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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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世界が認めるVERINTの音声認識AI
第2回：在宅コールセンターの切り札──全通話を品質管理

カスタマーエンゲージメントソリューション

ベリントシステムズジャパン

在宅コンタクトセンターにおける3つの壁。セキュリティ・コンプライアンス対策、応対品質管理、従業員満足度。この障害を乗り越える切り札が、VERINTの音声認識×AIを中心とした在宅ソリューションだ。在宅エージェントの維持や応対の品質管理に頭を悩ます企業が多いのではないだろうか？　これを解決する方法を今回紹介する。

在宅コンタクトセンターにおける3つの壁

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応対品質を管理するときの課題

　在宅という場所での受電応対が、コンタクトセンターと同等の品質を保たれているか？エージェントが対応に困る事はないか？を把握し、問題が出たら迅速にフォローでき運営体制を整えることが在宅エージェントを抱える企業としては必須である。

　多くのセンターでは顧客応対の評価をいまだにランダム抽出で行っている。ランダム抽出による評価では、全通話のたった数％だけで評価を行うので、様々な応対がある受電業務では、多くの指導・評価すべきコールが埋もれてしまう。

　これにはベリント会話音声分析（SA）で解決できる。全通話を自動的に音声認識してテキスト化〜カテゴリー分類し、評価に適した通話を抽出可能にする。これで評価すべきコールだけに絞り込んで、効率的な評価が可能になる。抽出の判断基準をAHTのみならず、特定のキーワードなどで抽出可能だ。例えば「絶対儲かります」など、金融業界でエージェントが発してはいけない単語やフレーズでの文章検索の設定も可能だ。在宅エージェントを多数抱える海外のコンタクトセンターでは、必須の管理ツールとして導入されている。

応対評価の自動化で負荷を削減

　さらにベリント自動応対品質管理（AQM）は、在宅エージェントの“応対評価業務”を自動化できる。全通話を音声認識し、その全通話を対象に応対品質を評価することで、在宅エージェントでも一定の品質を担保することができる。挨拶や復唱の有無などのシンプルな評価は自動化し、自動評価の一部を人間が手動で評価するハイブリット評価の設定も可能だ。また、KPI管理により閾値以下の評価結果を自動通知し、問題点を即座に把握、コーチングに繋げることができる。

世界が評価するベリントの音声技術

　ベリントのテクノロジーは世界トップレベルだ。昨年のアジアパシフィック地域を対象とした調査会社のレポートではシェアNo.1を獲得、同年秋の2020ピープルズチョイスアワードでは音声分析・人工知能・チャットボット等５分野でベスト3に選ばれており、世界中で導入実績を持つ。

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リモート環境支援からデジタルシフトまで
AIが強力支援する『CXを向上する顧客対応』

クラウド型CXプラットフォームCXone／応対分析ソリューションNexidia

ナイスジャパン

「在宅オペレータの適切なフォロー、評価、指導」「電話からメール／チャットへのシフト」「CX（顧客体験）向上」──これらのニーズに一挙に応えるのが、ナイスジャパンのクラウド型CXプラットフォーム「CXone」だ。SVは、通話だけではなく画面もリアルタイムでモニタリングし、まるですぐ横にいるかのような指導が可能となる。また応対分析ソリューション「Nexidia」では、応対ログやFAQの閲覧数などの分析結果を基に、状況に合わせた適切な応対を指示することができる。

　人手不足と感染症対策を受け、多くのコンタクトセンターがリモート（在宅）シフトとノンボイスチャネルへのシフトを並行して進めている。それらはいずれもITの支援なくしては実現不可能だ。

　リモートシフトに不可欠なITシステムとして挙げられるのは、クラウドソリューションやセキュリティ対策ツールなどがある。しかし、これらは最低限の要件であり、実運用にはさらにさまざまなシステムが必要だ。例えば、自宅というスペースに制限のある環境では、小さな画面でも快適に操作できる、一元化されたオペレーションシステムが欠かせない。また、SVが離れた場所からでもきめ細かい指示やケアができるマネジメント支援システムも重要だ。

