音声分析の概要と仕組み

コンタクト センターで発生する各インタラクションには、カスタマー インサイトが豊富に含まれています。しかし、皆様は本当にこれらのインサイトを活用できているでしょうか？日々何千もの会話が発生する中で、人間のエージェントがすべてのニュアンスを把握するのはほぼ不可能です。そこで音声分析を活用してみましょう。この分析機能により、音声のローデータがリアルタイムで実用的なインサイトに変換されます。企業は音声分析を使用して自動的に通話内容を分析し、傾向を特定して、顧客の感情を検出することで、日々発生するインタラクションを成長の機会へと変えることができます。

本ブログでは、音声分析の概要、その仕組み、主なユースケース、ソリューションを選択する際の検討事項について説明します。

音声分析は、組織がカスタマー インタラクションで発生する話し言葉を分析して解釈できるようにするテクノロジーです。通話からオーディオをキャプチャし、隠れマルコフモデル（HMM）や自然言語処理（NLP）などのアルゴリズムを使用して、話し言葉をテキストデータへと文字起こしします。

このプロセスにより、企業は顧客の感情、行動、好みに関する重要な情報を抽出し、サービス改善戦略に役立てることができます。文字起こしが完了すると、機械学習テクノロジーによってテキストを分析し、キーワードやフレーズを抽出することで重要なトピック（プロダクトに関する問い合わせや苦情など）がマークされます。

また、感情分析により、会話のトーンと感情のコンテキストが評価され、顧客満足度に関するインサイトが提供されます。組織は、会話のインタラクションを構造化データに変換することで、傾向を特定し、ミーティングのコンプライアンス要件に対応して、エージェントの改善分野にフォーカスできます。その結果、コンタクト センターのパフォーマンスが高まり、顧客のニーズを効率的に満たせるようになります。

音声分析には、カスタマー インタラクションのオーディオを価値あるインサイトに変換する一連の体系的なステップが用意されています。以下では、オーディオのキャプチャ、文字起こし、データ分析、感情評価など、関連する主なプロセスについて詳しく説明します。

1. データ収集

データ収集は音声分析の基盤です。こちらの手順では分析用に顧客の会話をレコーディングしてキャプチャします。通常、このプロセスは通話でのインタラクションで行われますが、デジタル コミュニケーション プラットフォームの音声チャネルのレコーディングも含まれることもあります。

高度なコールセンター ソフトウェアを使用すると、組織は顧客との会話を自動レコーディングできるため、手動でツールを操作することなく関連するインタラクションをキャプチャできます。この包括的なアプローチにより、さまざまな顧客タッチポイントからのデータをその後の分析ですぐに利用できるようになります。

たとえば、通信サービスに関する問い合わせを処理するカスタマー サービス センターについて考えてみましょう。顧客が請求について質問するために通話を発信すると、この会話はコールセンター ソフトウェアによって自動レコーディングされます。レコーディングされたデータは安全に保存され、分析用の大規模なデータセットに追加されます。

2. 文字起こし

音声分析の次のステップは、レコーディングされたオーディオを正確なテキストに変換する文字起こしです。このプロセスでは、アルゴリズムと機械学習モデルを活用して、話し言葉をきわめて正確に文字起こしする高度な音声認識テクノロジーを採用しています。組織は、オーディオをテキスト形式に変換することでカスタマー インタラクションの包括的な分析を促進し、実用的なインサイトを取得できます。

たとえば、ある顧客がテクニカル サポートに電話をかけ、ソフトウェア アプリケーションで繰り返し発生するエラー メッセージについて報告するとします。この場合、データ収集でオーディオがレコーディングされた後、自動文字起こしプロセスによって会話全体がキャプチャされ、精度の高いテキスト形式に変換されます。

上記の正確な文字起こしにより、このソフトウェア企業は頻繁に言及されるフレーズや問題を特定し、的を絞ったトラブルシューティング ガイドを作成して、ナレッジベース記事を改善できるようになります。

3. 分析

音声分析における分析ステップでは、AI と高度なアルゴリズムを活用して、文字起こしされたテキスト内のキーワード、感情、パターンを特定します。これらのアルゴリズムは、NLP テクノロジーを使用してテキストをスキャンし、顧客の意図、感情、または懸念事項を示す特定の用語やフレーズを抽出します。このプロセスにより、組織はプロダクトに関する問い合わせ、苦情、サポート リクエストなどのトピックに基づいてインタラクションを分類し、カスタマー インタラクションの概要を明確に把握できます。

たとえば、あるソフトウェア企業のカスタマー サービスチームが、会話を分析して最近行われたプロダクト アップデートに関する顧客の感情を把握するとします。チームは、感情分析アルゴリズムを使用して文字起こしを実行することで、フィードバックが主に肯定的、否定的、中立的であるかどうかを判断できます。分析の結果、特定の機能に関する否定的な感情が頻繁に発生している場合、その企業は今後の更新でその問題を優先的に処理できます。

