お役立ち情報

販売時にコンプライアンスに違反した説明をしていないか」「適切にリスク説明を行えているか」「オペレータの応対スキルに問題はないか」など、モニタリングを行うには膨大な時間と労力が必要になります。
日々蓄積される通話をすべてチェックすることは現実的ではありませんが、抽出する件数が少ないと重要な通話の確認が漏れる可能性も高くなります。

そこで音声認識の導入が大きく貢献します。
すべての通話を「テキスト化」することで

• NGワードなど特定のキーワードを含んだ通話を、検索で絞り込むことができる
• 通話をテキストで可視化でき、斜め読みすることができる
• テキストで表示した通話から、聞き直したい箇所を指定して音声の再生ができる

など、音声だけで行うモニタリングと比べ、業務の負荷を大幅に軽減することができます。

電話応対スキルの向上は、顧客満足度の向上や成約率の向上に繋がることはもちろん、オペレータ自身の不安解消や自信醸成ができるため、離職の抑制にも繋がります。
マニュアル化された教育だけでは、オペレータ一人ひとりに適切な指示が難しい一方、それぞれの「話法」や「癖」などを把握・改善するためには膨大に蓄積された通話記録をチェックする必要があります。

そこで「テキスト化」を利用することで、音声を聞くことなくオペレータの話法を把握できます。

• ベテランスタッフの話法を、トークスクリプトとして容易に
• 通話の見える化で、口癖などを客観的に把握できる
• 挨拶やお礼など、基本的なマナーの実践をテキスト検索で確認できる

など、効率的に確認や分析が必要な通話を見つけ出し、電話応対スキル向上に活かす上でも効果を発揮します。
また、オペレータの発話の認識精度を見ることで、客観的な発話の品質測定にも利用できます。

応対履歴の入力や、緊急対応時の報告書作成など、電話応対の記録文書作成にも少なからず時間を取られます。
また、記録作成者により入力品質にバラつきがあったり、個人の解釈や感情が入るなど、信頼性・正確性が問題になることも。

そのような「後処理」を効率化し品質を高める上でも「テキスト化」は有効に活用できます。

• テキスト化された通話を利用し、追記・修正のみで迅速に作成できる
• 客観的なテキストを基に、記入漏れや記録間違いなどを軽減できる
• 通話の聞き直しは必要な部分だけに絞ることができ、大幅に時間を短縮できる

など、いままで通話を聞き直しながら行っていた記録作成を効率化・平準化することができます。

お客様対応部門に蓄積される「顧客の声」には、商品・サービスの品質向上や経営改善などのきっかけが埋もれています。
「VOC活用」という言葉が使われるようになって久しい中、「膨大な応対記録の中から、貴重な生の声をいかに抽出するか」「どのように分析して全社共有するのか」など、解決すべき課題も多く残っています。

効果的にVOC活用を運用する上でも、通話のテキスト化が大変有用です。

• 通話録音で蓄積されている音声を、集計可能なテキストとして活用できる
• キーワードごとの発話頻度など数値化が容易になる
• クレームをテキストで俯瞰して確認でき、きっかけや対応策、改善策を客観的に検討できる

など、限られた部署に溜められていた音声ビッグデータを、数値化でき客観的なデータとして共有が可能になります。

音声認識では「周囲音が混ざった音声」「早口」「小さすぎる声/大きすぎる声」「聞き取りにくい声」などは認識しづらく、通話内容によって認識率は変化します。
企業・業界特有の専門用語やフレーズを登録するなど、利用環境に合わせて音声認識エンジンを「チューニング」することで、認識精度の向上は図ることができますが、100％正確に認識できるわけではありません。

• どの程度の認識率であれば利用価値があるのか
• 認識してほしいキーワードがテキストとして残せているのか

など、自社でどのように使用するのかを想定した上で認識精度を想定する必要があります。

また、チューニング以外でも「ゆっくりと発話する・語尾もしっかり発話する」といった丁寧な発話を心掛けていただくことで認識率を高めることができ、「オペレータがお客様の発話を復唱する」ことで、認識精度を一定に保つことが難しい顧客側の会話も正しく認識されテキストとして残りやすくなります。

まずは「何のために導入するのか」「どういった効果を期待するのか」など、音声認識導入に向けた効果を明確に設定しましょう。
「モニタリング業務に掛かる時間を3割削減できれば、○○時間分の残業抑制につながる」
「後処理時間を1/3に短縮することで、放棄呼率○○％低減が想定できる」
など、具体的に想定することで「どの程度の認識精度が必要なのか」「どの程度の利用頻度になるのか」などがイメージができます。

また、データの蓄積やツール利用の社内浸透など、ある程度の期間の利用を想定した検討が必要です。
音声認識ベンダーによって異なるさまざまなコストを「イニシャルコスト（初期費用）」「ランニングコスト（維持費用）」に分けて、トータルコストで考えることが大切です。
「後処理時間を1/3に短縮することで、放棄呼率○○％低減が想定できる」
など、具体的に想定することで「どの程度の認識精度が必要なのか」「どの程度の利用頻度になるのか」などがイメージができます。

• 必要な機能の絞り込みや、既存の自社設備の活用など、最適なシステムを選定してイニシャルコストを抑えられないか
• 利用頻度の増加やチューニングなど、継続利用する上で増加するランニングコストを想定できているか
• トータルで必要になるコストは、効率化できる業務と比較して費用対効果を生むのか

など、利用目的を達成しながら、過剰な投資にならないように最適なシステムを選定することをお勧めします。