ジェイックが提供するAI話し方練習アプリ「steach」が、法人向けに機能を提供しました。商談や接客など、様々なビジネスシーンを想定した設問に答え、AIが音声と映像を解析することで、伝わりやすさや自信など6つの指標で客観的な評価を行います。
企業は、「steach」の機能を活用することで、新人研修やOJTにおけるコミュニケーションスキルの定量的な評価と、効率的な改善が可能になるようです。今回は、AIが話し方を解析する仕組みやAIによる話し方解析の企業活用事例、企業や個人で活用できるおすすめの話し方解析サービスをご紹介します。
AIが話し方を解析する仕組みとは？
AIによる話し方解析は、ディープラーニングという機械学習を基盤としています。ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を模倣したもので、大量のデータから複雑なパターンを学習することが可能です。
ディープラーニングを用いて、音声データや音声認識によりテキスト化されたデータを分析し、様々な情報を抽出します。例えば、音声の高さや強さ、抑揚などの特徴を分析することで、話者の感情や話の内容のニュアンスをより深く理解することができるのです。
近年では、音声解析の技術が飛躍的に進歩しており、複数の言語に対応できるシステムも増えてきました。そのため、コールセンターでの顧客対応の自動化や音声アシスタント、多言語環境でのコミュニケーションにおいて、ますます重要な役割を果たすことが期待されています。
機械学習については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
音声解析と音声認識の違い
音声認識と音声解析は、音声データを扱う点は同じですが、目的と機能がそれぞれ異なります。音声認識は、人間が話す言葉をコンピュータが理解できるように、音声データをテキストデータに変換し、音声データを文字に起こす作業です。音声入力による検索や、音声対話システムなどが実現されています。
一方、音声解析は音声データからより深い情報を引き出すことを目的としています。テキストデータだけでなく、音声データを分析することで、感情の分析や会話内容の分析などが可能になります。例えば、音声のトーンや抑揚から話者の感情を推測したり、声紋から話者を特定したりすることができます。
| 音声解析 | 音声認識 | |
| 目的 | 音声データからより深い情報を引き出す | 人間が話す言葉をコンピュータが理解できるようにする |
| 機能 | テキストデータだけでなく、音声の波形データを分析する | 音声データをテキストデータに変換し、文字に起こす |
音声解析では、音声認識で取得したテキストデータを活用することもあります。例えば、テキストデータから特定のキーワードを検索したり、自然言語処理を用いて会話の内容を理解したりすることが可能です。
このように、音声認識と音声解析は、それぞれ異なる役割を担っていますが、多くの場合で、両方の技術が連携して使用されます。音声認識で得られたテキストデータを音声解析でさらに詳しく分析することで、高度な処理が可能です。
AIによる話し方解析の企業での活用事例
AIを活用した話し方解析システムは、会話のデータをリアルタイムに分析し、従来の感覚や経験に頼った定性的な評価に代わり、客観的で定量的な評価を提供します。
以下で、AIによる話し方解析の企業での活用事例をご紹介します。
オペレーターの支援となる
AIを活用した話し方解析システムは、顧客とのやり取りをリアルタイムに分析し、オペレーターに的確な支援を提供することで、顧客対応の質を飛躍的に向上させます。
例えば、顧客が問題を抱えている際に、システムが自動的に関連情報を提示し、最適な回答を提案することで、オペレーターはスムーズに問題解決をサポートできます。また、顧客の感情を即座に分析し、不満を感じている兆候を早期に察知することで、クレームに発展する前に適切な対応を行うことが可能です。
これらの機能により、顧客満足度の向上だけでなく、オペレーターの業務効率化にも大きく貢献します。結果として、コールセンター全体の業務効率が向上し、コスト削減にも繋がります。
オペレータースキルを評価する
