• 製品紹介

キーワード検知から品質管理まで
テキスト化不要で全通話を分析

AudioFinder/Nexidia Analytics

アイティフォー

コンタクトセンターに集積される情報の活用に関して、アイティフォーでは会話分析ソリューションの導入を推奨する。顧客との会話を音声認識技術により分析することで、コンプライアンス遵守をはじめ企業が抱える課題抽出や品質管理など目的に合わせた活用を実現。業務の効率化や業務課題の改善につなぐことができる。

　コンプライアンス遵守やクレームの洗い出しでは、音声検索ツール「AudioFinder」が機能する。会話をテキスト化することなく、音素検索技術により任意のフレーズを含む音声を検出することが可能。音声テキスト化に伴うサーバーやシステム構築が必要なく、簡便な操作と低コストで実施することができる。保険、銀行・カードなどの金融機関や通販会社などで、コンプライアンスに抵触するようなNGワードの有無やクレームにつながる会話を特定する。人による聞き起こしに比べても、圧倒的に業務効率が向上され、全通話を対象にしたチェックも実現する。また、声紋検出機能により人物の特定が可能で、なりすましの防止やクレーマー対策などにも有効だ。

会話分析で業務改善

　さらに会話分析を進めてVOC活用や、オペレータの応対品質向上まで視野に入れた製品として音声認識技術を採用した会話分析ソリューション「Nexidia Analytics」が挙げられる。特に経営層に対するコールリーズンレポートでは、オペレータからの報告ベースで作成されるケースが多いが、オペレータの主観に基づくレポートによらず客観的に通話内容の音声検索からコールリーズンを分類、見える化することができる。これにより業務課題の洗い出しにつながり、業務改善では仮説検証のみならず、新たな仮説の手がかりを見つけることにもなる。また、リモート業務によりオペレータの業務が見えにくい状況でも、全通話を対象に、通話時間、通話内容を紐付けて自動的にスコアリングが可能。これを分析・評価することでオペレータのモニタリング・コーチングを客観的かつ効率的に行うことができる。

AudioFinder/Nexidia Analytics 活用事例

活用目的に合わせて導入可能

　「AudioFinder」は、「Nexidia Analytics」の音声検索機能に特化した派生製品だ。任意のフレーズから特定の会話が抽出できる機能を活かし、聞き起こしや音声テキスト化といった労力を省くことができる音声認識活用の入門機といえる。「Nexidia Analytics」では、会話分析を通じて企業の課題を継続的につなぎ、問題の根本解決や未然防止といった活動にまで機能を有する。感情解析を活かした分析に加えて、音声のみならずEメール、チャット、SNSなどテキストコミュニケーションを含むオムニチャネルにわたるVOCまで網羅することができる。アイティフォーでは活用目的に合わせて効果的なシステムを提供する。

• 製品紹介

安全性と利便性をトレードオフにしない！
顧客の「声」をパスワードに活用

Nuance Security Suite

Nuance Japan

情報漏えいは、企業に対する信頼性を低下させ、ブランド価値を棄損する。しかし、セキュリティは強固にすればするほど、顧客の負担や手間を増やし、エフォートレス環境とトレードオフになる傾向が強い。Nuance Japanは、声紋認証ソリューション「Nuance Security Suite」の訴求を強め、高セキュリティかつエフォートレスな顧客体験の実現を支援している。

　不正ログイン・不正利用などの情報漏えい事件は、顧客の企業に対する信頼を著しく損なう。顧客情報を取り扱うコンタクトセンターにとっても、セキュリティ対策は、喫緊かつ永遠の課題である。

　ところが、「本人確認」をはじめ、セキュリティ対策は強固にすればするほど、顧客の情報管理やさまざまな操作の手間を増やすことになり、利便性の低下を招きがちだ。つまり、情報セキュリティと顧客体験（カスタマーエクスペリエンス）は、トレードオフの関係になりやすい。

　そこで、Nuance Japanが、その両立を実現するソリューションとして訴求を強めているのが声紋認証機能を提供する「Nuance Security Suite」だ。

　同ソリューションは、発音や話速、アクセントに加え、声道や口の形状、大きさなど、多くの声の特徴点を抽出したデータをバックグラウンドモデル（声紋データベース）に登録、認証する音声との照合を行う（図）。

図　Nuance 声紋認証の仕組み

　ID／パスワードによる確認のように顧客が記憶する必要がなく、「メモに残す」「同じパスワードの使いまわし」などの他者への漏えいリスクは発生しない。なお、声の特徴とは別に音声のゆらぎも判定できるため、録音音声や合成音声を使ったなりすましも検知可能だ。音声通話やIVR、スマートフォン向けアプリといった顧客の発話を取得できる仕組みがあれば容易に導入できる点も特徴だ。

