今回は音声認識と自然言語解析のAIを取り上げる。

 企業における音声認識と自然言語解析のユースケースとして代表的なのは、コールセンターにおける活用だろう。コールセンターのオペレーターは、顧客からの電話を受け、問い合わせ内容を聞いて回答する。多くのコールセンターでは、ディープラーニングによるAIが注目を集める前から、顧客データベースやFAQシステムなどを構築し、オペレーターの業務を支援している。

 しかしそれらのシステムを活用し、顧客からの問い合わせに適切に対応するには、長期の人材育成が必要になる。ストレスの多い業務なので、短期間での離職も少なくない。近年、コールセンターの人材不足が顕在化しており、「育成期間を短縮したい」「業務負荷を軽減したい」というニーズが高まっている。

 そこで導入が進んでいるのが、顧客からの問い合わせ音声のテキスト化と、内容の分析による回答候補の提示を行うAIシステムである。このシステムによって経験の浅いオペレーターでも、適切に対応できるようにしたり、回答に要する時間を短縮して利用者の待ち時間を減らしたりできる。オペレーターはAIが提示する回答例を繰り返し参照するので、自然と適切な回答内容を学習できる。

 管理業務でのメリットもある。特定のNGワードを登録しておくことにより、オペレーターや顧客が問題のある発言をした場合、即座にマネジャーに通知する、といった対応が可能だ。

 コールセンター以外でも、音声認識や自然言語解析は強力なツールになり得る。例えば飲食店にタブレットなどを活用した注文システムを導入し、音声で注文を受け付ける、といった方法が考えられる。注文受付を自動化することで、より少ない人数で店舗を運営できる。

 このように、AIを活用した音声認識と自然言語解析には多様な可能性がある。これを使いこなせれば、ビジネスに大きく貢献するはずだ。

 今回は、Cognitive Servicesを活用した音声認識と自然言語解析のソリューションシナリオを二つ示す。

 一つは、音声をテキスト化し、NGワードが含まれているかどうかを判断するというもの。もう一つは、顧客による注文の音声をテキスト化した文章を解析し、そこから必要な情報(エンティティー)を抽出するというものである。

 Cognitive Servicesによって、二つのシナリオをどうやって実現するのか。一つずつ具体的に見ていこう。

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