音声認識・音声分析サービス・企業一覧
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音声認識・音声分析機能比較表
| 製品名 |
コンタクトセンター向け応対支援サービス「AI Dig」 |
応対品質チェック支援サービス「AI Log」 |
Media Calls |
sAI Voice Analyzer |
|---|---|---|---|---|
| 機能 |
FAQ支援から応対状況のモニタリングまで！コンタクトセンター向け応対支援サービス |
不適切な表現やご案内漏れの自動抽出でコンタクトセンターの応対品質チェックを効率化 |
IP-PBX/CTI/ACD/レポート/通話録音を標準装備した オールインワン型コールセンターシステム |
音声データを分析し内容を見える化することで課題を特定するコンサルティングサービス |
| 利用料金 | お問合せください | お問合せください | 50,000円～ | 1プロジェクト毎にお見積り 200万円～ |
| 初期費用 | お問合せください | お問合せください | 200,000円～ | 200万円～ |
| 無料プラン | お問合わせください | お問合わせください | ||
| 無料 トライアル |
お問合わせください | お問合わせください | ||
| 製品リンク |
「コンタクトセンター向け応対支援サービス「AI Dig」」の 詳細はこちら |
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音声認識・音声分析の機能・用語解説
AI・DX用語集
| 機能名・用語 | 解説 |
|---|---|
| 安全性 | 蓄積されているデータの中は、顧客の個人情報を含みます。アップロードした音声の自動削除機能、VPN接続によるアクセス方法の制限といった機能を確認し、セキュリティ面も考慮する必要があります。 |
| 音声合成 | 入力したテキストを自動で読み上げてくれるシステムの総称です。もともと、目が不自由な人や、小さな文字を読むのが困難な高齢者に向けて開発が進められています。 |
| 音声認識 | 「人間の声を理解し、テキストに変換する技術」を指しますので、SiriやGoogle音声アシスタントなどに話しかけたときにテキスト変換されている機能が「音声認識」にあたります。 |
| 音声のテキスト化 | 会議の会話をリアルタイムで解析し、テキストに変換することができます。録音した音声ファイルを読み込ませて音声に変換することも可能です。 |
| オンプレミス型 | 社内にシステムを置くタイプのことです。従業員が使用するパソコンごとにソフトウェアをインストールする必要があります。 |
| 議事録自動作成AI | 会議の音声を自動で文字起こし（テキスト化）してくれるツールのことです。AI（人工知能）が搭載されているため、音声認識機能を活用し、高い精度で人が話す言葉を文字列に変換させることができます。 |
| クラウド型 | サーバー上にシステムが置かれているタイプのことです。iPhoneやAndroidなどのスマホ、PC、タブレットなど、端末からインターネットを介してアクセス可能です。 |
| ボイスユーザーインターフェース | 音声認識の技術を利用し、質問に答えたり、テキストを音声で返答することができるデバイスです。SiriやGoogleアシスタント、Amazon Alexaなどがあります。 |
| IVR | ユーザーからの入電時に、あらかじめ用意した音声による案内を行ったり、入電理由に応じた番号入力によってオペレーターに対応を振り分けたりするシステムのことです。 |
| NLP | 私たちが使用している言葉（自然言語）をコンピューターによって処理させる技術のことを指します。なお、自然言語と対比する言葉として挙げられるのが人工言語です。 |
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音声認識・音声分析AI導入前の注意点
音声認識・音声分析AIの技術は飛躍的に進歩しており、議事録作成や電子カルテの作成・コールセンターでの応対支援など幅広いシーンで活用されています。自社で「音声認識・音声分析AI」の導入を検討されている方に役立つ「導入前の注意点」を紹介します。
音声認識・音声分析AIのレベルを理解する
音声認識・音声分析AIの技術は日々進歩していますが、その精度は100％ではありません。そのため、音声認識・音声分析AIが作成・分析したデータを、確認する必要があります。
音声認識・音声分析AIの精度が下がる条件を把握する
以下の条件を満たさない場合は、音声認識・音声分析AIの精度が下がることがあります。
- 雑音が少ない環境である
- 音量が十分に大きく、明瞭である
- 方言やなまり、スラングがない
以上を踏まえ、導入を検討している業務において「必要なAIのレベル」や「精度を保つための条件を満たすことができるか」などを予め確認しておくことが大切です。
音声認識・音声分析AI検討時のポイント
音声認識・音声分析AIを検討する際のポイントをご紹介します。
現場の声を重視する
音声認識・音声分析AIの検討において重要なのは、実際に業務を行う現場の声を聞くことです。導入する範囲を決定する際は、「実際に現場で困っていること」や「業務で無駄だと感じていること」などをヒアリングするとよいでしょう。
現場での使いやすさを考慮する
音声認識・音声分析AIの選定においては、コストパフォーマンスや機能の多さも重要です。しかし、それ以上に重要なのは「現場担当者にとって扱いやすいシステムかどうか」です。現場での使いやすさを考慮することで作業効率も上がり、更なる成果が期待できるでしょう。
