顧客満足度の把握に音声認識を活用することの難しさ近年、Webからの注文が増えている中、「企業のコールセンターに電話をかけ、問い合わせをした」という経験がある人は多いのではないでしょうか。コールセンターは、お客様からの問い合わせに直接対応するため、そのやり取りの品質が企業のイメージに影響を与えてしまうことも少なからずあります。このため、企業や銀行では、応対品質の向上に向けた応対者への教育がますます重要になっており、さらに問い合わせをお客様のニーズ抽出に結びつけることも期待されています。従来、コールセンターの応対品質の評価に関しては、アンケート調査により応対全体に対する総合的な評価しか得られないことが多く、個々の応対のどこが悪かったのかを細かく把握することは困難とされてきました。個々の応対を録音して音声認識技術で声を文字に変換し、お客様の感情を把握するなどの方法もありますが、実際の会話は必ずしも文法に従わないことがあるほか、周囲の雑音などの影響もあり、会話音声を正確に文字にすることは難しい場合がありました。人の感情は、同じ言葉を話していても、アクセントやイントネーションといった話し方によって「満足」とも「不満」とも取れる場合があります。言葉の内容だけでなく、このような「話し方」を分析し、お客様の感情を正確に捉えることはできないのでしょうか。このたび、人の話し方の特徴に基づき、会話中に満足や不満と感じる箇所を自動的に特定する技術を開発しました。一般的に、「明るい声」は声が高く、「話し始め」や「話し終わり」で声の高さに特有の変化が見られます。富士通研究所では、その特有の変化に着目し、声の高さやその変化を分析、さらに、複数の言葉をまたぐ音声データ中における特有の変化を捉えることにより、声の明るさを高精度に定量化しました。声の「明るさ」と「満足感」には高い相関関係があるため、定量化した声の明るさから、会話中の満足感を定量化することに成功しました。これと応対評価の結果を合わせて機械学習を行い、満足や不満の判定閾(しきい)値を学習することで、自動的に会話中の満足・不満箇所を特定します。様々な現場への満足度の高いサービスを本技術を用いた実証実験では、顧客応対現場の会話音声に対して、人が聞いて判断した結果と比較して約70%の精度で満足や不満の箇所を推定することができました。(注1)これにより、応対者の教育において、結果を受け取った本人が個々の応対の中でどの部分が良かったのか、悪かったのかを理解しやすくなり、効率的な応対スキルの向上に繋げることができます。評価の客観性が高まることで応対評価の結果に対する応対者の納得性が大きく向上することも確認しています。現場の応対評価の結果を用いて、現場ごとに判定基準をカスタマイズすることも可能になります。本技術を銀行窓口などの様々な応対現場や音声対話による自動応答サービスなどに組み込むことで、お客様が不満と感じた場合の臨機応変な対応や、満足感の高い機能の情報の抽出などのマーケティング分析に活用する、といった取り組みを進めていきます。2016年度末より、富士通および富士通エフサスのコールセンター関連サービスとして商品化予定です。2017年度中に富士通のAIソリューション「Zinrai(ジンライ)プラットフォームサービス」でAPI(注2)化することで、2018年度には銀行窓口、小売り、医療現場など、様々な現場への満足度の高いサービス提供を目指します。(注1)富士通および富士通エフサスのコールセンター3拠点において実施。関連情報[プレスリリース]会話音声からお客様の満足や不満を特定する技術を開発AI(人工知能)「Zinrai」あらゆる現場で実用化が進む、AI活用を加速させるためには?新技術や事例、関連する商品・サービスなど実現するヒントを紹介します。