電話の音声解析とは？利用用途や効果、導入事例まで解説

AI技術の進化に伴う音声認識技術の向上により、電話の音声解析ができるようになりました。電話の音声解析を実際の業務に活用することで、生産性の向上が図れている企業も増えてきています。今回は、電話の音声解析について詳しく解説しつつ、具体的な利用用途やメリット、デメリットについて述べたいと思います。生産性向上や営業力向上に興味がある方は、この記事を参考にしてみてください。

音声解析とは

音声解析とは、AI技術を用いて通話内容を分析する機能をいいます。 各オペレーターの通話内容を分析して、顧客対応の品質を上げるために利用します。これまでは、SV(スーパーバイザー)と呼ばれる役職者がオペレーターの対応品質をチェックして指導を行っていました。 しかし、AI技術の登場で各オペレーターの通話内容が分析できて、より高度な指導が行えるようになりました。また、音声解析データは、サーバー上で保管され二次利用することも可能です。

電話の音声解析の利用用途

音声解析の利用用途として「通話内容の分析」「スコアリング」「テキスト化」があります。以下では、通話内容を文字起こし・音声解析ができることで有名な営業向けのスマート電話「ミーテル」を採りあげつつ解説したいと思います。

1.通話内容の分析

音声解析を活用すれば、通話内容を分析できます。顧客満足度の高いオペレーターの話し方の特徴を分析・可視化すれば、組織全体のボトムアップが図れます。 通話内容の分析で分かる項目は以下の通りです。これらの分析データを活用すれば、どこが各オペレーターの課題か鮮明に分かるようになり、適切な教育で成長スピードを上げていけます。 

定量評価	会話速度 ラリー回数 被せ率 Talk：Listen率 声の抑揚 通話時間
定性評価	キーワード出現回数 トーク内容

2.スコアリング

音声解析を活用すれば、「会話速度」「ラリー回数」「被せ率」などを基に通話内容をスコアリングできます。スコアリングルールはカスタマイズができて、組織に合わせた運用が可能です。 例えば、顧客満足度の高いオペレーターの通話内容を基準にして、各オペレーターの通話内容をスコアリングすることも可能です。顧客満足度を上げるために何が不足しているかスコア結果で分かるため、オペレーターは自己トレーニングできるようになります。

3.テキスト化

 音声解析を活用すれば、通話内容のテキスト化ができます。通話内容を全て自動で文字起こしすれば、議事録作成の手間が省け、アフターコールワークにかかる工数が削減できます。 また、文字起こしされた内容を自動で要約することも可能です。要約の内容を見れば、通話内容の要点を理解できるため、部署連携がしやすくなります。

電話の音声解析を行うメリット

電話の音声解析を行うと以下のようなメリットがあります。

• オペレーター教育の効率化
• 対応履歴の入力の省力化
• 顧客満足度の向上
• コンプライアンス監視業務の負荷を軽減

ここでは、それぞれのメリットについて詳しく解説します。

1.オペレーター教育の効率化

音声解析を活用すれば、各オペレーターの通話内容を分析できます。各オペレーターが何を伝えているのかなど通話内容だけでなく、「会話速度」「ラリー回数」「被せ率」など話し方に関する定量評価まで把握できます。 通話内容の分析結果を比較すれば、顧客満足度が高いオペレーターと低いオペレーターのスキルの差を可視化できることも魅力です。これらのデータを根拠にオペレーター教育すれば、的確なアドバイスができるだけでなく、相手に納得してもらいやすくもなります。また、スコアリングを活用すれば自己学習を促すことも可能です。

2.対応履歴の入力の省力化

音声解析を活用すれば、通話内容を自動でテキスト化できます。また、テキストの文字を解析して通話内容を要約することも可能です。そのため、通話内容をまとめた議事録作成をする必要がなくなります。 アフターコールワークにかかる工数を削減できれば、コールセンターの稼働率が上げられます。

3.コンプライアンス監視業務の負荷を軽減

音声解析を活用すれば、通話内容を自動でテキスト化できるため、聞き起こし作業をせずに済みます。また、通話内容の定性データを取得でき、事前に登録したワードを自動検知できます。 コンプライアンスに違反するワードを登録しておけば、法令違反を起こしていないかを瞬時に確認できるようになり、コンプライアンス監視業務の負荷を軽減できます。

