導入事例・ブログ

blog

音声認識技術の使用事例|「ZenToテキスト」のご紹介

2020/12/03

カスタマーサポート ブログ

「音声認識技術は現場で具体的にどのように役立てられているの?」
このような疑問をあなたはお持ちではありませんか?
当社は、カスタマーサポートツールのZendeskの導入をあらゆる角度から支援してきました。
その中で、当社が開発したアプリのひとつ「ZenToテキスト」があります。
実は、このアプリはGoogleの音声認識技術である「Google Speech to Text」を使って開発したものです。
このページでは、音声認識技術の使用事例として弊社開発アプリの「ZenToテキスト」をご紹介させていただきます。

「ZenToテキスト」とはどんなアプリ?

「ZenToテキスト」とは、コールセンターの現場で使われています。顧客の残したボイスメール(留守番電話音声)をテキストに起こし、チケットにテキスト情報を加える機能を持った便利なアプリです。

「問い合わせ内容確認のため、通話データを聞きなおすのはとても面倒」
「お客様がわざわざ電話でくださった情報がテキストに残せないのは惜しい」
そういったユーザーさまのお声から生まれたのが、「ZenToテキスト」です。

録音から起こされたテキストは、ZenToテキストがチケットに「自動的にコメント」しますし、顧客情報とともにデータベースに残せます。
また、音声のデータ蓄積量も上限を気にすることなく使えます。

コールセンターでの業務は、通常、以下の作業が必要です。

  • ボイスメールの内容を聞き、テキストに起こす
  • テキスト化された内容に沿って、順次コールバックする
  • 対応内容をさらにタイピングし、蓄積する

このような作業は、正直なところ、オペレーターにとってとても負担の大きな作業です。
そして、オペレーターの熟練度により、会話内容要約の精度が変わることも問題でしょう。

「オペレーターの負荷軽減」「情報精度の均一化を図ることができる」「対応後の分析が容易」なのがZenToテキストのメリットです。

「Google Speech to Text」の特徴

「ZenToテキスト」のベースとなっている「Google Speech to Text」は、その名からわかるとおり、Googleの提供する音声認識サービスです。
「OK!Google」で知られるGoogleアシスタントの質問理解度は100%、正解率は88%という結果が発表されています。
理解度や正解度の前に、「きちんと音声認識できている」と判断できますね。

参考:
https://japanese.engadget.com/2018/12/22/ai-iq-google-siri-alexa/

「Google Speech to Text」の音声認識率については明確なデータはないものの、同じくGoogleのサービスですので、その点では不安を抱かずにすむでしょう。

Google Speech to Textは、以下のような特徴があります。

  • 120の言語/方言の認識
  • ディープラーニングアルゴリズムを採用、今後も精度が向上する
  • 雑音が多くても問題なくテキスト化可能
  • リアルタイムでテキスト化できるAPIがある

上記の強みを持つ「Google Speech to Text」と「ZenToテキスト」と連携させれば、あなたの持つ日常業務上の悩みも大きく改善できます。

では、具体的に、「ZenToテキスト」はどのような仕組みであなたのビジネスのサポートに役立つのでしょうか?

ZenToテキストとGoogle Speech to Textとの関係

ZenToテキストアプリの仕組みをご説明する前に、次の図をご覧ください。

問い合わせや苦情の電話が入った瞬間に、チケットが発行されます。
同時に、ZenToテキストと連携させたGoogle Speech to Textが音声をCloud Storageに保存、これまでに蓄積してきた音声データを参照しながらテキスト化を実行。

そして、テキスト化が完了すれば、データベースとなるCloud Datastoreへ書き込みをしたあと、チケットに会話内容がコメントとして添付されます。

気になるテキスト化までのタイムラグですが、「30秒の通話=15秒後に完了」がひとつの目安です。
「思ったよりも早い!」と思われませんか?

ZenToテキストの具体的活用事例や操作性

ZenToテキストの機能は「チケットに問い合わせ情報が自動で貼り付けられること」です。
コールセンター対応時間外に電話をかけてきてくれた顧客の録音がテキスト化されていますので、情報の取りこぼしがありません。

休み明けの営業日には、顧客からの問い合わせの記録が文字で残されていますので、★必要な情報のみを残すという編集作業を行えばよく、効率のよいデータ整理ができます。
また、修正前でも★即座にコールバックすれば、顧客も安心してくれ、「顧客満足の事例」を積み重ねることができるのではないでしょうか?

まとめ

音声認識技術が現場でどのように使われているのかご理解いただけましたでしょうか?
この記事でご紹介した「ZenToテキスト」は、カスタマーサポート部門の業務効率化を助けるソリューションです。
少しでも興味があるという方は、まずはお気軽にお問い合わせください。