AI音声分析がコンタクトセンターのパフォーマンスを向上させる方法

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AI 音声分析とは何ですか? また、どのように機能しますか?

AI音声分析は、人工知能を活用して通話をリアルタイムで分析する技術です。自動音声認識（ASR）、自然言語処理（NLP）、パラ言語信号処理、機械学習を組み合わせ、通話から洞察を抽出します。

このプロセスは、電話でのやり取りから始まります。AI音声分析を有効にすると、生の音声信号を処理し、リアルタイムおよび通話後の分析情報に変換してダッシュボードに表示できます。

ダッシュボードでは、エージェントは発信者の感情を視覚的な情報（色分けやアイコンなど）で確認したり、会話品質の指標（中断や長い沈黙など）、スクリプトの未読やコンプライアンス遵守に関するリマインダーを確認したりできます。また、エージェントは傾向分析にアクセスして繰り返し発生する問題を特定したり、通話結果をまとめたスコアカードを確認したりすることもできます。

コンタクトセンターにおけるAI音声分析のメリット

HubSpotの「AIの現状」レポートによると、98%の組織がAIへの投資を維持または増加させる計画です。これは、顧客ニーズが拡大し続けるコンタクトセンターを含む、AI導入の拡大を裏付けるものです。AI音声分析を活用することで、企業は顧客の要求と期待に応えやすくなり、全体的なパフォーマンスと生産性を向上させることができます。

顧客体験の向上

AI音声分析により、エージェントは顧客の感情（トーンやペースなど）をリアルタイムで把握し、通話中に適切な対応をすることができます。これにより、発信者は適切なサポートを受け、懸念事項には迅速に対応できます。また、エージェントは関連リソースやエスカレーション解除の手順などの推奨アクションにアクセスし、より優れたカスタマーサービスを提供できます。

エージェントのコーチングとパフォーマンスの向上

従来のコンタクトセンターのワークフローでは、スーパーバイザーはランダムに通話を聞き、品質とパフォーマンスを評価していました。AI音声分析ツールでは、エージェントのパフォーマンスを単一のダッシュボードに統合できるため、一部の通話だけでなく、 すべての通話をモニタリングできます 。

スーパーバイザーはデータと分析を確認し、改善すべき領域やエージェントの強みを強調したより詳細なフィードバックを提供できます。

上記の例では、DialpadはAIライブコーチカードを提供しています。これは、通話中に事前に設定されたトリガーワードが発せられると、エージェントの画面にカードがポップアップ表示されます。カードには、エージェントが特定のサービス、製品、または問い合わせを説明するのに役立つトークポイントと関連メモが含まれています。

業務効率の向上

AI 音声分析を実装すると、ケースノートの確認にかかる時間を最小限に抑えたり、品質保証プロセスを合理化したりするなど、さまざまな方法で運用コストを削減できます。

このテクノロジーは、平均処理時間（AHT）を短縮することで効率性も向上させます。エージェントは調査に時間を費やすことなく、真の問題に集中できるようになります。また、エージェントはリアルタイムのデータと推奨事項を得られるため、通話中でもより適切な意思決定が可能になります。

規制遵守の確保

AI音声分析は、特に金融業界や医療業界の組織において、厳格なポリシーと基準の遵守状況を自動的にスクリーニングします。このAIソリューションは、エージェントが必要な免責事項や声明を見逃した場合に、リアルタイム通知を送信して警告します。同様に、スーパーバイザーはコンプライアンスに影響を与える可能性のある通話を可視化できます。

AI音声分析はさまざまな業界でどのように活用されていますか?

コンタクト センターの音声分析の利点について確認したところで、次はさまざまな業界でどのように適用されているかを見てみましょう。

1. 銀行および金融サービス（BFS）

AI音声分析を設定することで、一貫性のない応答をフラグ付けし、認証時のストレスパターンを検出することで、潜在的な不正行為を未然に防ぐことができます。実際、Global Financeのレポートによると、金融機関におけるAI投資を加速させるため、業界全体で24%の予算増加が見込まれています。これらの組織は、顧客へのサービス向上とサイバー攻撃からのシステム保護のために、AIへの資金配分を強化しています。

HFSがInfosysと共同で実施した別の調査によると、銀行・金融サービス企業がAIを活用する最大の理由は、データ分析と機能強化です。次にマーケティング、そして効率性と生産性向上のためのプロセス自動化が続きます。これらのデータは、AIが銀行・金融サービスにおいて優先事項となっており、より効果的なシステムにつながっていることを示しています。

2. 保険

BFSと同様に、AI音声分析は保険会社による詐欺防止に活用されています。さらに、保険金請求処理にも役立ち、顧客の口調や感情を分析して不満を察知したり、上級査定担当者への転送の必要性を判断したりします。

