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音声マイニングとは?活用例や選定時のポイントもあわせて解説!

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2019年11月28日 最終更新
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音声マイニングとは?活用例や選定時のポイントもあわせて解説!

音声マイニングとは、音声データをテキストマイニングできるツールのことです。本来テキストマイニングは文字に起こしたデータを処理しますが、音声マイニングは音声データの解析ができるので、コールセンターやお客様窓口など電話対応が必要な場面で有効活用できます。

この記事では、音声マイニングとはどのようなものか、その活用例や選定ポイントも解説します。

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音声マイニングとは

音声マイニングとは、音声をもとにしたデータ(テキスト)マイニングのことです。コールセンターなどで使われる音声データを一度テキスト形式などに変換し、有益な情報を発掘します。

近年では、膨大な量のデータから有益な情報を見つける活動である「データマイニング」が注目されています。その中でもテキストデータから、ビジネスに有効活用できる情報を探す「テキストマイニング」が活用される機会が多いです。

一方、人工知能などを使って音声データをテキスト化することが可能になりました。そのため、通話や録音などの音声データをより活用する「音声マイニング」が注目されるようになったのです。

今後もAI技術が進むことで、より正確な音声認識が可能となり、音声マイニングはさらに普及していくと期待されています。

音声マイニングの活用例

つづいて、音声マイニングが実際にどのように使われているのか活用例を見ていきましょう。

コールセンター業務の効率化

音声マイニングがもっとも活用されているのは、音声データを大量に扱う「コールセンター」です。実際には音声マイニングだけでなく音声認識機能も利用することで、業務効率を向上させています。

従来、電話応対の履歴をテキストとして残すには、応対後に要点をまとめ手動で入力する必要がありました。AIによる音声認識により顧客との会話がリアルタイムで自動でテキスト化・要約できるようになります。これだけでも、大幅に事後処理業務の効率化を図れるでしょう。

さらに音声マイニングを活用すれば、応対履歴から顧客のニーズを発掘できます。例えば、クレームの内容からサービス品質の向上に繋がるヒントの発見や、オペレーターの対応を記録することで応対品質の向上も期待できるでしょう。

過去の履歴を見ながら応対することで通話時間の削減も可能で、対応件数を増やすことが期待できます。

オペレーターの応対品質の評価・改善

音声マイニングを活用すれば、社内で課題や改善策を分析・共有しやすくなるでしょう。

例えばコールセンター業務では、オペレーターのスキルによって対応時間が長くなってしまうことがあります。このような課題の原因を見つけ改善するためにも、音声マイニングによる分析は有効です。

成績の悪いオペレーターグループの通話記録を音声マイニングすることで原因を見つけられるでしょう。さらに、優秀なオペレーターの履歴を分析すれば、対策を講じやすくなります。このように問題点と改善法のどちらも見出すことが可能です。

音声マイニングによる改善の体制が整えば、新人とベテランの間で生じるスキルの差を埋めやすくなります。

ほかにも、顧客との会話をテキスト表示しながらトレーニングすることで、素早く必要なスキルが身につきます。結果として研修時間の短縮や教育係の負担が軽減し、本来行う業務に集中できるようになるでしょう。

音声マイニングツールの選定ポイント

音声マイニングを実践するために必要なツールの選び方を見ていきましょう。

分析精度が高いか

音声マイニングではどれだけ正確に音声を認識して分析できるかが重要となります。しかし実際には音声認識の精度は100%ではなく、誤認識も発生してしまいます。この認識の精度は製品によって異なるため、よく確認しなければなりません。

また、分析できる範囲も重要です。例えば、顧客の声の高さや大きさから感情を読み取れる製品があります。特にクレームの電話であれば、相手がどのような状態なのか把握することは重要でしょう。

会話のリズムや使われている言葉などさまざまな要素によって、抑え気味の感情まで分析できる製品も出ています。

業務を効率化する機能が搭載されているか

近年の音声マイニング製品では、自動応答機能などを搭載しているものがトレンドとなっています。

収集した音声データを元に分析を行っても、その結果を業務に活かせなければ導入効果は薄いです。製品によっては搭載しているAIの精度が非常に高く、業務の自動化も可能にしています。

このような製品を選ぶことで、応対品質だけでなく業務効率をも短期間で高められます。

運用しやすいか

音声マイニングは日々の業務で利用するツールであるため、運用しやすいかどうかも重要です。データ分析から分析結果の業務への活用までを自社の社員でできる製品なのか確認してください。

また、収集した音声データを分析すれば、すぐに改善効果が現れるというものではなく、継続して経過を観察する必要があります。そのため、チューニングやメンテナンスを自社で行えるかどうかも重要でしょう。

ツールによってはユーザーが効率良く運用するために、設定・分析のサポートを行っていることもあります。自社の状況やサポート体制のバランスを見て、利用しやすい製品を選ぶようにしましょう。

音声マイニングを使って業務を効率化しよう!

音声マイニングは、大量の音声データを自動でテキスト化しマイニングする技術です。

コールセンターなどで利用すれば、応対履歴から顧客の状態や応対品質を分析できます。成績優秀なグループの応対履歴を分析することで、効果的なトークや業務改善のヒントを社内で共有できるでしょう。

製品を選ぶときは分析精度・機能・運用しやすさを確認してください。最適なツールを使って音声に関わる業務を効率化しましょう。

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