数秒の発話で本人確認を完了

　Nuance Security Suiteは、「VocalPassword」「FreeSpeech」「FraudMiner」の３つのソリューションで構成され、用途に応じて選択できる。

　VocalPasswordは、固定のパスフレーズの発話によって認証を行うもの。セルフサービスにおける本人確認などに適している。

　FreeSpeechは、リアルタイムの通話音声をモニタリングして自動認証する。電話応対における本人確認処理に利用することで、応対時間の短縮および顧客満足度の向上が期待できる。声紋は、最初の入電時に顧客の許可を得たうえで、データ作成・登録。次回以降は、3秒から6秒程度の自然な発話で認証を完結できる。

　FraudMinerは、要注意人物の声紋と照合して不正を検知する。FreeSpeechと組み合わせることで、リアルタイムの検知を実現する。

　すでに、グローバルでは、金融機関を中心に500件以上の導入実績を有しており、国内においては、鹿児島銀行や楽天生命が採用している。

　コロナ禍において、店舗などの対面接点の利用が限られる現在、コンタクトセンターがカスタマーエクスペリエンス向上に与えるインパクトは従来よりも大きい。サービスの利便性を維持しつつ、不正やなりすましを防ぐ。顧客に対する姿勢を強く打ち出し、他社との差別化を図る機会と言い換えることもできる。

• 製品紹介①

• 製品紹介②

コンタクトセンターに期待される自動化とは？
従業員の生産性と業務品質を大幅改善

Verintリアルタイム音声分析／自動応対品質管理

ベリントシステムズジャパン

コンタクトセンターで最も期待される自動化は、首尾一貫した顧客体験の提供や、従業員が有益な業務へ集中するための支援が鍵となる。ベリントは、リアルタイム会話分析によるガイダンス表示、顧客応対の評価管理の自動化など──業務支援自動化ソリューションを提供する。

　昨今、RPAが注目されコンタクトセンターでも業務をいかに効率化するかが課題になっている。一方、エージェントが顧客とのより良い関係を構築するための適切な応対や、スーパーバイザーがエージェントをコーチングするための面談など、重要な業務に人間の関与を集中させる必要がある。ベリントの顧客エンゲージメントスイートなら、顧客応対をガイダンスでサポートしたり、応対評価業務や事務業務の自動化をワンストップで実現できる。

1. リアルタイムに会話を認識しナレッジとして回答・検索を支援

　顧客が期待する首尾一貫した顧客体験を提供するためには、システム間の連携が欠かせない。ベリントの「リアルタイム会話音声分析（RTSA）」は、深層ニューラルネットワーク（＊1）を搭載しており、リアルタイムに会話を認識してナレッジ管理に情報を共有する。これによりエージェントへのガイダンスも、リアルタイムで自動的に表示されるため、顧客への回答や検索をスムーズに行うことができる。また、特定ワードが検知されると即座に管理者に通知される。

　新製品の「AI バーチャルアシスタント」と連携すれば、AI会話分析により、適切なエージェントへルーティングすることで、不要なたらいまわしの削減も可能。この製品は早くもグローバル企業に導入中で、日本語版は年内に発売予定。

2. 全通話を対象に100％スコアリング　自動で顧客応対品質を評価・管理

　スーパーバイザーは、エージェントの顧客応対のモニタリングや評価に多くの時間を費やしている。ベリントはこの評価業務を自動化すれば、スーパーバイザーが、より付加価値の高いエージェント教育のためのコーチングや面談に時間を使えるようになると考えた。

　「Verint 自動応対品質管理（AQM）」では、全通話を音声認識でテキスト化、あらかじめ設定された評価基準に基づいてスコアリングして、自動的に応対品質を評価できる。

　録画された応対画面を確認しながら、必要なところを部分的に手動で操作するハイブリット評価も設定できる。また、KPI管理により閾値以下の評価結果が自動的にスーパーバイザーに通知されるようにすれば、問題点を即座に把握してコーチングに繋げられる。

自動応対品質管理（AQM）のプロセス

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　ベリントは、DMGコンサルティング社の『2018/2019年 ワークフォースマネジメント製品とマーケットレポート』（＊2）でも複数の分野で完璧な顧客満足度スコアを獲得している。検討に加えてみる価値はある。

Verintが網羅する業務支援自動化ソリューション

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＊1：オントロジー（言葉の概念体系）に基づいた自然な言語処理で自動的に会話を分類する
＊2：出典 『2018/2019 Workforce Management Product and Market Report,』DMG Consulting LLC、2018年3月

