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富士通研究所は10月17日、顧客と応対者の会話から、自動的に顧客が満足や不満を感じる部分を特定する音声分析技術を開発したと発表した。

今回、声の高さの平均や変化量だけでなく、話し始めや話し終わりといった複数の言葉をまたぐ音声データ中の相対的な位置における特有の変化をとらえる手法によって、声の明るさを高精度に定量化することに成功したという。

また、声の印象として知覚される「明るさ」と「満足感」には高い相関関係があるため、富士通研究所独自の調査結果に基づく変換式により、定量化した声の明るさから、会話中の満足感を定量化した。

これを応対評価と併せて機械学習を行うことで、会話中の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%の精度で自動的に特定する技術を開発したとしている。

富士通およびエフサスのコールセンター3拠点において、同技術に加え、顧客の発話にかぶせて話す、間が長すぎるといった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。

その結果、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にかかる期間が30%減と大幅に効率化され、評価の客観性が高まることで評価者・被評価者の双方の納得性が大きく向上することを確認したとしている。

(辻)