音声応用

音声データをテキスト化して有効利用

通話データ等を音声認識してテキスト化

コールセンターの通話は多くの場合すべて録音されているので、その音声データを音声認識によりテキストに変換することで、音声データではできなかった、DBとの照合、概略の把握(速読)、複数件の通話内容の比較(同時表示)などが可能になります。さらに、普通のテキスト情報と同様に処理できるので、情報の自動振り分け処理など、情報活用の幅が広がります。 

情報の振分け

コールセンターに寄せられる案件の内容は様々です。単なる問い合わせ、対象部門に回すべき苦情・要望、迅速な対応が求められるトラブルの連絡など、多岐にわたります。通常のシステムでは、オペレータの判断で通話の内容を振分け、必要に応じて要点をキーボード入力して報告します。

しかし、音声データがテキストに変換されていれば、テキスト解析をすることにより、通話を自動的に振分け、必要に応じて通話テキストを担当者に転送することも可能になります。ベイシス・テクノロジーのRosetteはテキストを単語単位に分割し、キーワードを抽出することができるので、対応が必要な案件をキーワードから判別し、適切な担当者に、該当するキーワードがマークされた状態の通話テキストを転送することも容易になります。

下図は音声通報システムの事例です。あらかじめ設定された条件にマッチする通話を、各条件を設定した担当者に転送します。担当者は内容を目視で確認し、必要に応じてアクションを取るとともに、確認した案件について適宜レポートをあげます。すべての案件はテキスト情報として記録され、定期的にレポートが作成されます。振分けの条件は担当者によって適宜変更され、通話はより適切に振分けられるようになります。

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検索エンジンの利用で、検索・分析も

コールセンターに寄せられる顧客の声は製品の評価・改善、新製品開発のベースとなる資料として大変有効です。音声認識された通話テキストを文書として検索エンジンに登録することで、これらを検索・分析できるようになります。

音声による対話はメールなど文書によるやり取りに比べ、冗長になりがちです。そのため、複数のキーワードによる絞り込み、キーワードの出現位置の特定(その前後のみを表示)は重要です。Rosette基本言語解析モジュール(RBL)はテキストを正確に単語に分節して、単語索引による高速で精度の高い検索を可能にします。

また、Rosette固有表現抽出モジュール(REX)を利用して、地名、製品名などのキーとなる言葉を抜き出し、案件を自動分類することができます。分類ごとの件数や内容の傾向など、案件全体の分析の助けにもなるほか、検索結果のファセッティングや絞込みにも利用できます。


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