• 製品紹介

導入支援から活用拡大、人材教育まで
ニーズに合わせてフレキシブルに対応

RPAトータルソリューション

バーチャレクス・コンサルティング

業務範囲ごとに複数のベンダーが入り、分業型で進められがちなRPA導入プロセスも、バーチャレクス・コンサルティングなら“コンサルティング×アウトソーシング×テクノロジー”の知見を活かしてワンストップでサポート。RPAに関するさまざまなニーズに応える。

　採用難、そして働き方改革が推進される中、RPA導入に関心をもつ企業は多い。しかし、導入ありきでつい前のめりになってしまい、導入したものの十分に活用できていないケースも散見される。「そもそも何のために必要なのか？」という根本的な目的を熟考した上でRPAの導入を検討すべきである。RPAは、目的を達成するための選択肢の1つに過ぎない。

　バーチャレクス・コンサルティング（以下、バーチャレクス）なら、コンタクトセンターをはじめとするCRM領域でのビジネスに特化する立場から、クライアントの目的（ニーズ）に合わせた総合的なRPAソリューションの提供が可能だ。

導入前の業務整理から導入後の活用拡大まで支援

　コンサルティングやアウトソーシング事業を手掛けるバーチャレクスには、多岐にわたる業務支援や改善提案の実績を有する課題解決のプロフェッショナルが多く在籍している。そのため、細やかな業務整理と課題の顕在化作業が可能だ。RPAの導入に際しても、プロセスのどの部分を自動化すると効果があるのかを可視化、対象業務を選定して実際に業務が自動化できるかを検証（PoC）、さらに、導入後は活用範囲の拡大を支援する。

サービス支援範囲

　一方、バーチャレクス社内でも、コンタクトセンターをはじめとするさまざまな業務にRPAを積極的に活用しており、RPAの継続的なノウハウの収集や蓄積を図っている。

　また、自社開発のRPA製品を持たないため、特定の製品に依存することなく、クライアントのニーズに合わせて、中立的な立場から評価が可能なことも大きな特徴と言える。現在、複数のRPA製品を取り扱っており、ライセンス販売のみも可能である。

RPA有効活用のための人材育成を支援

　「導入したものの、社内でメンテナンスできない」「操作、活用できる社員がいない」というニーズに応え、導入後の改修・更新や、担当者への引継ぎ、人材の育成支援も積極的に行っている。

　取り扱い製品のひとつであるUiPath（ユーアイパス）に関しては、リセラー講師によるトレーニングに準拠した教材を活用した教育プログラムを提供、東京、大阪の2拠点で随時ワークショップを開催している。

　また、アウトソーシングサービスとして、コンタクトセンター運営と併せてRPA活用支援のためのエンジニアも派遣している。

　このようにバーチャレクスでは、導入前はもちろん、導入後までRPAに関するさまざまなニーズをトータルサポートする。RPAの導入、活用をご検討の際は、ぜひバーチャレクスにお声掛けいただきたい。

• 導入事例

＜導入事例＞ freee

決算期の強力助っ人に「チャットボット」
“経営者のSOS”の半分は自動応答で解決

QA ENGINE

Studio Ousia（スタジオ ウーシア）

クラウド会計ソフト大手のfreeeは、Studio Ousia（スタジオウーシア）の自動応答システム「QA ENGINE」を基盤としたチャットボットサポートを「クラウド会計ソフトfreee」ユーザーサイトに開設した。現場主導で継続的にチューニングを実施し、回答精度を向上。一般的な質問をチャットボットで解決することで、確定申告前の繁忙期の業務負荷を軽減し、顧客サポート全体の迅速化を図った。今後は、他サービスでの設置や、メール業務への展開も検討している。

　クラウド会計ソフトを提供するfreeeのカスタマーサポートには、毎年、確定申告・法人決算を前に、企業の経営者から「SOSの声」が届く。内容は、一般的な経理知識からちょっとした“相談”まで幅広い。確定申告の提出期限が目前に迫る最繁忙の月では、問い合わせ数が月間3万件近くになる。

　同社のカスタマーサポートは、顧客にとっての“社外の経理担当者”として、いつでも気軽に問い合わせられるよう、チャットを主体にシフト勤務で運営している。繁忙期は管理職を含むカスタマーサポートチーム総動員のうえ、他チームのメンバーによる支援や外部パートナーの人員派遣で補強することもあった。しかし、会計ソフトのユーザー（顧客）が60万事業者を超えた2016年春、補強体制ゆえの課題が顕在化した。Fastest Customer Support業務企画チームの浅越光一氏は、「広範な会計知識が求められるため短期でのキャッチアップ（習得）が難しく、お待たせしたり、社内スタッフへのエスカレーションを要する案件が増えていました」と当時を振り返る。

