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音声認識データからのVOC分析でCX向上
AmiVoiceをMAXに活用するテキスト分析ツール

VOiC Finder（ヴォイス ファインダー）

SCSK

　コンタクトセンター関連で様々なソリューション・サービスを提供するSCSKは、音声認識テキストの活用に関して、「AmiVoice」との連携を強化。認識されたテキストの特性に対応したアルゴリズムを採用した「VOiC Finder」を提案することで、VOC活用・CX活用推進を強力に推進する。

『話し言葉』のVOC分析に最適化　テキスト分析ツール

　一般的なテキスト分析ツールでは１つの文章内での係り受け関係を対象とするため、文章をまたいだ関係を解析できず、いわゆる『話し言葉』の解析には向かない。

　VOiC Finderはこの弱点を補完し、音声認識テキストのVOC分析に強みを持つ。複数の文章の関係性も読み取る独自アルゴリズムを考案・採用。日産自動車とSCSKが共同開発したもので、既に共同特許を取得済だ。

　また、コンタクトセンターの会話はオープニング、要望切り分け、クロージングなど、ステージ毎の会話が顧客との間で展開される。このステージ毎の分類機能を有していることもVOiC Finderの大きな特長だ。

　この機能により、いわゆる「分析ゴミ」と呼ばれる、分析対象にすべきでないVOCを削減、的確な分析結果を得ることができる。

10万語を超えるデフォルト辞書　導入前に分析結果の事前確認可能

　VOiC Finderのもう一つの特長として、10万語以上のデフォルト辞書を有しており、短い準備期間で確実に分析業務を開始することが挙げられる。VOiC Finderなら、導入前に分析結果を確認することも可能だ。

　さらに、VOiC Finderは“なぜそういう分析結果になったのか”、“どこを修正すれば正しい結果に導けるのか”簡単に、きめ細かい修正対応が行える。機械学習に依存せず、分析結果に至った理由も明確に説明できる。

　VOiC FinderはAIによる自動辞書生成サービスの提供も開始した。企業独自の業務で発生する“固有表現”、“言い回し”なども、自動取得することにより、さらに短期間で、網羅的な分析を最小限の労力で始めることを可能にしている。

　VOiC Finderでは独自アルゴリズムにより、数百以上の自動分類にも対応している。これにより、CX分析に必要な、カスタマージャーニー上の、顧客接点毎の痛点分析など、様々な用途の分析にも活用が可能だ。

AmiVoiceと標準連携機能　AmiVoiceと合わせた導入を推奨

　VOiC Finderはその効果をMAXに発揮するため、コンタクトセンターでの多くの導入実績をもつ、AmiVoiceとの連携を強く推奨している。

　すでに導入済みのAmiVoiceの活用推進のためにVOiC Finderを提案、また、これからAmiVoiceを導入される企業には、AmiVoiceと合わせて提案することも可能だ。既に、多くの企業での活用実績を持つVOiC Finder。AmiVoiceの活用にさらなる効果が期待できる。

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• 誌上セミナー

コールセンターの課題を特定する
AI搭載型の音声分析システム

sAI VoiceAnalyzer

サイシード

　「sAI VoiceAnalyzer」は、問い合わせの音声データを分析し、コールセンターの課題を特定するAI搭載型の音声分析システムだ。

　従来、コールセンターにはコールの音声データという顧客生の声が眠っているデータが蓄積されていたが、特に活用できていない企業がほとんどだった。その情報資産から要約を抽出し、クラスタ分析にかけることでデータを活用し、示唆を出すことを可能にしたのがsAI VoiceAnalyzerだ。

　コールの音声データ分析には従来のサービスだと莫大な労力とコストがかかっていたが、サイシードのAIチャットボットやFAQシステム運用で培ってきた技術を活用することで、低コストでコール音声分析を行うことが可能になり、チャットボットやFAQシステムだけでは得られない、問い合わせ対応における根本課題を発見することができる。

　データに基づいた現状把握を行い、コールセンターのDXを推進する打ち手・施策を検討することができる。

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• 導入事例①
• 導入事例②

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多様な顧客の声を多角的に分析し顧客体験を知る
「顧客体験フィードバック」で情報活用部門の活動支援

