RevCommは、「分析力のMiiTel」から「伴走するMiiTel」への進化に向けた機能強化の第3弾として、AIによる応対メモの自動ラベリング機能をリリースした。これにより、発話されたキーワードに基づいてAIが自動で通話データをラベリングし、通話ビッグデータのアセット化に貢献する。
これまでMiiTelでは、通話終了後にユーザー自身が事前に設定した応対メモにチェックマークをつけることで通話のラベリングを行っていた。これにより、通話データを「通話の結果別」などに分類し、「成約につながった通話の傾向」「断られた際の傾向」の抽出を可能にしてきた。
一方、ユーザーの応対品質（NGワードの発話、フィラーの多さなど）や顧客の反応（ポジティブな評価の声が上がっているなど）に関するラベリングはユーザー自身での判断が難しく、「良い通話」「要注意の通話」を自動で抽出し、イネーブルメントに活かすことには課題があった。
今回リリースしたAIによる自動ラベリング機能では、発話されたキーワードによって応対メモが自動でラベリングされる。ユーザーの応対品質や顧客の反応による自動ラベリングが可能となり、確認すべき通話のピックアップやユーザーごとの特性抽出に貢献する。
顧客の課題とその解決方法（例）
▼インサイドセールス
課題：確認すべき項目が漏れており、十分なヒアリングができていない。
自動ラベリング機能で実現できること：必須のヒアリング項目のワードを網羅できた場合、「ヒアリング完了」の自動応対メモを付与。「ヒアリング完了」ラベルの有無により、ヒアリングの網羅性を担保できているかどうか判断できる。
▼コールセンター
課題：オペレーターの応対品質を向上させたい。
自動ラベリング機能で実現できること：NGワードが発話された場合、「NGワード出現」の自動応対メモを付与。Slack通知やメール通知などの機能を活用することで、「NGワード出現」のラベルがついている要注意の通話を可視化・通知し、オペレーター自身による改善を促進する。