従来、オペレーターのスキル評価は、個人の主観や経験に基づいた定性的なもので行われることが多く、評価の客観性や正確性に欠ける側面がありました。しかし、AIによる話し方解析により、この課題を克服することができます。
AIによる話し方分析では、通話中のオペレーターの声のトーンや話速、語彙、感情などの要素を数値化して可視化します。これにより、オペレーターのコミュニケーションスキルや顧客とのエンゲージメントの度合いを客観的で定量的な指標に基づいて評価することが可能です。
VOC分析ができる
VOC（Voice of the Customer）分析とは、顧客の声を収集した中から貴重なインサイトを引き出すことで、顧客のニーズを理解し、より良い製品やサービスを提供するための重要な手法です。
従来は、アンケート調査やコールセンターの通話内容などから収集された顧客の声を人手で分析していました。しかし、近年ではAIを活用した音声解析技術の発展により、膨大な量の通話データを効率的に分析し、顧客の声をより深く迅速に理解することが可能です。
AIによる話し方解析は、文字起こしだけにとどまらず、感情分析やキーワード抽出、話題の特定など、高度な分析を行うことが可能です。そのため、顧客の望みや不満を詳細かつ客観的に把握することが可能となり、製品開発やサービス改善に直接的に活かすことができるでしょう。
この結果、顧客満足度が向上し、リピート率が上昇することで、長期的な収益増加にも貢献するのです。
時間やコストを削減する
話し方解析システムは、営業活動における時間とコストの削減に大きく貢献します。従来、営業担当者は、顧客との通話内容を手動で記録し、その内容を分析する必要がありました。
しかし、話し方解析により、通話内容が自動的にテキスト化されるため、手作業による記録にかかる時間が大幅に削減されます。
研修に活用できる
AIを活用した話し方解析システムは、オペレーターの育成と研修において、その効果を最大限に引き出すための強力なツールとして注目されています。先述したように、AIによる話し方解析では、通話中のオペレーターの声のトーン、話速、語彙、感情といった多様な要素を数値化するため、オペレーター一人ひとりの強みや改善点を客観的で詳細なデータに基づいて特定することが可能になります。
AIは、オペレーターの通話パターンを分析することで、共通の課題や改善点を見つけ出すことも可能なため、効果的な研修プログラムを作成し、オペレーターのスキル向上を図ることができるでしょう。
人材育成のステップと成果の測定方法については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
AIによるおすすめの話し方解析システム
AIによる話し方解析システムは、個人のコミュニケーション能力を定量的に評価し、改善に繋げるための強力なツールとして注目を集めています。以下では、AIによるおすすめの話し方解析システムを具体的に解説します。
ぜひ、コールセンターや営業電話などの業務のサポートとして検討してみてください。
Call Analytics
Scene Liveが提供するAI話し方解析システム「Call Analytics」は、アウトバウンド向けのコールセンターシステム「List Navigator.」と連携することで、営業電話の質を劇的に向上させるサービスです。
Call Analyticsの最大の特徴はAIによる話し方解析で、営業トーク力を定量的に可視化できる点です。従来、営業トークの評価は担当者の主観や経験に基づいたものでしたが、Call Analyticsでは、音声データや話し方のパターン、話者間の比率などを数値化し、客観的な評価を可能にしました。
Voice Analytics
株式会社Smashは、企業と顧客の解約から得られる情報を活かして企業の課題解決を支援しています。その一つが、AIを活用した話し方解析サービス「Voice Analytics」です。
Voice Analyticsは、顧客との会話データの詳細を分析した上で可視化することで、企業が抱える問題点を明確にし、顧客ロイヤルティ向上に繋がるサービスを提供します。Voice Analyticsの主な機能は以下の通りです。
