#7　AI活用事例　"音声認識"　精度は発展途上

"音声認識"と言えばiPhoneのSiri、アマゾンやアップルのAIスピーカーをイメージされる方も多いのでないでしょうか。　はい　正解です。いずれも音声認識技術を使っています。音声認識技術を使ったコンシューマー向けサービスの代表格じゃないでしょうか。

じゃあ企業向けだと？　会議の議事録サービスなどありますが、僕の印象だとコンタクトセンター※で広く普及しています。

※従来の”コールセンター”です。電話に限らずメール・チャットなど問合せチャネルが多様化したことで"コンタクトセンター"と呼ぶことが多くなってきているようです。　

▪︎コンタクトセンターは大変　

これまではお客様からの問合せをオペレーターの方がタイピングしてログを取っておりました。しかし、1日に数千単位で問合せを受ける企業様もいらっしゃるので、このログを取る作業の工数を短縮したいという思いがずっとあったんですね。

というのも、とても重要な指標の改善に繋がるからで、

リックテレコムという会社が出版しているコールセンター白書によると、「利用したコールセンターに対する不満」というランキングで、「オペレーターに繋がるまでの待ち時間が長かった」という不満がダントツの1位であるため、応答率や応答速度の改善にとても力を入れてるみたいです。

▪︎品質の格付けまでされてる　´o｀；

また、対応品質の格付け調査を行っている団体（https://www.hdi-japan.com/hdi/Bench/koukai.asp）もおり、調査結果は公開されているので、割とやらざるを得ない状況のようです（大変だ。。。｀ﾛ´;）

▪︎助けて音声認識！　もうちょっと精度上げてくれ！

故に、話した内容をそのままログにしてくれる音声認識AIはかなり期待されているのですが、課題は結構あるようです（ヒアリングしてみました）

特に・・・

⒈音声認識は音で判断するため、分析対象が電話口の「声」だけであれば良いが、電話の特性上ノイズが入るので正確な言語に落とせない場合がある。

⒉上記に紐付いて、話し言葉の場合は書き言葉と比較し、文脈としておかしい点が必ず出てくるため、文字に起こした際に意味が分からなくなる場合がある。

この2点は厄介です。実際起こっており、頭を悩ませている企業様が多数です。ここをブレイクスルーできるとかなり便利ですし、その商品は相当売れると思います。

ログがキレイに取れると、その後の文章解析（私共の本業です）もとても精度が高くなるので、何とか頑張っていただきたい‼︎