クラウド型テキストマイニング「見える化エンジン」

プラスアルファ・コンサルティング

顧客体験を理解して経営・マーケティング戦略に活かす──。プラスアルファ・コンサルティングのクラウド型テキストマイニング「見える化エンジン」は多彩な分析機能を搭載し、コールログ、SNS、レビュー、アンケートなど多様な情報を多角的に分析。ポータルを通じ、情報活用部門で“活かせる”データを届けることで、顧客の声活用の効果を最大化できる。

　「経営に情報発信したい、顧客の声を全社で活用したい、という相談の増加に伴い、VOC活動も進化しています」と、同社執行役員 見える化エンジン事業部 事業部長の五十嵐智洋氏は指摘する。同社の「見える化エンジン」は、1600社もの導入で国内シェアNo.１の実績を誇る。その豊富な経験から、VOC活用トレンドを、（1）コールリーズン分析、（2）入電削減、（3）社内報告など定型業務の効率化、（4）CS向上、（5）リスクモニタリング、（6）商品・サービスの改善提案、（7）販促施策・キャンペーンのアイデア創出──の７つに分類。とくに近年は、（4）以降の他部門貢献型の取り組みが増えているという。

情報活用部門との連携が成功のカギ

　同社は「顧客体験フィードバック」による企業創造力の強化を提唱。企業が消費者に届けようとしている顧客体験価値と実際の顧客体験にはギャップがある。そのギャップ把握が顧客体験を見える化することであり、その情報を社内に環流することで、経営・マーケティング戦略などに活かす。企業創造力を高め、全社レベルでの情報活用を実現することが「見える化エンジン」の真価だ（図１）。

図1　「顧客体験フィードバック」でギャップを知る

　ポイントは業務や部門に最適化できるダッシュボード「気づきポータル機能」だ。係り受けランキングや話題構成マップ、時系列での話題推移、センチメント、反響分析によるカスタマージャーニーや感情の変化など、30種におよぶ多彩な分析機能の結果を情報活用部門が利用しやすい形で“見える化”する。

　五十嵐氏は「情報活用部門が期待するのは、品質評価だけではない体験評価。顧客とのギャップを把握しながら、新たなアイデアの創出、取り組み効果の検証、商品・サービスの改善点の抽出、リスクモニタリングを行い、各部門が素早く見れるようにポータルで提供する。全社的なギャップ把握を行いながら、CX向上の打ち手を創造していく顧客体験フィードバックこそが企業の差別化を高める成功のカギ」と話す。

　対象チャネルはコールログの他、メール、チャット、SNS、レビュー（クチコミ）、アンケート、営業日報など多種多様。チャネルごとの分析結果を同じ条件でアウトプットすることやデータソース間におけるギャップ把握も可能だ。コールセンターには届かない潜在的なニーズをSNSから発見できる可能性もある。

図2　ポータルを通じ全社・職能・個人視点で情報環流

ポータルで顧客体験フィードバック文化を醸成

　社内の声を届けるポータル展開の仕組みづくりには分析の切り口や見せ方のデータ活用コンサルティングが心強い。五十嵐氏は「顧客体験フィードバックは費用対効果が見えにくい取り組みですが、仕組みが加わって、顧客の声活用が業務や会議に組み込まれ、文化として根付く本質的価値がある」と強調。事実、経営陣も含めて全社に新鮮な声を環流し、仕組み化している先進的な導入企業は数多いと自信を見せる。

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30年間の研究が結実したAIソリューション
VOCの活動の基盤「分析・分類」を安価に支援

仕事のAI

リコージャパン

第３次AIブームとスマホの普及によって、言語処理や画像認識を活用したサービスは定着した。しかし、エンタープライズ領域、とくにコンタクトセンター分野においては、高い付加価値を安価に実現できるサービスは少ない。リコーは2021年７月、AI自然言語処理型のデータ活用システム「仕事のAI」をリリースした。同社が独自開発した自然言語処理によってVOCを解析し、製品開発から危機管理まで幅広い用途で活用を促す。

　コンタクトセンターは、単なる顧客対応だけでなく「顧客の声（VOC）の活用と関連部署への共有」もミッションとして担っている。しかし、現場は日々の応対に追われ、多くの企業が蓄積したVOCを十分に活かしきれていない。また、多くの企業はコンタクトセンター以外の組織でも事業活動を通じて得た膨大な情報（文書・映像・画像・音声など）を所有しているが、各部署によってドキュメントの管理方法が異なるため、活用はおろか共有すらできていないケースがほとんどだ。OAソリューション大手のリコーは、これらの課題に対し、ドキュメント管理システム開発・販売で培った技術とノウハウで応える。

