【SAP】ＳＣＳＫ／コールセンター音声認識から、苦情・満足度などをリアルタイムに高精度で予測する「ＶＯｉＣ　ｆｏｒ　ＳＡＰ　ＨＡＮＡ」を提供開始

コールセンター音声認識から、苦情・満足度などをリアルタイムに
高精度で予測する「VOiC　for　SAP　HANA」を提供開始


　SCSK株式会社（本社：東京都江東区、代表取締役社長：大澤　善雄、以下SCSK）は、コールセンターにおいて音声認識されたテキスト文章などをもとに、苦情の発見、離反、成約をリアルタイムに予測するシステム「VOiC　for　SAP　HANA（ヴォイック　フォー　エスエイピー　ハナ）」を２０１５年９月から提供します。


１．「VOiC　for　SAP　HANA」の背景
　コールセンターなどのお客様接点を通じて企業に寄せられるお客様の声（VOC）の重要度は、近年ますます高まっています。また、お客様への対応いかんによっては、企業の評判やブランド力、ひいては企業収益にも多大な影響を与えます。
　一般的にコールセンターでは、オペレーターが応対業務を行っていますが、企業がお客様の声やオペレーターの回答内容をすべて把握することには限界があります。その結果、気づかないところでお客様の離反や満足度の低下を招くケースがしばしば起こります。
　このような問題の原因を分析する情報システムはすでに存在しますが、従来のシステムでは、どのようなやりとりがお客様の不満足を引き起こしているのかをキーワードベースで拾い出すものが主であり、正確性に欠けたものがほとんどでした。また、リアルタイム、かつ正確性に長けた音声認識機能を合わせ持っておらず、「なぜそのような結果になったのか」「どの応対がお客さまのクレーム原因になったのか」までさかのぼることができませんでした。
　これらの課題を解決するべく、SCSKは長年取り組んでいる音声認識システムの導入技術、テキスト化された会話の分析技術を活用し、機械学習によってリアルタイムに予測を行う「VOiC　for　SAP　HANA」を開発しました。


２．「VOiC　for　SAP　HANA」の概要・特長
　「VOiC　for　SAP　HANA」では、音声認識技術を用いてお客様とオペレーターの会話を瞬時にテキスト化し、会話内容から苦情の発生や満足度の向上・低下の確率をリアルタイムに算出する機械学習モデルを構築しています。モデルによる判定は、単なるキーワードのマッチングでなく、表現の組み合わせ、回数、会話スピード、会話比率など１００以上の特徴からスコア付けを行い、最適な予測を行うモデルを生成しています。これにより、オペレーターや分析者などがあらかじめ単語を設定するなどの手間をかけずに、精度の高い判定ができるようになっています。苦情の判定において、音声認識システムからリアルタイムに行う「VOiC　for　SAP　HANA」の判定精度は８５％以上です。

　「VOiC　for　SAP　HANA」は、SAPジャパン株式会社の「SAP　Predictive　Analytics」を活用し、これまで数ヵ月かかっていた機械学習モデルの作成期間を数時間に短縮しました。

　また、平均２秒に１回発生するコールセンターの発話データに対処するため、膨大なデータを高速で処理するプラットフォームとして、SAPジャパン株式会社の「SAP　HANA」を採用しています。
　リアルタイムで音声認識テキストを取得する仕組みは、株式会社アドバンスト・メディアの「AmiVoice　Communication　Suite２」と連携することで、精度の高い音声認識テキストの生成も可能です。



３．今後の展開
　苦情の判定では、業界に依存しない共通的な表現や特徴を使用していますが、システム導入時には業界や目的別にカスタマイズしたモデルの構築も対応します。まずは苦情判定機能から提供を開始し、順次、商品リコメンド、離反の予測、成約の予測などの機能を拡充する予定です。またコールセンターに限らずSNSにコメントされたユーザーの声をリアルタイムに分析するサービスも提供する予定です。

2015年 8月7日
参照LogiT.com