トランスコスモス、コンタクトセンターの品質向上と業務効率化のためAI・音声認識活用を本格化

トランスコスモス株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長兼COO：奥田昌孝）と、調査・分析専門の関連会社であるトランスコスモス・アナリティクス株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：河野洋一）は、コンタクトセンターの品質向上と業務効率化のため、2017年夏よりコンタクトセンターの体制と設備を増強し、AI・音声認識の活用を本格的に開始しました。応対品質モニタリングの「全件自動評価」の実証に成功し、順次トランスコスモスのコンタクトセンター拠点への導入を目指します。

昨今、ハードウェアの処理能力の向上やAIスピーカーなどの台頭により音声データの利活用に注目が集まっています。音声データの宝庫といえるコンタクトセンターにおいても例外ではなく、音声認識システムでテキストに変換し、応対品質のモニタリングや、AIによる自動応答・応答支援・対話要約・VOC分析・FAQ改善などに活用する需要が高まっています。

音声認識システムから期待効果を得るためには、識字精度やその向上のためのチューニングにかかる労力などの課題を踏まえたうえで、用途とKPIを明確にした導入計画を策定することが必要です。しかし多くの場合は精度や収益性の面で問題があり、トランスコスモスではこれまでも多大な労力をかけてトライ&エラーを繰り返してきましたが、実際に活用・定着させることは一部の企業を除き困難でした。

ところが、機械学習・自然言語処理技術の普及により音声データ利活用の裾野が広がってきました。そこでトランスコスモスでは音声認識に関する課題を本格的に解決し、あらゆる現場でAI・音声認識の恩恵を得られるようにするために、2017年夏より音声認識領域のR&Dの体制・設備を大幅に増強し、トライアル運用を通じて、新たな音声認識環境による自動品質モニタリングの実証を行い成功しました。

この仕組みを活用することで、従来の「ヒト」によるモニタリング業務では実現できなかった、「挨拶」「専門用語」「発話のタイミング」などの基礎応対動作をブレのない統一基準で「全件自動評価」することが可能です。その結果応対動作の安定性・達成率といった新たな指標を導入します。さらに評価データをBIによってダッシュボード・カルテ化し、拠点／チーム別のパフォーマンスの俯瞰や増減要因の特定、改善のPDCAをスムーズに実施することで、品質向上と業務効率化を実現します。