コールセンターにおけるオペレーター育成をサポートするためのAIソリューションを提供する株式会社東京システムリサーチ様。AmiVoice API 採用の背景と効果について、Common Business ソリューション部 課長代理の新井 俊哉様に伺いました。

音声認識利用の背景・課題

オペレーターの初期教育をAIで支援するアプリ

AIセルフトレーニングはAIロボットがお客様、スーパーバイザーの2役を担い、コールセンターにおけるオペレーターの育成負担の軽減と効率化を図るサービスです。
サービス立ち上げの背景として、お客様との打ち合わせの中でコールセンターにおけるオペレーターへのトレーニングに課題を抱えているお客様が多くいらっしゃったこと、特にロールプレイングでは教育担当者の時間が拘束されてしまうという課題があることがわかり、スキマ時間でもトレーニングができるようなアプリケーションを開発することになりました。

AIセルフトレーニングは、会話の内容をAIが分析し、伝達が必要な事項の明確化や不適切な表現の訂正ポイントを指摘するほか、契約内容や商品に対する各種問い合わせ、更にはクレーム等応対のバリエーション（コールスクリプト）をAIに学習させておくことで、様々なシチュエーションに応じたトレーニングが可能となります。実際の現場に近い形でのトレーニングが、利⽤時間帯の制約なくオペレーターの空き時間で可能である点も大きな特長となっています。

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AIセルフトレーニングの活用方法

導入の決め手

認識精度とリアルタイム性で他社から乗り換え

AIセルフトレーニングではトレーニー（トレーニングを受ける人）が発話した内容を文字化するのに音声認識技術を使っています。
発話内容を判定をするため高い音声認識精度が必要であると同時に、ロールプレイングで会話をしているかのようにするためリアルタイム性が必要となります。
当初は他社の音声認識APIを利用していたのですが、認識精度の低さやリアルタイム性がないところが悩みでした。
これらの課題解決のできるサービスを探していたところ AmiVoice APIを見つけ、サイト上にある音声認識デモで試し、認識精度が高い点やリアルタイム変換ができることから採用することにしました。

AIセルフトレーニング画面イメージ

導入の効果と今後の展望

認識精度へのクレームが減少。今後は感情分析機能も

他社の音声認識エンジンを利用していた時は認識精度についてお客様よりクレームがきていたのですが、AmiVoice採用し大幅に減少しました。リアルタイムに結果が返ってくる点にも好評いただいております。
また、開発時においては、音声認識APIを検証できる環境がすぐに利用でき、サンプルプログラム等の開発者向け情報も揃っていたため、効率的に検証・開発を進めることができたと感じています。
Websocket、音声データの連携で少しつまづいた時もありましたが、技術サポートがあったため問題なく対応ができ非常に満足しております。料金もとても安価なため様々なテストをすることができました。

今後は、AmiVoice APIのオプション機能である、音声から感情がわかる「感情分析機能」をオペレーターの教育という観点で利用できないかと考えています。
AIセルフトレーニング以外においても音声認識を使ったサービスや製品の開発需要があったときはぜひAmiVoiceを利用したいと思います。