[新製品・サービス]

2016年10月18日(火)IT Leaders編集部

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　新技術では、声のトーンや声量、高さの平均や変化などを分析することで、声の明るさを高精度に定量化する。そして、声の明るさから、会話中の満足感も定量化する。富士通研究所の調査結果に基づく変換式を用いている。

　これと応対評価の結果とを合わせて、機械学習を利用し満足や不満の判定閾値を学習することで、自動的に会話中の満足・不満箇所を特定できるようになる。応対評価の結果を基に、ユーザーが判定基準を現場ごとにカスタマイズすることも可能だ。

　顧客応対者の教育で利用すれば、結果を受け取った本人が会話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、効率的に応対スキルの向上を図れる。同技術では、顧客応対現場の会話音声に対し、満足や不満の箇所を人が聞いて判断した結果と比較して約70％（富士通研究所発表。以下同様）の精度で推定できたとしている。

　富士通および富士通エフサスのコールセンター3拠点で、同技術に加え、応対者の発声の問題箇所を特定する技術を導入した評価ツールによる実証実験を実施した結果、応対者のモニタリング評価やその結果のフィードバックによる教育期間を30％低減できたという。また、評価の客観性が高まることで、評価者・被評価者の双方がより納得できるようになったとしている。

　富士通研究所は今後、同技術を音声対話による自動応答サービスなど、富士通の製品・サービスに組み込むことにより、顧客が不満と感じた場合の臨機応変な対応や、ユーザーが提供する商品のなかで満足感の高い機能の情報を抽出し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くという。まずは、2016年度末より、富士通およびエフサスでのコールセンター関連サービスにおいて商品化を予定している。

　また、富士通のAI技術「Human Centric AI Zinrai（ジンライ）」の「感性メディア処理技術」を強化する技術として利用可能にし、銀行窓口や小売り・医療現場、教育現場などでの活用に向けて、2018年度の製品化を目指すとしている。