富士通、音声会話から顧客の満足／不満足を特定できる技術を発表
株式会社富士通研究所は、顧客と応対者の会話から、自動的に顧客が満足や不満を感じる箇所を特定する音声分析技術を開発したと発表した。
同技術は、顧客応対現場の会話音声において、話し方に関する声の特徴に基づいて会話中に満足や不満と感じる箇所を自動的に特定する技術で、これにより、顧客応対者やサービス運用者は、応対内容の評価や応対方法の改善を迅速に行うことができる。
コールセンターや銀行窓口などの顧客対応現場では、従来、音声認識技術によって顧客との会話音声を文字に変換して、顧客の満足感を把握する取り組みが行われてきたが、同じ言葉でも話し方によって満足と不満のどちらも表現される場合があり、言葉の内容だけでは満足感を十分に把握できないという課題があった。
今回開発した技術では、声の高さの平均や変化量だけでなく、話し始めや話し終わりといった複数の言葉をまたぐ音声データ中の相対的な位置における特有の変化を捉える手法によって、声の明るさを高精度に定量化することに成功した。これを応対評価と併せて機械学習を行うことで、会話中の満足や不満の箇所を人が聞いて判断した結果と比べて約70%の精度で自動的に特定できる。
同社は、富士通株式会社および株式会社富士通エフサスのコールセンターで実証実験を行い、応対者のモニタリング評価やその結果のフィードバックなどの教育にかかる期間を約30%減と効率化できるほか、評価の客観性が高まることで評価者と被評価者双方の納得性が向上することを確認したという。
富士通研究所では今後、同技術を、富士通のAI技術「Human Centric AI Zinrai」に組み込んで、銀行窓口や小売店舗などさまざまなシーンでの応対評価および応対者教育に活用できるよう製品化を目指す方針だ。
コールセンターや銀行窓口などの顧客対応現場では、従来、音声認識技術によって顧客との会話音声を文字に変換して、顧客の満足感を把握する取り組みが行われてきたが、同じ言葉でも話し方によって満足と不満のどちらも表現される場合があり、言葉の内容だけでは満足感を十分に把握できないという課題があった。
今回開発した技術では、声の高さの平均や変化量だけでなく、話し始めや話し終わりといった複数の言葉をまたぐ音声データ中の相対的な位置における特有の変化を捉える手法によって、声の明るさを高精度に定量化することに成功した。これを応対評価と併せて機械学習を行うことで、会話中の満足や不満の箇所を人が聞いて判断した結果と比べて約70%の精度で自動的に特定できる。
同社は、富士通株式会社および株式会社富士通エフサスのコールセンターで実証実験を行い、応対者のモニタリング評価やその結果のフィードバックなどの教育にかかる期間を約30%減と効率化できるほか、評価の客観性が高まることで評価者と被評価者双方の納得性が向上することを確認したという。
富士通研究所では今後、同技術を、富士通のAI技術「Human Centric AI Zinrai」に組み込んで、銀行窓口や小売店舗などさまざまなシーンでの応対評価および応対者教育に活用できるよう製品化を目指す方針だ。