　課題解決に向け、過去数年の繁忙期のコールリーズンを分析すると、「請求書の作り方は？」など、一般的かつ類似した質問の割合が一定数を占めることが判明した。「共通の回答ができる質問を自己解決してもらえれば、オペレータが複雑な質問への回答に集中できると考えました」と、チーフスーパーバイザーの井上 健氏は強調する。

機械学習を使った簡単育成　チャットボットでの解決率50％に

　2017年1月、Studio Ousia（スタジオウーシア）の機械学習を活用した自動応答システム「QA ENGINE」を採用し、会員向けサイトにチャットボットサポートを開設（画像）した。ユーザーが質問すると自動で回答を返す。答えにユーザーが満足できない場合には「担当者に質問を引き継ぐ」ボタンをクリックすると、人間のオペレータが対応するフローとなっている。入力された全ての問い合わせに対して、回答を表示した割合＊を表す「表示率」とチャットボットで完結した割合を表す「解決率」との推移を見ながらチューニングを繰り返し、回答精度の向上に取り組んだ。井上氏は、「チャットボットは、新人オペレータと同じ扱いです。目標に基づいて育成できなければ、かえって顧客満足を損なう」と説明する。

＊freeeのチャットボットではQA ENGINEのAPIが返す確信度スコアが一定以下のものは表示されないように設定されている。したがって、質問に対して回答候補が存在しない場合や学習データが不足している場合には回答は表示されないこととなる。

　図に機械学習によるチャットボット“育成”のプロセスを示した。具体的には、「（1）回答候補の入力」「（2）学習データの作成」「（3）機械学習の実施」に分かれる。

図　チャットボット「QA ENGINE」育成プロセス

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　（1）回答候補の入力は、既存のチャットサポートの定型文約300件を活用し、回答候補一覧を作成した。QA ENGINEは、「現場で運用が完結すること」を前提に開発されているため、データの入力は手入力かCSV形式のアップロードで可能。「Excelシートにデータをまとめるだけで完結できスムーズに進みました」（井上氏）。

　（2）学習データ（Q&A）の生成では、過去に蓄積されたチャットの応対履歴から抽出した質問データをCSVでアップロードし、QA ENGINEの運用画面で示される回答候補との紐づけを行う。浅越氏は、「紐づけたデータをチャットボットが学習することとなるため正確であることが大切ですが、通常のサポート業務に慣れているオペレータであれば簡単に対応できます」と説明する。

　（3）機械学習は「学習開始」ボタンをクリックするだけだ。上記の全てのフローが専門知識がなくてもできるところも嬉しい機能だという。運用開始後は、浅越氏の主導で、定期的にチューニングを実施。チャットボットが回答できなかった質問の回答を作成して学習データを追加したり、不要な回答候補を削除している。「チャットボットの利用傾向の確認や、回答候補の統合、内容修正などが容易にできます」（浅越氏）。

　導入当初の表示率は50％、解決率は30％。最繁忙を迎える3月は機械学習はできなかったが、その後の継続的な機械学習の実施により、2017年9月現在の時点で表示率80％、解決率50％に向上した。「学習データについて顧客応対の現場の意見を積極的に取り入れられる、現場とシステムの担当者との距離の近さも回答精度向上の要因のひとつになりました」と、井上氏は述べる。

正確な回答で問い合わせ減　他サービスやメール対応も検討

　繁忙期にあたる2017年の確定申告期は、チャットボット導入直後に迎えることとなったが、すでに効果が表れていた。

　顧客数が前年比20万増の80万事業者に増加しているため、多数の顧客を待たせる懸念があったが、予測に反して例年の20％減のスタッフ体制でカバーできた。「人員の削減割合とチャットボットで自動化できた割合は、直結するわけではありませんが、相当近いと推計しています」と井上氏。

　実際に、効果測定で1日チャットボットを停止させたところ、チャットサポートの問い合わせ件数が明らかに増えたという。「カスタマーサポートになくてはならない存在です」と、浅越氏は強調する。利用する顧客から寄せられるコメントも好評だ。「実は新しいデータを追加するごとに精度が上がるので、継続して育成すればボットが質問全体の80%までさばけるところまで頑張れるのではないかと思っています」（井上氏）。

　今後は、企業アプリへのチャットボット搭載や、メール対応業務への適用も検討している。

ユーザープロフィール

freee株式会社

●所在地：東京都品川区西五反田2-8-1 五反田ファーストビル9階
●設立：2012年7月
●資本金：96億603万円（資本準備金など含む）
●代表者：創業者・代表取締役　佐々木大輔
●従業員数：400名（2017年8月）
●事業内容：会計、人事労務、会社設立・開業、マイナンバー管理など、バックオフィス業務の効率化・自動化を支援するクラウドサービスの開発、提供