デジタルトランスフォーメーションの未来を切り拓く先進的メディア処理技術─コンタクトセンタAI

AI

コンタクトセンタ

デジタル・トランスフォーメーション

コンタクトセンタAIの先進的取り組み

コンタクトセンタは，多くのお客さまの声が集まる顧客接点としての重要性が増しています．NTTメディアインテリジェンス研究所では，AI（人工知能）の適用先に，コンタクトセンタを注力分野の １ つとして研究開発を進めています．本稿では，私たちが長年培ってきた音声・自然言語処理技術を活用した，コンタクトセンタのさまざまな課題を解決するための最新技術について紹介します．

きみひと † 1

いいづかて つ や†2

田中 公人

やぎ

た か し†1/八木 貴史

飯塚 哲也

NTTメディアインテリジェンス研究所†2
NTTメディアインテリジェンス研究所 所長†1することで，人間並，あるいは人間以を行う運営拠点として位置付けられて上の性能を発揮するまでになってきていましたが，近年のビジネス環境の変第三次AI（人工知能）ブームが産います．つまり，現在のAIをうまく化により，多くのお客さまの声が集ま業界で本格化してから 3 年以上が経使っていくには，適用分野を定めて，る顧客接点としての重要性が増してい過し，さまざまな分野でAIの実利用問題に適応していくことが重要になります．国内コンタクトセンタを取り巻が始まっています．NTTグループでます．

く環境は，深刻化する人手不足に悩まはじめに®

は2016年 6 月にAIブランドcorevo をNTTメディアインテリジェンス研されており，オペレータの採用や定着発表しさまざまな取り組みを進めてい究所では，AIの適用先としてコンタ化が大きな課題となっています（2）．まます（1）．第三次AIブームをもたらした

クトセンタを注力分野の １ つとして研た，応対品質，すなわちCX（Customer

主要な技術は，機械学習，とりわけ深究開発を進めています．コンタクトセExperience）の向上も同時に求めら層学習（ディープラーニング）である

ンタは多くの電話やチャット応対がれており，特に人の入れ替わりの激しことは疑いようがありません．深層学

日々行われ，多くのナレッジ検索や通いセンタでは，少ない人数 ・ 初級者の習は基本技術としてさまざまな問題に話分析が行われています．つまり，私多いメンバという限られた運営リソー適用することができますが，単に適用たちが長年培ってきた音声 ・ 自然言語

スの中，いかにCXを高めるかがコンするだけでは実際のビジネスで利用で処理技術を活かすことができるフィー

タクトセンタ ・ マネジメントにおけるきるだけの性能が得られないことがほ

ルドの １ つといえます．NTTグルー

大きな課題となっています．

とんどです．適用する問題に特化した

プには多くのコンタクトセンタがあネットワークモデルを創出し，適切なり，技術をブラッシュアップするためデータを用いて学習することで，初めの多くのフィールドとデータが存在しコンタクトセンタには，IVR（Inter­て実利用に足りる性能を発揮することます．
これらの蓄積と環境を活かして，ac­tive Voice Response），CTI（Com­ができます．

実ビジネスに適用可能な技術の創出を

put­er Telephony Integration），ナレッめざしています．

ジシステム，CRM（Customer Rela­

初期のAIの議論に汎用型AIと特化型AIというものがあります．汎用型
AIは人間の頭脳のように １ つのAIで

6

た な か

コンタクトセンタの課題

コンタクトセンタにおけるAI

tion­ship Management）など，多くのITシステムが導入されています．AI

あらゆる問題を解こうとするものですコンタクトセンタは，お客さまへのはこれらのシステムを高度化するととが，まだまだ実現には遠い状況です．

対応業務を電話，電子メール，チャッもに，新たな機能を提供し，さらなる一方，特化型AIは特定の問題のみをトなどのさまざまなチャネルを通じて運営の効率化やCX向上を図ります．

解くことができるAIで，現在のAIは行うことを専門とする部署です．もとコンタクトセンタにおけるAIの代すべて特化型といえます．問題を特化

もとは，申込受付やお客さまサポート表格として，音声マイニング技術が挙NTT技術ジャーナル 2019.7

特 集げられます．音声マイニング技術は，終わった後に会話の詳細を素早く見直ることができます．また，オペレータ深層学習の適用による音声認識精度のすことができ，応対履歴の投入作業がの応対支援に向けて，音声認識結果の飛躍的な向上により，実用の領域に入早く ・ 正確に行えるようになります．

テキストを用いてナレッジ提示や生成り，コンタクトセンタにおいてもっとこれらの機能はすでにNTTグループを行うAIの研究開発を進めています．

も導入が進んでいるAIの １ つです．

内外のさまざまなコンタクトセンタでこれらのAIは，音声マイニング技術

NTTでは，NTTテクノクロスを通じ活用されており，業務効率化や売上向をプラットフォームとして活用して構て，音声マイニング技術（ForeSight上などの成果を達成しています．

築できるように構成されています．こ（3）

Voice Mining: FSVM ）の商用展開

音声マイニング技術の構成例を図にれにより，早期にコンタクトセンタのを行っています．音声マイニング技術示します．音声マイニング技術では，現場で動作させることが可能になっては，「通話音声を音声認識によりテキ入力された通話音声データに対して音います．

スト化」し，「大量通話の中からコン声認識が行われ，その結果は通話分析

タクトセンタ運用の課題やその解決方部にてアナリストが所望する分析に利法のヒントを得るための統計分析 ・ 見用されます．音声マイニングは，コン音声マイニング技術の商用展開を通える化」を実現します ．統計分析をタクトセンタにおけるAIのプラットじて，新たな課題がみえてきています．

