SCSK、コールセンターで音声認識を基に苦情や満足度を予測可能に

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SCSK、コールセンターで音声認識を基に苦情や満足度を予測可能に


掲載日:2015/08/13


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 SCSK株式会社は、コールセンターで音声認識した文章などを基に、苦情の発見や、離反/成約の予測をリアルタイムに行なうシステム「VOiC for SAP HANA」の提供を9月に開始する。

 「VOiC for SAP HANA」では、音声認識技術を用いて顧客とオペレーターの会話を即時にテキスト化し、会話内容を基に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が構築されている。キーワードのマッチングに加え、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し、適切に予測するモデルが生成されている。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、85%以上の精度で苦情の判定が可能。

 機械学習モデルの作成期間を数時間に短縮できるよう、SAPジャパン株式会社の予測分析ソフトウェア「SAP Predictive Analytics」を活用している。平均2秒に1回程度発生する膨大な発話データを高速処理する基盤として、同社のインメモリDB「SAP HANA」も採用している。また、音声認識テキストをリアルタイムで取得するために、株式会社アドバンスト・メディアの「AmiVoice Communication Suite2」と連携している。

 今後は、システム導入時に、業界や目的別にカスタマイズしたモデルの構築にも対応する。まずは苦情判定機能から提供を開始し、順次、商品リコメンドや、離反/成約の予測などの機能を拡充する予定。また、コールセンターに限らずSNSにコメントされた顧客の声をリアルタイムに分析するサービスの提供も予定されている。


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