音声認識で変革する対面営業の効率化

1.対面営業における効率化の鍵となる音声認識技術

2.音声認識技術とは何か？

2-1.音声認識技術の仕組み

AmiVoiceの音声認識エンジンを例に「音声認識」の仕組みについて説明します。

音声認識は一般に、音声をテキストにする技術のことをいいます。音声をテキストにするまでの流れは、下図のように大きく2つのステップに分かれます。

1. 音声から特徴量を抽出する = 音響分析
2. 特徴量を入力として、認識結果のテキストを得る = 認識デコーダ

ざっくりと流れを説明すると、発話の音声波形を細かく区切って切り出し、切り出された音声波形の区間それぞれに対しどの周波数の音がどれだけ強いかを調べ、数値化します。

数値化したものは認識デコーダーに入力され、システム内の音声認識辞書で処理します。もっとも適切な単語の並びを検索し、テキストとして出力されています。

精度の高い音声認識結果を得るために重要なのは、発話の音声や内容になるべくフィットした音響モデルや言語モデルになります。AmiVoice は25 年以上のノウハウ・データが蓄積された高精度かつ高速の音声認識エンジンが特徴で、日本語に対する高い認識精度に定評があり様々なシーンで使われています。

3.対面営業に音声認識技術を導入するメリットとは

3-1.商談・接客の会話内容をテキスト化し管理

3-2.会話を分析しコンプライアンスを強化

さらに「AmiVoice SF-CMS」では、音声認識結果を分析。会話から予め登録した「推奨ワード」や「NGワード」の検出ができ、分析結果をデータ化・数値化します。担当者が適切な接客トーク・言葉遣いができているかの行動様式を可視化し、重要事項を説明しているか、適切なPRができているかなどコンプライアンスチェックも可能にします。

3-3.顧客ニーズ（VOC）に気付ける

「AmiVoice SF-CMS」は商談・接客時の会話を音声認識によりテキスト化するので、後日顧客との会話の振り返りができ、顧客の要望や会話内でのネガティブな発言を取りこぼすことなく拾い上げられます。VOCに気づくことで新たな提案や課題発見へとつながります。

3-4.まとめ

上記に述べた「AmiVoice SF-CMS」の特長は一部ですが、音声認識技術が対面営業で活用できるかが想像していただけたと思います。

限られた時間と人材の中で、いかに効率的にセールスプロセスを高めるかはどの企業も常に課題となっています。その一つの手段として、音声認識技術の活用を考えてみてはいかがでしょうか。