オムニチャネル対応を１画面で実現　在宅のPC環境でも快適に操作

　ナイスジャパンのクラウド型CXプラットフォーム「CXone」は、オムニチャネルルーティングやWFM（ワークフォースマネジメント）、顧客分析など、コンタクトセンターに必要な機能を包括的に提供している。CX（顧客体験）や顧客のインサイトを、すべてのチャネルを横断して理解、分析する機能を備え、リッチなレポートやダッシュボードを使ってセンターの運用状況を可視化する。AIを活用し効果的、効率的に改善サイクルを回すことも可能。これらはすべてクラウドで提供されるため、開発や複雑なインテグレーションを必要とすることなく容易に利用できる。

図1　クラウド型CXプラットフォーム「CXone」のポートフォリオ

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　オペレータは、ソフトフォン対応のオペレーション画面「MAX」上で、顧客情報の閲覧やFAQ検索が可能で、かつ待ち呼状況などの把握、業務スケジュールの確認、評価のフィードバックなど、あらゆる情報にアクセスできる。さらに、独自開発したAIが業務を支援。具体的には、音声認識技術を活用してFAQをレコメンドしたり、通話内容をリアルタイムで自動評価するなど、「もっとゆっくり話しましょう」といった注意喚起を行う。

　自動評価機能は、応対分析ソリューション「Nexidia」による顧客とオペレータの対話内容の分析によって実現する。ナイスジャパン ソリューションコンサルタントの鷹野ジュリアン氏は、「一定量の通話データがあれば、オリジナルの評価モデルを構築できます。例えば“親身な対応”という評価のコールを投入すると、AIがその特徴を学習し、自動で評価する仕組みを構築します」と説明する。

　AIエンジン「Enlighten」は非構造データであるオペレータのソフトスキルを自動的にスコアリングすることが可能。オペレータの応対品質を飛躍的に高める支援となる。同社ソリューションコンサルタント マネージャーの望月智行氏は、「AIは、スムーズなオペレーション、正確な案内、寄り添った話し方などを支援できます。オペレータがそれをもとに研鑽、追求することでCX向上を実現できます」と強調する。

　MAXは、バーチャルアシスタント「NEVA」との連携も容易だ。AIが応対内容をベースに入力データを作成し、RPAツールが送信するといった仕組みを構築でき、オペレータはACW（事後処理）から完全に解放される。生産性が高まり、負荷軽減を図れるだけではなく、人為的ミスの解消も期待できる。

図2　オムニチャネル対応のエージェントUI・SVツール

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リモートオペレータの画面共有　すぐ横にいるような指導を実現

　一方、SV／マネージャー向け管理ツール「Supervisor」では、個人／チームごとのパフォーマンスやWFMなど、あらゆるデータにアクセス、分析できるダッシュボード機能を実装している。すべてのチャネルを通した対話がリアルタイムに記録され、可視化される。ソリューションコンサルタントの清水正直氏は、「オペレータの画面もリアルタイムで確認できるため、リモートで離れた環境でも、まるですぐそばにいるようなフォローや指導ができます」と話す。「対応時間が５分以上」など閾値を設定すると自動で通知、設定した条件にマッチしたコールを抽出し評価対象としてリスト化することも可能だ。

　さらに、AIがWFMでの予測やスケジュールの検証や顧客分析を強力に支援する。コールの傾向から必要なスキルを分析し、中長期の人材育成プランや人材配置の最適化にも役立てることができる。

　加えて、応対ログやCS調査の結果など、さまざまなデータを構造化し、仮説検証や課題抽出をサポートする。例えば、アポイント取得を目的としたアウトバウンドセンターでは、ログを解析した結果、「不在」「忙しい」と言われたときのカウンターフレーズがほとんど実践されていないことが分かった。実際にオペレータが応対履歴に残していたのは「料金が高すぎるため」という理由が多く、これをベースにした分析では分かりえなかった事実だ。

　昨今、多くのセンターで取り組みが進むオムニチャネル化についても、AIを活用した応対分析によって、応対ログやFAQの参照ログなどから、お問い合わせ内容ごとのチャネル最適化が実現可能だ。