SHOEISHA iD

※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(メールアドレス&パスワード)でログインいただけます

おすすめのイベント

おすすめの講座

おすすめのウェビナー

マーケティングは“経営ごと” に。業界キーパーソンへの独自取材、注目テーマやトレンドを解説する特集など、オリジナルの最新マーケティング情報を毎月お届け。

定期誌「MarkeZine」

第68号(2021年8月号)
特集「ブランドの魅力が伝わる、戦略的な顧客接点」

定期誌購読者なら
誌面がウェブでも読めます

MarkeZineニュース

富士通研究所、会話音声から顧客の満足や不満を特定する技術を開発

 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。

音声分析を活用した応対者教育
音声分析を活用した応対者教育

 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。

上:本技術による明るさ定量化、下:本技術の構成
上:本技術による明るさ定量化、下:本技術の構成

 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。

【関連記事】
ヤマハ×横浜市交通局、バスのガイド音声を多言語に翻訳表示する実証実験を開始
エイチ・アイ・エス、LINEを活用したコールセンターシステム導入
CA、人工知能を活用したチャットボット事業の拡大を目的に沖縄チャットセンターを設立
ガイアックス子会社、有人対応とBot対応でチャットサポート行う「hitobo」リリース
Ve Japanがコールトラッキングの「ADgainer」と連携、電話応対での成果測定が可能に

この記事は参考になりましたか?

  • Facebook
  • Twitter
  • Pocket
  • note
関連リンク
MarkeZineニュース連載記事一覧

もっと読む

この記事の著者

MarkeZine編集部(マーケジンヘンシュウブ)

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

この記事は参考になりましたか?

この記事をシェア

MarkeZine(マーケジン)
2016/10/18 10:00 https://markezine.jp/article/detail/25430

Special Contents

PR

Job Board

PR

おすすめ


イベント

新規会員登録無料のご案内

  • ・全ての過去記事が閲覧できます
  • ・会員限定メルマガを受信できます

メールバックナンバー

アクセスランキング

アクセスランキング