動的に関連FAQや適切なトークフローを表示することが可能です。支援機能によって、新人オペレーターでも安定した品質の応対が可能になります。また、会話をしながらFAQ検索を行うという手間を削減し、会話に集中することができるという利点もあります。

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４. FAQ・ナレッジ抽出

音声認識テキストはFAQ・シナリオ抽出に活かすことも可能です。音声テキストからFAQ抽出することで、カスタマーが使う表現でFAQを作成することができます。これにより、検索性の高い（カスタマー表現を含む）FAQを作成することが可能です。
また、シナリオは応対履歴から抽出することができません。会話からのみ抽出可能なナレッジになります。

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まとめ

本記事では、目的別に音声認識テキストの活用方法をご紹介させていただきました。音声認識テキストはコールセンターの様々な業務で活用ができる大切な資産になります。眠らせることが無いよう、利活用も同時に検討する事が重要です。

音声認識テキストを活用して、コールセンターの業務改善を行いましょう！

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