電話の音声解析を行うデメリット

電話の音声解析を行うとメリットだけでなく、以下のようなデメリットがあります。

• 導入コストがかかる
• 操作方法を学ぶ必要がある
• 製品選びが難しい

ここでは、それぞれのデメリットについて詳しく解説します。

1.導入コストがかかる

音声解析は便利な機能ですが、導入コストがかかります。 提供会社に応じて異なりますが、国内や海外の多くのサービスで月額料金制が採用されています。また、充実した機能が搭載されている音声解析システムほど料金が高いです。 しかし、音声解析システムの導入コストが安ければ良いわけではありません。音声解析で生産性向上が見込めれば費用対効果を感じられ、導入コストを上回る利益を享受することができることでしょう。そのため、音声解析を導入する場合は欲しい機能が搭載されており、かつ効果が出そうなシステムの導入をおすすめします。

2.操作方法を学ぶ必要がある

音声解析を使用する場合は、システムの操作方法を学ぶ必要があります。システムの操作方法は難しいものではありませんが、新たなシステム導入をする場合は、周りに必要性を理解してもらい学んでもらう必要が出てきます。 ITリテラシーが低い従業員ばかりの会社では、操作方法を学ぶまで大変かもしれません。このような不安がある場合は、サポート体制が整備されているサービスを選ぶようにしましょう。

3.製品選びが難しい

音声解析できる製品は数多く登場しているため、どの製品が自社に適したものか悩んでしまうかもしれません。製品の特長を把握しないまま導入してしまうと、理想の成果は見込めません。このような失敗を防ぎたい場合は、以下の製品選びの基準を参考にしてみてください。 【音声解析の製品の選び方】

• 自社の業務形態に合っているか
• 音声解析の精度は満足できるか
• 必要な機能が搭載されているか
• 既存システムと連携できるか
• サポート体制は整っているか

電話を音声解析して生産性向上した成功事例

電話内容を音声解析してオペレーター教育や業務効率化を行い、生産性向上に成功した企業もいます。具体的にどのような取り組みをしたのでしょうか？ここでは、AI搭載型IP電話「ミーテル」を活用して生産性向上に成功した企業事例をご紹介します。

1.商談獲得率が1.5倍にアップ（株式会社うるる）

 株式会社うるるは、「労働力不足を解決し人と企業を豊かに」のビジョンを掲げ、クラウドソーシング事業など多角化事業を展開している企業です。 同社は、電話商談ツールを導入していましたが上手く活用できず、通話内容のメモを残す人と残さない人がいるなど統一されていませんでした。そのため、通話内容を分析できずにいました。このような悩みを解決するために、AI搭載型IP電話ミーテルを導入したのです。 AI搭載型IP電話ミーテルを利用すれば、音声データが自動で蓄積されるため、月に50件以上の商談獲得ログを聞き、通話内容を分析しています。 「商談が獲得できた通話」と「商談が獲得できない通話」を比較して、商談獲得時の通話の傾向を導き出しました。どのようなタイミングで、どのようなヒアリングをすれば良いのかを共有した結果、商談獲得率18％から27％に上げることに成功しました。

2.オンボーディング期間を1/3に短縮（株式会社ブレイン・ラボ）

 株式会社ブレイン・ラボは、売上トップクラスの人材業界向け基幹システムを開発・提供している企業です。AI搭載型IP電話ミーテルを導入した理由は、「属人化」「新人教育」「生産性」の課題を解決するためです。各オペレーターの通話の課題を分析してアドバイスしたことで、新人教育のオンボーディング期間を1/3に短縮しました。 また、通話内容をテキスト化、要約したデータを保管し、アフターコール作業を1/3に削減しました。その結果、オペレーターの稼働率が上がり、アポ獲得率も3ポイント増加。AI搭載型IP電話ミーテルを活用して生産性向上に成功しています。

3.営業活動量が1.6倍にアップ（クックビズ株式会社）

クックビズ株式会社は、飲食業界に特化したサービス（求人広告・人材紹介・研修サービス）を提供している会社です。同社は営業部門の新人メンバーの教育や効果的な営業方法を模索しており、AI搭載型IP電話ミーテルを導入しました。 新人メンバーにはスクリプト通りに商品説明はできても、お客様からの想定外の質問に臨機応変に応えられないという課題がありました。このような課題を解決するために、毎日、仕事終わりに営業活動を振り返る時間を設けたのです。 ミーテルのシステム上で、営業活動の定量データや定性データを確認でき、録音データで通話を聴き返すことができるため、各自が振り返るようになりました。その結果、自ら思考し、自走する営業メンバーが増えて、架電量を1.6倍に増やすことができました。

まとめ

電話の音声解析で行えることは「通話内容の分析」「スコアリング」「テキスト化」です。これらを活用すれば、顧客対応（または営業活動）の業務属人化を解消でき、各自の課題を乗り越えられるような教育が行えます。 それだけでなく、通話の後のアフターコールワークなどの工数を削減でき、稼働率を上げることもできます。音声解析を活用することで、実際に生産性が向上している事例も参考にしつつ、AIの音声解析を実際の業務に活用してみてください。