音声認識システムは、私たちの生活を便利で効率的にする重要な技術であり、多くの企業で既に活用されています。
コールセンターでのAI音声認識システム導入のメリットは多くあり、この記事では、音声認識システムの基本的な概念、仕組み、種類、メリットとデメリット、活用事例について詳しく解説していきます。

音声認識システムとはどういうもの？

音声認識システムとは、通話内容をAIが解析し、テキストデータへ変換して出力するシステムです。
このシステムの登場により、これまで音声のテキスト化に要していた工数や時間が圧縮され、あらゆる業態における業務効率化が期待されています。
AIを活用した音声認識システムの認識率が向上し、その結果テキスト化されたデータを利用して、コールセンターの業務、例えばオペレーターの通話確認やトークスクリプトの作成などが効率化されています。

音声認識の仕組み

音声認識の仕組みは、音声をデータ化し、そのデータから音素を抽出し、音素を単語に変換し、最終的に自然な日本語としてテキスト出力する、というステップに分けられます。
このプロセスは、AIの登場で飛躍的に精度が向上し、さまざまなビジネスシーンでも活用されるようになりました。
近年では、コールセンターへの音声認識システムの導入が進んでおり、応対内容の入力時間の削減等オペレータの負担軽減に寄与しています。

音声認識の種類

音響分析

音響分析は、通話内容をAIが処理可能な形に変換する作業をさします。
AIが録音データを認識するために必要な前処理を行うため、生の音声はデジタル化され、ノイズが除去され音声を定量的に示した「特徴量」と呼ばれる数値に変換されます。
その後、音響分析によって抽出されたデータを基にAIが音声認識を行います。

音響モデル

音響モデルとは、音声をデータ化し、そのデータを過去に蓄積した学習データと照らし合わせて、音の区切り（音素）を抽出する作業です。
音素は意味を区別する音声の最小単位であり、日本語では母音（アイウエオ）、擬音（ン）、子音（23種類）の3つから成り立っています。

言語モデル

言語モデルは、与えられた単語群を文章化する作業を指します。日本語テキストを統計処理したデータから、意味のある文章を生成するための可能性の高い組み合わせ例を参考にしています。例えば、「音声認識に」「関する」「お問い合わせですね」といった未完成の単語群を完成した文章に整形します。

発音辞書

発音辞書は音響モデルと言語モデルを結ぶ役割を果たしています。
例えば、「よろしくお願いいたします」という言葉は音素に分解され、「yo-ro-shi-ku o-ne-ga-i-i-ta-shi-ma-su」となります。
発音辞書を使用して、音素を単語に変換し、それらを連結することで、「よろしくお願いいたします」というテキストが生成されます。

テキスト出力

音響分析、音響モデル、言語モデルを経て、自然な文章が生成され、それが文字として出力されます。
しかしこれが必ずしも望ましい結果になるとは限りません。
人と人との会話で交わされる言葉は多様な意味を持ち、テキスト出力の精度を高めるため、学習や工程の調整が必要となります。

ディープラーニング

ディープラーニングは、大量のデータをもとに自動で特徴量を抽出し、学習していくAI技術です。
音声の特徴を捉え、音素や単語への変換を高精度に行うことが可能で音声認識の精度向上に貢献しています。
この技術を用いることで、音声認識システムはより自然な会話を理解し、テキスト化することが可能になります。

音声認識のメリット・デメリット

音声認識にはメリット・デメリットが存在します。
以下ではそれぞれ具体的な例を用いてご説明いたします。

音声認識のメリット・利点

音声認識システムを用いて通話内容をテキスト化することで、トークスクリプトの作成やフィードバックが効率的に行えます。
また、ベテランオペレーターの対応が新人の教材として活用できるため、効率的な教育が可能となります。
リアルタイムでテキスト化された通話内容は、聞き漏れや聞き直しを減らすだけでなく、キーワード登録により資料やFAQが自動表示されるため、保留やエスカレーションの低減にも寄与します。
それだけでなく、通話データをマーケティングに活用し、顧客ニーズに合った対応を行い、顧客満足度を高めます。
また、コールセンターのコンプライアンス管理やトラブル対策にも有効です。