- 会話の深さを分析し、より効果的なトークスクリプトを作成
- オペレーターの感情の変化を数値化し、客観的な評価を可能にする
- 深度分析やポジネガ分析、ピッチ分析を用いて、会話データを多角的に分析する
| 各分析手法 | 詳細 |
| 深度分析 | 会話の深さを数値化し、顧客と深いコミュニケーションができているか、客観的に評価する。 |
| ポジネガ分析 | 会話中の感情変化を時系列で数値化し、顧客の感情を可視化して顧客の満足度を高めるための改善点を見つけ出す |
| ピッチ分析 | 話し声の高低を時系列で可視化し、会話の流れや感情の変化を分析する |
これらの分析結果を基に、企業が抱える問題点を明確にし、改善策を提案する仕組みです。
Voice Contact
Hmcomm株式会社が提供する「Voice Contact」は、産総研発の特許技術を基盤としたAIを活用したコールセンター向けシステムです。音声認識の精度が非常に高いため、様々な業界や場面での活用が期待されています。
Voice Contactは産総研発の特許技術により、顧客との通話内容をリアルタイムでテキストデータに変換し、高度な音声解析を行うのが特徴です。また、従来、人手で行っていたVOC分析を自動化するため、膨大な量の通話データを短時間で分析して結果を出力し、レポート作成の負担を大幅に軽減できます。
AIによるおすすめの話し方解析アプリ
次に、AIを活用したおすすめの話し方解析アプリをご紹介します。発声の仕方や語彙、抑揚など、様々な角度からユーザーの会話を分析し、具体的なフィードバックを提供してくれるでしょう。
スマートフォンから利用できるため、気軽に話し方を解析でき、個人で面接や面談対策をする際にもおすすめです。
steach
先述したsteachは、まるで本物の講師がそばにいるかのように、話し方の練習をサポートします。動画モードでは面接のように、ユーザーの姿をカメラで撮影しながら練習可能です。
AIがユーザーの表現力や話し方を細かく分析し、表情、声のトーン、言葉遣いなど、様々な角度からフィードバックを提供し、より効果的な伝え方を教えてくれます。練習した内容は、自動で文字起こしされるので、後からじっくりと復習することができます。
また、文字起こしされた内容は自己PR作成にも役立つでしょう。
hanasel
hanaselは新卒や中途、エンジニア転職など、様々なシーンの面接に対応した150問以上の頻出質問を収録しているのが特徴です。それぞれの質問に対して、回答のポイントや例文も用意されているので、より効果的に対策を進めることができるでしょう。
質問に対するユーザーの回答は、アプリ内にメモとして記録できるため、練習中に何度でも見返すことができ、よりスムーズな回答へと繋ぐことが可能です。また、模擬面接の音声を録音することもでき、練習後の振り返りもスムーズに行えるので、改善点も見つけることができるでしょう。
カチメン！
カチメン！は、ユーザーの表情や声、話し方を細かく分析し、客観的な視点から改善点を教えてくれます。表情感情認識AI「Affdex」と音声感情解析AI「Empath」が搭載されており、ユーザーの声のトーンや言葉遣いなどを数値化し、まるでプロの講師がそばにいるかのように、具体的なアドバイスをもらえます。
また、カチメン！で、事前に練習した動画を分析し、企業に提出する前に改善点を確認できるため、選考動画対策にもぴったりです。
AIによる話し方解析で自身をブラッシュアップしよう！
今回は、AIが話し方を解析する仕組みやAIによる話し方解析の企業活用事例、企業や個人で活用できるおすすめの話し方解析サービスをご紹介しました。AIによる音声解析技術は、目覚ましい発展を遂げ、私たちのビジネスシーンに大きな変革をもたらしています。
特に、電話を頻繁に利用するコールセンターや営業部門、面談、面接など、音声コミュニケーションが不可欠な場面において、AIによる話し方解析システムは、その高い精度と多機能性で、業務効率化や顧客満足度の向上に大きく貢献しています。
AIによる話し方解析は、自身がセルフチェックで解析結果を確認でき、教育や成長を実感できるメリットがあります。ぜひ、AIによる話し方解析で自身をブラッシュアップしてみてください。