小規模導入から始める
音声認識・音声分析AIを導入する際、最初から大規模にAIを導入するのはリスクが大きい可能性があります。そのため、最初は導入範囲を絞り小規模から始めることをおすすめします。導入する範囲を選定する際は、要件を整理しどこから導入を始めたいかを明確にしておくことが大切です。
まずは小規模でAIを導入し、ある程度の成果が見えてきてから導入する範囲を広げていきましょう。そうすることで、想定外のリスクを防ぐことができるでしょう。
音声認識・音声分析AI導入時に準備すること
音声認識・音声分析AIを導入する際、AIの精度を下げないために準備しておくべきことがあります。自社で準備が可能か事前に以下を確認しておきましょう。
雑音が入らない環境を整える
音声認識・音声分析AIは、雑音やノイズが入る環境では精度が下がってしまいます。そのため、音声認識・音声分析AIを使用する際は、静かな個室などできるだけ雑音が入らない環境を準備しておきましょう。
マイクを使用する
音声認識・音声分析AIの精度を下げないためには、クリアな音声を集音することも欠かせません。複数人が会話するような場合は、マイクがないと複数人の音声が入り混じりAIには聞き分けられないことが予想されます。理想としては、発言者1人に対して1つマイクを準備すると良いでしょう。
以上2点を準備し、音声認識・音声分析AIによりクリアな音声データを集音しましょう。
音声認識・音声分析AI比較表
アイスマイリーでは、音声認識・音声分析AIを選ぶ際に役立つ「音声認識AI比較表資料」を無料で配布しています。この資料では、各サービスの特徴や、料金、無料トライアルの有無などについてを分かりやすくまとめています。導入を検討される際には、ぜひこちらの「音声認識AI比較表資料」をご活用ください。
比較表をダウンロードされたい方は「音声認識AI比較表資料を無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。お問い合わせ内容欄に「音声認識AI比較表資料」と記載の上、送信してください。
音声認識・音声分析AIのセグメント別製品一覧
数ある「音声認識AI」の中から、自社の課題や導入の目的にあった「音声認識AI」を選び出すのは容易ではありません。そんな時に役立つのが、目的別にセグメントされた音声認識AIカオスマップです。
上記をご覧いただくと分かるように、音声認識AIは大きく分けて7つにセグメントできます。この便利なカオスマップは、以下の「音声認識AIカオスマップを無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。お問い合わせ内容欄に「音声認識AIカオスマップ」と記載の上、送信してください。
音声認識・音声分析AIの選び方
音声認識・音声分析AIは近年多くの製品が開発されており、何を基準に選べば良いのか迷われている方もいるのではないでしょうか。ここでは、ニーズに合った最適な音声認識・音声分析AIを選ぶためのポイントをいくつかご紹介します。
セキュリティが高い
特に個人情報や秘匿性の高い情報を扱う場合は、高いセキュリティが求められます。導入を検討しているAIのシステム・サービスがどこにデータを保管しているのか事前に確認しておきましょう。一般的にデータの保管場所としては、スタンドアローン型ソフトが安心と言われています。
※スタンドアローンとは…インターネットに接続されておらず、他のシステムや端末と通信できない状態のこと
単語登録機能が使える
専門用語を多く使うようなシーンでの導入を検討されている場合は、単語登録機能付のAIが便利です。音声認識・音声分析AIは専門用語の認識を苦手としますが、単語登録機能に事前登録しておくことで誤認が少なくなります。
効率的な編集機能が使える
音声認識・音声分析AIの精度は100%ではないため、人によるチェックや修正が必要です。その際、編集機能があると業務効率を大きく向上させることができるでしょう。たとえば後から見直しが必要な箇所に目印がつけられたり、発話者を区別するような機能があると便利です。
音声認識・音声分析AI導入後の注意点・運用のコツ
音声認識・音声分析AIの精度を向上させるためのコツをご紹介します。
長い単語は区切って登録する
単語登録機能は大変便利な機能ですが、登録する単語が長いと上手く機能しません。例えば、「とうきょうスカイツリー駅」という単語をそのまま登録すると、「とうきょうスカイツリー駅」と途切れずに発音しないと音声認識・音声分析AIに認識されません。
「スカイツリー」や「スカイツリー駅」など、実際に会話の中で出てくる可能性が高い単語も合わせて登録しておくことが大切です。
文章学習をさせる
音声認識・音声分析AIは、事前の学習なしでは人間のように文脈から意図を読み取ることができません。そのため、同音異義語には注意が必要です。
たとえば発話者が「しかく」と言った場合、「資格」「四角」「視覚」など複数の言葉が候補に上がります。このような時に「資格を取るために勉強しています」や「四角い箱を持ってきてください」などのさまざまな言い回しの文章を事前に登録しておけば、AIが前後の文脈から正解の言葉を選べる確率が高くなります。
このような学習を「文章学習」と呼びますが、日本語には同音異義語が多くAIの誤認を招いてしまうため、誤認を発見した際は都度文章学習をさせるようにすると良いでしょう。
このように、継続的に単語登録や文章学習を行い精度を維持で向上していくことが、認識・音声分析AIの運用においてはとても重要です。