　「文書管理ソリューションの開発に長く携わってきたノウハウと、独自開発したAIをベースに、お客様からの問い合わせや対応履歴を分析、活用できるサービスを提供したい」と、リコー デジタル戦略部 基盤開発統括センターの鈴木剛氏は強調する。

　同社は昨年、「仕事のAI」シリーズをリリース。その第１弾である「品質分析サービス」は食品業界の品質管理を想定したサービスだったが、他業種のCS部門での利活用も視野に入れ、ニーズ分析に特化したソリューションとして、2022年1月に「ニーズ分析サービス」をリリースした。

　同サービスは、リコーがこれまで培ってきた自動要約生成・情報抽出・自然言語生成などの自然言語処理技術によって、ドキュメントの内容を的確に把握する機能を提供する。その大きな特徴は図１の通りだ。リコージャパンDDX事業センター事業統括室 販売計画グループの佐藤 慎一郎氏は、「使いやすさに加え、売上拡大といった“攻めの分析”と、品質問題の把握による危機管理の徹底という“守りの分析”の両面で貢献できるサービス」と強調する。

図1　仕事のAI　お客様の声（VOC）シリーズの特徴

リコー独自の言語処理技術　ニーズ分析でVOCを戦略的に活用

　「仕事のAI」で活用されている主なテクノロジーが、自然言語処理技術だ。佐藤氏は、「（リコーは）30年ほど前から自然言語処理技術の研究を進め、デジタル技術開発センターには200名ほどのAI開発者を抱えています。『仕事のAI』は、そのノウハウを詰め込んだ新しいサービスです」と説明する。具体的には、さまざまな形で蓄積されている文書・映像・音声などの情報を分類、分析する機能を提供する（図２）。これまでの文書集計に加え、個々の文・単語に基づいて言語処理が可能だ。

図2　新たな価値の創造への貢献

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　リコーは2018年、構成の異なる複数の文書の内容を比較し、文や段落を自動的に対応させて重複や差異を明確にできるAI自然言語処理技術「ディープアライメント」を開発した。仕事のAIはこの技術を採用することで、複数の文書の分類・要約・レコメンド・動向把握が可能となっている。

AI言語処理で文脈を正確に把握　企業の知識創造を支援

　昨年リリースした「品質分析サービス」が品質問題を抜け漏れなく把握するための「守りの分析」であるのに対して、「ニーズ分析サービス」を企業のVOCの戦略的活用に活かすための「攻めの分析」と位置づけている。分類・分析されたナレッジデータは、顧客満足度向上のための具体的な改善策の策定のほか、商談内容の提案による営業支援などのさまざまなビジネスシーンで活用できる。

　具体的には、VOCを「お褒め・励まし」「要望・提案」「照会・相談」「ご指摘・クレーム」の4種類へ分類する「問い合わせ分類AI」のほか、「理想・希望」「困りごと」「提案・ヒント」「その他」の4種類へ分類する「ニーズ分類AI」によって、膨大なデータからユーザーの要望や提案を抽出し、戦略的なマーケティング活動への活用が可能だ。

　特筆すべきは、ユーザーの真意を判断するための文脈認識技術だ。“美味しいハンバーグ”という好意的な単語でも、前後の表現をみると文章ごとに真意は異なる（図３）。リコーのAI言語処理技術は、ユーザーの真意に基づく文脈処理技術を有しており、ユーザーからの問い合わせ内容を適切に分析・分類できる。

図3　問い合わせ分類AIの例

　ニーズ分析サービスの導入における初期費用は10万円程度で、以降は月額費用８万円、５件100円の従量課金制となる。鈴木氏が「中堅中小企業のDXに貢献したい」と強調するように、かなりリーズナブルな価格設定といえる。

　リコーの強みは、複合機の開発・販売で培ったエッジデバイスに関する「技術力」と、クライアントの課題を解決する「価値提供力」にある。AIソリューション開発・提供においても、その強みを生かした“地に足がついた提案”は大きなアドバンテージとなりそうだ。

　また、パッケージ提供のほか、「“お客様に寄り添った個別開発”を進めていく覚悟」もあるという。リコージャパンに相談してみてはいかがだろう。