行うことで，例えば高スキルオペレーフォーム的な役割を担い，他のAIモ① お客さま音声の認識精度のさらタの応対ノウハウを抽出し，センタ内ジュールを追加することによって音声に水平展開して全体のスキル向上を認識結果をより高度に活用する機能を図ったり，センタ全体の統計情報を一追加できます．NTT研究所では，音覧表示することで，異常な事象（例え声通話から感情などのテキスト以外のば，特定内容の問合せの急増）を即座情報を抽出するAIの研究開発を行っに把握することができます．また音声ています．これらのAIにより音声認

現在，コンタクトセンタにおけるオがテキスト化されているので，通話が識部を拡張することで分析の幅を広げ

ペレータ音声の認識精度は90%を超え（4）

さらなる高度化に向けてなる向上② 音声認識結果を活用したさらなる価値創造③

導入時のAIチューニング等のコスト削減 ・ 時間短縮ます．しかしながら，お客さま音声のお客さま

認識精度はこれよりおおむね10ポイ

オペレータ

ネットワークント程度低くなります．お客さま音声・・・
スーパーバイザ，アナリスト

AIモジュール
自動知識支援
通話音声

音声認識部
感情認識

既存システムとの連携

機械読解技術・・・

大きく，携帯電話であれば符号化による音質劣化などがあります．また，オペレータと比較すると発声が不安定で話し方もくだけており，音声認識にとって困難な条件が多くなります．現

通話分析
機能部

音声 マイニング（プラットフォーム）

図は，話す場所によっては背景ノイズが音声マイニング技術の構成例

在のお客さま音声の認識精度は，認識結果を人間が見て理解するという用途や，単語レベルの統計分析を行うなどの用途では利用可能なレベルにあるといえます．しかしながら，認識結果テNTT技術ジャーナル 2019.7

7

デジタルトランスフォーメーションの未来を切り拓く先進的メディア処理技術─コンタクトセンタAI

キストをナレッジ検索や生成など，高援する自動知識支援システム』では，稿で紹介した技術をはじめ，さまざま度に活用していくためには，より正確音声認識とFAQ検索の連携により，なメディア処理技術を活用してパートな認識が求められています．本特集記

適切なタイミングで適切なFAQを，ナー様とビジネスにおける成功事例を事『進化を続ける音声認識エンジン

オペレータが応対中に自動提示する自積み上げるとともに，AIの利用シー「VoiceRex 」』では，①を解決するた動知識支援に関して紹介します．自動ン拡大に向けてさらなる革新的な技術めの最新技術について紹介します．

知識支援はオペレータがナレッジを調の研究開発を推進していきます．

®

音声マイニング技術の導入に伴い，音声認識結果をより高度に活用した，識結果を用いたFAQ整備作業の効率さらなるオペレータの支援の高度化や化に関する取り組みについても合わせコスト削減の要望が増しています．②て紹介します．

に対して，NTT研究所では，オペレー音声認識などのAIは，適用する現タ応対に必要なナレッジの獲得を容易

場ごとにチューニングを行うことで精にするナレッジ支援に関する研究開発度を高めることができますが，特に小に力を入れています．

規模なコンタクトセンタなどへの導入

本特集記事『機械読解による自然言に向けては，チューニングに必要とな語理解への挑戦』では，質問に対するるコストの削減，時間の短縮が重要と答えをマニュアルなどから導き出す技なります．③について，NTT研究所術について紹介します．コンタクトセ

では新技術創出による精度向上と合わン タ で 用 い ら れ る ナ レ ッ ジ に は，せて，ベースとなるAIモデルの強化FAQ（Frequently Asked Questions），による現場ごとのチューニング作業なマニュアル，約款などがありますが，どの軽減にも力を入れています．これ

FAQが十分に整備されていないコンまでに，通話音声などの学習用データタクトセンタが少なからず存在しまを大量に収集し，音声認識やナレッジす．機械読解は，FAQ検索のように検索の業界別ベースモデルを作成して事前に質問と回答のペアを準備する必います．業界別ベースモデルを構築し要がなく，ナレッジ整備コストの削減た主要な業界では，少ない学習データが期待されます．また，オペレータへで追加学習するだけで，短時間 ・ 安価のインタビューによると，「普段からに高い精度を実現することができるよ

研修などで使っているマニュアルのほうになっています．

うがFAQよりも慣れていて使いやすい」「FAQに記載のない問合せは，結AIの利用シーン拡大に向けて局マニュアルを見なくてはいけない」

深層学習の出現やコンピュータの性といった意見もあり，オペレータの利能向上による大量データ学習等によ便性という観点でも期待が高まっていり，音声認識や自然言語処理の精度はます．

飛躍的に向上し，ビジネス現場への普本特集記事『オペレータの応対を支8べる時間を削減します．また，音声認NTT技術ジャーナル 2019.7

及が拡大しつつあります．今後は，本■参考文献（1） http://www.ntt.co.jp/corevo/（2） 月刊コールセンタジャパン編集部：“コールセンタ白書２０１８,” リックテレコム，2018．
（3） https://www.ntt-tx.co.jp/products/foresight_vm/（4） 河村 ・ 町田 ・ 松井 ・ 坂本 ・ 石井：“コールセンタにおけるAIの活用，” NTT技術ジャーナル，Vol.28，No.2，pp.35-37，2016．

（左から）飯塚 哲也/ 田中 公人/
八木 貴史
新しい技術は時として既存の手段よりも劣っている部分が目につくことがあります
が，うまく使いこなした企業は，技術の進化とともに競争優位を獲得します．ぜひコ
ンタクトセンタAIをご活用ください．

◆問い合わせ先NTTメディアインテリジェンス研究所
知識メディアプロジェクト
TEL 046-859-5305
E-mail kimi.tanaka hco.ntt.co.jp