AI 音声分析は、通話中にリマインダーやメモを送信することで、エージェントがコンプライアンスと開示の要件を遵守するのにも役立ちます。

3. ヘルスケア

Grady AndersenとMoldStudが発表した研究によると、医療管理システムに高度な分析手法を導入することで、再入院率が最大30%減少しました。これは主に、AI音声分析が患者サポートの提供だけでなく、症例のトリアージ、緊急症例の特定、迅速なエスカレーションの促進といった機能を備えているためです。

このテクノロジーは請求関連の問い合わせにも有効です。ソリューションでは一般的な不満や問題をリアルタイムで判断できるため、ユーザーは対応と次の行動方針を効率化できます。

4. 小売業

小売業では、音声分析によって、顧客が電話で繰り返し提起する製品に関する懸念を特定できます。これらのインサイトは自動的に収集され、ダッシュボードに要約されるため、簡単にアクセスできます。

このソリューションにより、企業はアップセルやクロスセルの機会を特定し、購入意向を分析して売上を伸ばすことができ、すべて同じ通話内で実現できます。

5. 電気通信

AI音声分析は、通信業界で広く利用されており、請求リクエスト、ネットワーク障害、そしてサービス品質全般に関するフィードバックを収集・分析します。このテクノロジーは、顧客維持への取り組みを効果的に進めるために必要なデータをチームに提供します。

AI 音声分析により、通信会社は最も一般的な苦情 (例: 断続的なインターネット接続) を特定し、より迅速に対処することが容易になりました。

コンタクトセンターにおけるAI音声分析の実装における課題

AI音声分析のメリットは期待できますが、限界もあります。以下は、AI音声分析を導入する際に企業が直面する最も一般的な課題と、それらを回避または影響を抑えるためのヒントです。

プライバシーとデータセキュリティに関する懸念

データ保護法は、音声インタラクションの分析と顧客の同意を対象としています。したがって、企業は罰則や違反を回避するために、医療保険の携行性と責任に関する法律（HIPAA）、システムおよび組織統制2（SOC 2）、一般データ保護規則（GDPR）といった既存の規制を遵守する必要があります。これは特に、機密性の高い患者記録を扱う医療機関や、クレジットカード情報などの個人情報といった機密データを管理する金融機関に当てはまります。

AI音声分析ソリューションを契約する前に、プロバイダーが上記または各業界の必須認証に準拠していることを確認してください。業界標準への継続的な準拠を確保するために、定期的に認証を更新する高品質なコンタクトセンタープロバイダーに投資しましょう。

AIモデルの構成におけるバイアス

音声認識技術は、非標準的なアクセントや方言に対しては限界があります。このため、書き起こしや翻訳が不正確になる可能性があります。また、文化の違いや話し方のパターンの違いによって感情的な解釈が誤ってしまうという問題も発生する可能性があります。例えば、ある文化では重苦しい、あるいは怒っているように聞こえる言葉が、別の文化では必ずしも正しく聞こえない場合があります。

このバイアスに対抗するために、コンタクト センターの音声分析プロバイダーは、多様な多言語データセットを使用してモデルをテストおよびトレーニングする必要があります。

コストへの影響

AI音声分析の導入には、ライセンス料、クラウドインフラストラクチャのインストールと保守、その他のソフトウェア統合コストなど、それに伴う費用が発生します。AIモデルの維持には継続的な更新、監視、トレーニングが必要であり、これらも全体的なコストの増加につながります。

AI 音声分析の導入を成功させるには、月単位のサブスクリプションを選択する場合でも、使用量ベースの支払いモデルを選択する場合でも、明確なタイムラインを設定した計画を作成し、十分な予算を割り当てます。

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よくある質問（FAQ）

音声分析は合法ですか?

はい、ソフトウェアソリューションがデータプライバシー法に準拠している限り可能です。発信者や顧客から同意を得ることも重要です。コンタクトセンターAI音声分析プロバイダーに加入する前に、HIPAAやGDPRなどの関連規制に準拠していることを確認してください。

音声分析にはいくらかかりますか?

料金はプロバイダーと利用モデルによって異なります。例えば、1分あたりの料金は、分析された音声1分あたり0.07ドルから0.25ドルの範囲です。エージェントごとのサブスクリプションは、プランの階層と機能に応じて、エージェント1人あたり月額30ドルから500ドルの範囲です。

音声分析と音声分析の違いは何ですか?

音声分析は会話を書き起こし、キーワード、意図、内容を分析することで貴重な洞察を提供します。一方、音声分析は、トーン、ピッチ、ペース、感情など、発信者の話し方を評価します。

これら 2 つを組み合わせることで、コンタクト センターは顧客とのやり取りを包括的に把握できるようになり、リーダーはより情報に基づいた意思決定を行えるようになり、スーパーバイザーはそれに応じてエージェントの指導をカスタマイズできるようになります。