富士通研究所は、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を開発した。富士通研究所では今後、同技術を、富士通のAI技術に組み込み、銀行窓口や小売店舗などコミュニケーションが重視される様々な現場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。

　コールセンターや窓口などの顧客対応現場では、応対者の対応が企業イメージに直結するため、応対者への教育が重要視されている。従来より、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かった。

　今回、顧客と応対者の会話から、声の高さの平均や変化量、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。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較して約70％の精度で自動的に特定する技術を開発した。

　また、同技術を活用した富士通および富士通エフサスのコールセンターでの実証実験により、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％削減、また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。

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