住信SBIネット銀行は、コールセンターにおけるVOC（顧客の声）を分析するシステムを、音声認識ソフトと音声テキスト分析ソフトを使って構築した。これにより、1通話あたりのAHT（平均処理時間）を約12％削減し、月間では約690時間を削減した。2018年4月から稼働している。SCSKとアドバンスト・メディアが2018年8月8日に発表した。
住信SBIネット銀行のコールセンターでは、VOC（顧客の声）の分析によってサービスの向上や品質の改善を目指している。コールセンターの業務効率を損なうことなくVOCを漏れなく正確に収集・分析する手段として、音声認識によってリアルタイムにテキスト化して分析するための機能を必要としていた。
図1：住信SBIネット銀行が導入した、音声認識によるVOC分析システムの概要（出典：SCSK、アドバンスト・メディア）拡大画像表示
音声のテキスト化と分析のため、アドバンスト・メディアの音声認識ソフト「AmiVoice Communication Suite3（アミボイスコミュニケーションスイートスリー）」と、SCSKの音声テキスト分析ソフト「VOiC Finder（ヴォイスファインダー）」を導入した。
AmiVoice Communication Suite3は、がリアルタイムに音声を認識できることと、業務上十分な認識率を確保できることを評価した。VOiC Finderは、標準で豊富な分析用辞書を備えることや、カスタマイズが簡単なこと、キーワードと音声テキストをひも付けられること、VOCを正確に把握できる点などを評価した。
AmiVoice Communication Suite3は、コールセンター業務用途の音声認識ソフトである。顧客との会話をリアルタイムでテキスト化し、VOC分析や通話モニタリング、コンプライアンス対策に活用できる。オペレーターが会話の中で必ず述べなければいけない必須ワードを画面に表示して発話を促したり、NGワードを発話した際に管理者とオペレーターの画面に警告を発したりできる。
VOiC Finderは、話し言葉などの、表記ゆれが発生する日本語文章を、精度高く高速に分析できるテキスト分析ソフトである。コールセンターにおいて音声認識ソフトと組み合わせることにより、会話中の話題や顧客の質問・不満などを即座に把握できるようになるとしている。
