図1：通話の主要なトピックを整理したマップイメージ
図2：マップを属性とクロス表示させたイメージ
図3：トークフローの分析画面のイメージ
「VextGEM(β版)」(Global Engagement Minerの略)は、生成AIとテキストマイニングの技術を組み合わせることにより、コンタクトセンターや営業部門で記録された音声データから、通話内容の全体像・話題傾向を可視化し、暗黙知化したオペレーターや営業職員のセールスノウハウを形式知化するVoE(Voice of Employee)分析ツールです。多言語対応製品となり、音声データをアップロードするだけで、事前に通話で使用される言語を設定せずとも、音声認識＆自動要約(通話内容の把握)、自動分類体系生成(通話単位や話題単位の傾向把握)、トークパターン分析(話題の遷移パターンを分析し、成果につながる通話に含まれるセールストークノウハウを発見)までを高精度に行います。
会話テキストの分析のみにとどまらず、通話から戦略を導き出し、コンタクトセンターや営業部門の効率を最大化します。
■VextGEM(β版)の特長
〈多言語音声認識＆自動要約〉
多言語に対応した音声認識モデル／最新LMM(Large Multimodal Model)を活用することで、通話で話される言語が事前に分からなくても、生の音声データを高精度に言語識別・音声認識します。音声認識結果から英語で通話のタイトルと要約を自動生成します。
〈通話・話題を自動体系化(特許取得済)〉
要約結果に基づき、通話単位・通話内の話題単位で内容の近しいもの同士をグルーピングし、構造化・階層ごとのラベル付け・通話を特定するためのキーワード抽出を自動で行います。通話や話題の体系化を行った結果はマップ表示され(図1)、通話内容の主要なトピックを一目で把握できます。マップは属性とかけ合わせて表示させることも可能であり(図2)、苦情分析や国別分析などを容易にします。
各トピックを他のトピックと簡単に結合・分離させることもでき、ユーザーはトピックをインタラクティブに探索しながら、全体像を把握し、特定の興味のあるラベルに対して元の音声認識テキストを参照することもできます。
画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/412028/LL_img_412028_1.png
図1：通話の主要なトピックを整理したマップイメージ
画像2: https://www.atpress.ne.jp/releases/412028/LL_img_412028_2.png
図2：マップを属性とクロス表示させたイメージ
〈ベクスト独自の会話・文脈分析(特許取得済)〉
対話テキストを話題の塊(チャンク)単位に自動抽出・ラベル付けし、話題の遷移パターンを分析することで、頻繁に発生するメインのトークフローを可視化できます。さらに、通話に紐づくクロス属性(例：販売売上金額、顧客満足度、オペレーター名など)と組み合わせることで、成果の上がるセールストークの話題発見や成功するトークパターンの特定が可能です(図3)。シナリオのバリエーションと、話題が分岐するポイントを視覚的にとらえることができます。
画像3: https://www.atpress.ne.jp/releases/412028/LL_img_412028_3.png
図3：トークフローの分析画面のイメージ
〈「ホワイトボックス」アプローチ〉
生成AIは事実とは異なるそれらしい嘘をつくことがありますが(＝ハルシネーション)、生成AIによる自動分析結果はいつでも人間の意図を反映する形で編集可能であり、また、常に元の音声データ・音声認識テキストを遡って追跡可能であるため、透明性の高い生成AIの利用を可能にしています。
〈インタラクティブで直感的なUI／UX〉
多くの要素を持つ分析画面を、様々な情報を種類や優先度等で区分し、さらに構成や配色などを工夫することで見やすく操作しやすい画面を設計しました。UIは英語と日本語の2言語から設定が可能です。
リリースは本日2024年10月10日(木)となり、MicrosoftのAppSource／Azure marketplaceから無償試験分析のリクエストが可能です。製品版のリリースは来年を予定しております。
AppSource
https://appsource.microsoft.com/en-us/product/web-apps/vext.vext_gem
Azure marketplace
https://azuremarketplace.microsoft.com/en-us/marketplace/apps/vext.vext_gem
■ベクスト株式会社
代表取締役社長： 小橋 寿彦
設立 ： 2013年3月
本社 ： 東京都目黒区下目黒1-8-1 アルコタワー7F
URL ： https://www.vext.co.jp
