コールセンターや銀行窓口などの顧客対応現場では、応対者の対応が企業イメージに直結するため、応対者への教育が重要視されています。そのため、従来、音声認識技術によりお客様との会話音声を文字に変換してお客様の満足感を把握する取り組みが行われてきましたが、同じ言葉でも話し方によって満足と不満のどちらも表現される場合があり、言葉の内容だけでは満足感を十分に把握できませんでした。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捉える手法によって、声の明るさを高精度に定量化することに成功し、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ました。
本技術を活用した富士通株式会社（以下、富士通）および株式会社富士通エフサス（注2）（以下、エフサス）のコールセンターでの実証実験により、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などの教育にかかる期間を約30%減と効率化できるほか、評価の客観性が高まるため評価者と被評価者双方の納得性が向上することを確認しました。
富士通研究所では今後、本技術を、富士通のAI技術「Human Centric AI Zinrai（ジンライ）」に組み込み、銀行窓口や小売店舗などコミュニケーションが重視される様々な現場での応対評価および応対者教育に活用できるよう、製品化を目指します。
本リリースの詳細は下記URLをご参照ください。
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/10/17.html
注釈
注1 株式会社富士通研究所: 本社 神奈川県川崎市、代表取締役社長 佐々木繁。
注2 株式会社富士通エフサス: 本社 神奈川県川崎市、代表取締役社長 髙萩弘。
概要：富士通株式会社
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