4. レポート作成

音声分析における最後のステップは、レポート作成です。このプロセスでは、分析から得られたインサイトが実用的なデータに変換されます。通常、レポートでは特定のキーワードが出現する頻度、顧客の感情の傾向、エージェントのパフォーマンス指標、コンプライアンスの追跡など、主なデータがまとめられます。最新のコンタクト センター AI イノベーションを活用すると、レポート作成プロセスを迅速化し、より詳細なインサイトを生成できます。

たとえば、あるコンタクト センター マネージャーがダッシュボードを確認したところ、請求の問題に関する通話が過去 1 か月間で 15% 増加しており、それに伴って否定的な感情も増加していることを把握したとします。また、レポートからエージェント A が前述の通話をほかの通話よりも迅速かつ着実に解決していることがわかったとします。

このようなデータがあれば、マネージャーは請求の問題の解決に注力し、エージェントのパフォーマンスを高める追加のトレーニングを割り当て、エージェント A やそのほかのトップ パフォーマーのベスト プラクティスを再現できます。

音声分析は、コンタクト センターに複数のメリットをもたらし、顧客体験から運用効率まで、あらゆる要素を強化します。このセクションでは、音声分析がコンタクト センターで優れた成果を生み出す仕組みを実証する、主なユースケースについて説明します。

顧客体験の向上

顧客が何を必要とし、どのように感じているかを把握することは、優れたサービスを提供するための重要な要素の 1 つです。コンタクト センターで音声分析を使用すると、リアルタイムで顧客の感情を把握し、繰り返し発生する問題を特定して迅速に対処できます。

たとえば、ある通信会社が音声分析を使用して、通話中にネットワーク障害に関する顧客の不満を検出したとします。このインサイトを活用し、より迅速に解決策や対応策を示すことで、顧客はきちんと話を聞いてもらえ、誠実な対応を受けたと感じ、全体的な顧客満足度アップにつながります。

エージェント パフォーマンスの向上

エージェントに客観的なフィードバックを提供することは、その通話対応を改善するうえで重要な役目をはたします。音声分析は、AI を使用してカスタマー サポートを強化し、エージェントのパフォーマンス（コミュニケーションの取り方、問題の効率的な解決方法など）に関するデータ主導のインサイトを取得する最適な方法の 1 つです。

たとえば、カスタマー サービスチームの場合、音声分析を使用してエージェントが顧客の話を遮る頻度やトーク スクリプト遵守率を追跡できます。マネージャーは、これらのパターンを特定することでエージェントの効率性と顧客満足度を高める的を絞ったコーチングを実施できます。

コンプライアンスへの対応

金融機関、医療機関、保険業界など、規制の厳しい業界では、コンプライアンスの維持が重要です。音声分析は、要求される法的開示、トーク スクリプトの遵守、規制ガイドラインの条件を達成するために会話を自動的にモニタリングすることで企業をサポートします。

たとえば、ある医療従事者が音声分析を使用して、患者との通話中にエージェントの対応をモニタリングすることで、HIPAA 規制のコンプライアンスに対応するとします。この場合、音声分析システムによりエージェントが誤って患者情報を権限のない個人（グループコール上の第三者やほかの患者など）と共有する可能性のある会話がマークされます。これにより、今後のコンプライアンス違反を未然に防ぎ、機密データを意図した受信者とのみ共有するよう徹底してプライバシーを保護し、違反の罰金を受ける可能性を排除できます。

ビジネス インテリジェンスの推進

音声分析は、顧客からの問い合わせに関する傾向の特定、顧客満足度の測定、エージェント パフォーマンスの評価など、コンタクト センター運用の最適化をサポートする貴重なインサイトの抽出に不可欠です。組織は、カスタマー インタラクションを分析することで傾向を特定し、顧客の感情を測定して、改善分野を特定できます。

たとえば、ある SaaS 企業が音声分析により、大多数の通話がソフトウェア オンボーディングの問題に関連していることを発見したとします。同社は、このインサイトを活用してオンボーディング資料とトレーニング リソースの強化を促進することで、スムーズなユーザー体験やサポートコールの減少を達成し、最終的に顧客の満足度と定着率を向上させる可能性を高めることができます。

コストの削減

音声分析は、通話の文字起こしなど、時間のかかるタスクを自動化し、顧客の不満の傾向を特定することで、コンタクト センターのコストを大幅に削減できます。組織は、通話を効率的に分析することで頻繁に発生する問題を特定し、繰り返される同じ問い合わせを最小限に減らすソリューションを実装できます。このような自動化により、エージェントは複雑な顧客の問題に集中する余裕が生まれ、より迅速な解決とサービスの向上につながります。

たとえば、ある通信会社が音声分析を使用して、大半の通話が請求の異議申し立てに関連していることを特定したとします。この場合、同社は上記のインタラクションを分析することで、請求の問い合わせに対応する優れたオンライン セルフサービス オプションを実装できます。セルフサービスで通話量を減らすことで、エージェントが関与しなければならないケースが減るだけでなく、日々発生する問い合わせの処理に関する運用コストも削減できます。

