QANT スピーク

Q: 音声認識の精度はどれくらいですか？専門用語にも対応できますか？

過去の導入実績では 99%の用件認識率 を達成しています。また、専門用語についても、業務用語の辞書登録に加え、商品名・型番・店舗名などのマスタデータをそのまま取り込んで認識辞書として活用できるため、業界・商材を問わず、お客様の業務に即した高精度な音声認識を実現します。

自律的な改善で精度向上と運用負荷の削減を同時に実現するボイスボット

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3つのPOINT

使うほど賢くなり、応対範囲が広がる“育つAIオペレーター”
QANTスピークは、運用するほど賢くなる自己改善のしくみ「Conversation Harness（カンバセーションハーネス）」を搭載しています。 AIオペレーターの運用品質を継続的に高めつつ、ハルシネーションによる致命的リスクを抑制。PoC後の本格展開でも安定的にAIオペレーターを運用・リーズンを拡大していくことが可能になります。
AIの安全運用を支える多層ガードレール
AIオペレーターの安全な運用には、精度だけでなく、問題を継続的に検知・改善できる仕組みが必要です。応対前・応対中・応対後に多層的にガードレールを設計することで、ハルシネーションリスクを最小限に抑えられます。
QANT独自の日本語特化TTSを構築
コンタクトセンターで実績を積んだベテランオペレーターの音声を教師データに、独自にファインチューニング可能。 TTS生成中に相槌を先行再生することで、応対の待ち時間を短縮し、顧客体験を劇的に改善します。

【ここまで進化】AIオペレーター最前線をデモで検証／次世代AIコンタクトセンターの全貌とは／大企業で続々導入＆運用するほど精度が上がるワケ

お客様の声

株式会社SBI証券
顧客のすべての声を「経営資源」に変えるために。SBI証券が「AIと人の最適配置」で貫く、真の顧客中心主義

AIオペレーター「QANT スピーク」やVoCソリューション「QANT VoC」をどのように位置づけ、1通話あたりの時間短縮や月間約30万件の顧客の声の全社活用を進めているのか。また、そのプロセスがカスタマーセンターと経営の距離や、現場の働き方にどのような変化をもたらしているのか。詳しくお話を伺いました。
パナソニック株式会社
商品相談窓口の18%をAIオペレーター化し有人対応を11%抑制。営業時間外5,000件の自己解決を実現

CS部門では電話を中心に年間約50万件の問い合わせが寄せられ、お客様をお待たせしてしまう課題を抱えていました。そこで、お客様をお待たせすることなく自己解決いただけるお客様満足度の高いサポートを目指しながら、3年間で有人対応を半減させるという高い目標を掲げ、FAQ資産を活用した自己解決型サポートへ転換しました。

利用料金

利用料金: お問合せください

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よくある質問

QANT スピークは一般的なボイスボットと何が違いますか？

QANTスピークは、応対ログとVoCを起点に ①課題の自動抽出 → ②改善案の提示 → ③自動テスト → ④ナレッジ／プロンプトへの反映までをAIが一気通貫で実行します。一般的なボイスボットでは課題発見からプロンプトやナレッジの修正までに大きなメンテナンスコストが発生しますが、QANTスピークはこのサイクルを自動化することで、運用負荷を抑えながら使うほど精度が高まる構造を備えています。

音声認識の精度はどれくらいですか？専門用語にも対応できますか？

過去の導入実績では 99%の用件認識率を達成しています。また、専門用語についても、業務用語の辞書登録に加え、商品名・型番・店舗名などのマスタデータをそのまま取り込んで認識辞書として活用できるため、業界・商材を問わず、お客様の業務に即した高精度な音声認識を実現します。

生成AI特有のハルシネーション（誤回答）対策はどうなっていますか？

応対中の重大事故を防ぐ多層ガードレールが独立して常時稼働し、運用初日から安全性を確保します。具体的には、別AIによる応対のリアルタイム監視、発話直前のルールベースNGパターン検査、ガードレール発動時の自動切り替え（通話終了・SMS送信・有人転送など安全な対応フローへの即時遷移）等で、顧客体験への影響を最小限に抑えます。