音声分析とは？目的や導入のポイントを解説

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音声分析とは

音声分析は、音声認識技術によって通話やインタビューなどの音声データをテキスト化し、分析するシステムです。一般的にコールセンターの電話窓口で用いられているほか、インタビューや会議の文字起こしなどでも音声分析が用いられています。
AIの機械学習や、ディープラーニング（深層学習）モデルによる音声分析を活用すると、より高精度の分析が可能となります。

音声分析を行う目的・メリット

ここでは、音声分析を行う目的とメリットについて解説します。

1. 顧客満足度（CS）の向上

音声分析は、コールセンターのような顧客接点の初手における対応の見直しにつながり、顧客満足度（CS）の向上が期待できます。たとえば、顧客の声のトーンや話し方など、複数の要素から感情や意図を理解し、適切な対応をスピーディーに行えます。
また、頻繁に発生する問い合わせやクレームの理由を分析し、原因を解明することで、クレームの低減につながります。

2. 業務効率の向上

音声分析では、音声データを自動でテキスト化して分析を行います。可視化された音声データを扱うため、検索や内容の確認も迅速にでき、業務効率の改善につながります。たとえば、会議の議事録の作成など、文字起こしの手間を省くことができます。また、コールセンターの問い合わせの一部を自動化することも可能に。入力ミスの軽減や人手不足の解消にもつながります。

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3. VOC分析が可能

VOCはVoice of the Customer（顧客の声）の略であり、VOC分析とは、顧客の声からニーズや期待を把握することを目的とした分析手法のことです。収集するデータは、コールセンターなどの通話データや、問い合わせフォーム、口コミサイト、顧客のSNS投稿など、さまざまな媒体のさまざまなデータが対象。そのため、音声認識ツールや音声解析ツールの活用は、収集できるデータの範囲を拡大し、より高精度な分析に役立ちます。

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4. 人材育成の強化

音声分析は、コールセンターなどのオペレーターが抱える問題点や改善点を客観的に把握できるため、オペレーターの育成や研修に活用できます。評価の高い人材の通話データを可視化したり、フィードバックを共有したりすることでオペレーターの育成が図れ、チーム全体のスキル向上につながります。

音声分析を搭載したツールを選定する際のポイント

音声分析を搭載したツールを導入する場合、選定するポイントを考える必要があります。主なポイントを以下の４点にまとめました。

1. 導入目的と必要な機能を明確にする

音声分析ツールには、音声データのテキスト化だけでなく、ツールによってさまざまな機能が搭載されています。そのため、音声分析を導入する際、目的が曖昧だと使いこなせず、無駄になってしまう可能性も。それを回避するためには、まず具体的な課題を洗い出し、音声分析を活用してどのように解決できるか、そのために必要な機能はどのようなものか、といった点を明確にし、目的を定めましょう。

2. 音声認識の精度を確認

音声分析を搭載したツールには、音声認識の機能が備わっています。音声認識とは、主に音声データをテキスト化する技術を指しますが、この音声認識の精度が低い場合、テキストに変換される際にミスが多くなり、データの信頼度も低下してしまいます。音声認識は、音声分析の根幹となる技術なので、ノイズ耐性や多言語対応、文脈の理解度など、音声認識の精度にも注目して選ぶのがポイントです。

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3. セキュリティの確認

音声データには、個人情報や機密情報を含む場合があるため、情報が漏れることのないよう万全の体制を整える必要があります。そのため、ツールを選定する際は、安全性の高さも重要なポイントです。プライバシーマークの取得状況、データの暗号化など、セキュリティ対策についても確認しましょう。

4. サポート体制の確認

音声分析を搭載したツールを導入したのち、運用する過程で疑問に思ったことや、導入後に不明点があった場合などに迅速に対応してもらえるよう、サポート体制が充実しているかどうかも確認しておきましょう。

音声分析を活用し、顧客満足度（CS）を向上させよう

音声分析は、目に見えない「音声」のデータをテキスト化し、さまざまな施策に活用できる技術です。コールセンターや店舗、営業などで活用すると、顧客とのタッチポイントにおける対応の改善につながり、業務効率化や顧客満足度（CS）向上が期待できます。
年々AIの技術が進歩し、音声認識および音声解析の技術も向上しています。音声分析を搭載したAIツールを選ぶ際は。自社の課題を解決するために必要な機能や、音声認識の精度などを確認し、自社に合った最適なツールで音声分析を活用してみてはいかがでしょうか。

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