音声認識のデメリット・欠点

音声認識システムはAIの発展により進歩を遂げていますが、まだまだ課題があります。
一つは、標準語への対応は進んでいるものの、方言や独自の言葉遣いへの対応が不十分であることです。
これらの言葉はサンプルが少なく、正確なテキスト化が難しく、出力結果にノイズとなることがあります。
もう一つの課題は、「発言者の識別」です。現状のシステムでは、出力テキストに話者情報が含まれないことが多いです。
しかし、AI音声認識技術は進化し続けており、これらのデメリットは将来的に解消される可能性が期待されています。

音声認識の処理手順

音声認識の処理手順を今まで説明した内容に即して下記にて整理します。

• 音響分析: 通話内容をAIが処理可能な形に変換する作業を行います。生の音声はデジタル化され、ノイズが除去され、音声を数値の「特徴量」として示されます。
• 音響モデル: 音声をデータ化し、そのデータを過去に蓄積した学習データと照らし合わせて音の区切り（音素）を抽出する作業です。音素は日本語では母音、擬音、子音の3つから成り立ちます。
• 言語モデル: 与えられた単語群を文章化する作業を指します。日本語テキストを統計処理したデータから、意味のある文章を生成するための可能性の高い組み合わせ例を参考にしています。未完成の単語群を完成した文章に整形します。
• 発音辞書: 音響モデルと言語モデルを結ぶ役割を果たしています。音素を単語に変換し、それらを連結してテキストを生成します。
• テキスト出力: 音響分析、音響モデル、言語モデルを経て、自然な文章が生成され、それがテキストとして出力されます。精度向上のためには学習や工程の調整が必要です。
• ディープラーニング: 大量のデータをもとに自動で特徴量を抽出し、学習するAI技術です。音声認識の精度向上に貢献し、より自然な会話を理解し、テキスト化することが可能になります。

音声認識の活用事例

サービス内容や顧客のニーズに応じ音声認識システムと対人オペレーターを適所に応じて活用することで、これらのメリットを十分に得ることができます。

トークスクリプトの自動表示、NGワードのアラート機能などのある音声認識システムを導入した企業では、

• 管理者工数23.3時間削減
• 平均通話時間11秒削減
• 平均処理時間21秒削減

という数字でわかる事例が出ています。

また、上席対応をほのめかす単語や、乱暴な言葉使いなどを検知するNGワードのアラート機能により、リアルタイムでフォローが可能となり、上席対応の大幅な防止に成功しています。

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音声認識による
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• オペレーター評価工数を1/12へ削減
• スクリプト改善で受付突破率が25% → 40%向上
• FAQ作成工数を約1/4に削減

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まとめ

音声認識の利点は、通話内容を効率的にテキスト化し、トークスクリプトの作成やフィードバックが容易になることや、新人の教育に利用できることなどです。
リアルタイムでテキスト化された通話内容は、聞き漏れや聞き直しを減らすだけでなく、キーワード登録により資料やFAQが自動表示されるため、保留やエスカレーションの低減にも寄与します。
一方で、音声認識の欠点は、方言や独自の言葉遣いへの対応が不十分であることや、発言者の識別が難しいことが挙げられます。
また、音声認識システムの活用事例では、トークスクリプトの自動表示やNGワードのアラート機能を導入した企業では、管理者工数の削減や通話時間の短縮などの効果が出ています。

この記事の執筆者

コラボスブログ編集部

株式会社コラボスは、2001年に設立。現在、東京・大阪にオフィスを構えており、
960拠点以上のお客様へクラウドサービスを使ったCTIシステムを提供。
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