音声分析サービスを評価する際には、次の重要な特性を考慮のうえ、具体的なメリットをもたらす強力かつ効果的なツールを選択しましょう。

• 精度と言語サポート: 会話をきわめて効果的に分析できるように、文字起こしの精度が 90% 以上のソリューションを検討しましょう。さらに、複数の言語をサポートするプラットフォームを優先することで、幅広い顧客基盤を取り込み、多様なインタラクションからインサイトを収集できるようになります。
• リアルタイム分析: リアルタイム通話分析を備えたソリューションを選択して、チームがすぐにインサイトにアクセスできるようにしましょう。この機能により、エージェントに対して即座にコーチングを行い、カスタマー インタラクションにもすぐに介入できるため、顧客満足度の向上につながります。
• 感情分析: 顧客との会話の感情的なトーンを正確に解釈できる、強力な感情分析機能を備えたソリューションを選択しましょう。これにより、チームは否定的な感情を迅速に特定して対処し、顧客ロイヤリティを高めることができます。感情に関するインサイトを活用して、今後のインタラクションやトレーニング プログラムに調整を加え、感情が絡むシチュエーションにエージェントが対応できるようにしましょう。
• 容易な連携: 選択するソリューションが既存のコンタクト センターツール（CRM システムやワークフォース管理ソフトウェアなど）とどの程度連携するかについて評価しましょう。そのソリューションが容易に連携できれば、運用の中断リスクが緩和され、タイム トゥ バリューが短縮されます。ソリューションの連携を試す前に、同ソリューションの連携に成功したほかの企業のケーススタディや体験談をご確認のうえ、互換性とサポートについて評価しましょう。
• コンプライアンスとセキュリティに関する機能: GDPR や CCPA など、データ保護とプライバシーに関する業界標準に対応したソリューションであることを確認しましょう。暗号化、データ匿名化、定期的なセキュリティ監査などの機能をご検討ください。これらの要素は顧客の信頼を維持し、機密情報を保護するうえで重要なため、コンプライアンス対応を実証できるベンダーを優先しましょう。
• 実用的なレポートの作成: 特定の指標と KPI に適合したカスタマイズ可能なダッシュボードとレポートを提供するソリューションを見つけましょう。このような柔軟性により、通話解決時間、顧客満足度スコア、エージェントのパフォーマンス指標など、企業にとってもっとも重要な事柄にフォーカスできます。これらのレポートを定期的に確認し、データ主導のインサイトに基づいて戦略的な意思決定を共有し、サービス品質を継続的に改善しましょう。

AI 搭載の音声分析を活用した Zoom Contact Center を使用すると、企業はカスタマー インタラクションから貴重なインサイトを取得し、プロセスを自動化して、全体的な顧客体験の質を高められるようになります。

Zoom Contact Center は、自動通話文字起こし、感情分析、会話品質のモニタリング、エージェント コーチングなどの AI ファースト機能により、企業が手作業による分析、限られたインサイト、困難を伴う改善分野の特定といった課題を解決できるよう支援します。

ぜひ、弊社にお問い合わせください。CX 専門家より Zoom Contact Center がお客様のカスタマー サービスを向上させる方法をご案内いたします。

音声分析について引き続き懸念がおありの場合、以下のよくあるご質問と回答をご参照ください。以下に示す主なコンセプトを把握すれば、コンタクト センター運用において音声分析をより効果的に活用できるようになります。

音声分析を使用する目的は何ですか？

音声分析は、主にレコーディングされた通話とライブ会話を分析して、カスタマー インタラクションに関する貴重なインサイトを抽出するために使用されます。これにより、組織は傾向の特定、エージェント パフォーマンスのモニタリング、顧客からの問い合わせや苦情の根本的な理由の明確化による顧客満足度向上を可能にします。また、企業は上記のデータを分析することで情報に基づく意思決定を行い、サービスの提供と全体的な運用効率を改善できます。

音声分析と音声解析の違いは何ですか？

「音声分析」と「音声解析」は、しばしば同じ意味で使用されますが、実際のところ若干ニュアンスが異なります。音声分析は、キーワード、フレーズ、感情の特定など、話し言葉の内容を分析してインサイトを取得することに重点を置いています。一方、音声解析は通常、トーン、ピッチ、音量などのオーディオ特性の分析を指し、スピーカーの感情のステータスに関するインサイトを取得できます。これらの分析タイプを組み合わせることで、カスタマー インタラクションを包括的に把握できます。

音声分析機能には何がありますか？

音声分析の主な機能には、正確な文字起こし、リアルタイム分析、感情分析、キーワードの特定などがあります。これらのツールを使用すると、組織は音声をテキストに変換するだけでなく、会話の感情的なトーンを評価し、関心のある特定の用語やフレーズを追跡することもできます。さらに、AI 搭載の高度なレポート作成機能により、企業はデータの傾向を可視化し、エージェントのパフォーマンスをモニタリングして、最終的にはカスタマー サービス戦略の継続的な改善を推進できます。