音声認識AIを展開する「アーニーMLG」がコールセンター業務の議事録作成を自動化する「YOMEL for コールセンター」をリリース

2022年8月30日、アーニーMLG株式会社は、「YOMEL for コールセンター」を提供開始したことを発表しました。

「YOMEL for コールセンター」は、コールセンター業務におけるコールメモ（議事録）の作成を自動化するサービスです。

AIが顧客との会話を自動でテキスト化し、要約も瞬時に提案することで、コールセンター業務における平均後処理時間（ACW）を30～50%削減します。

また、スーパーバイザー（SV）による応対内容管理についても、すべての録音を聞いてチェックするのではなく、テキスト化された会話を確認しながら必要な部分のみチェックすることで、品質を落とすことなく応対を改善することが可能です。

アーニーMLGは他に、日本語に特化した音声認識AI「Olaris（オラリス）」を提供しています。

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テキスト・音声・画像など、人間が読んで理解するためのデータを非構造化データといいます。

データベース化が難しいデータであるため、検索・集計・解析ができず、コンピューターは上手く扱うことができず、企業でも活用が難しかったものでした。

しかし、近年のAIの発展はこの状況を大きく改善しました。

画像認識、音声認識、自然言語処理は、非構造化データという規則性がないデータから規則性を見つける技術です。

これによってAIは画像・音声・テキストを解析することができます。

AIを用いたサービスは、こうした分析の結果をさまざまな方法で活用しています。

「YOMEL for コールセンター」は、音声をテキスト化し、さらにテキストを要約することでコールセンター業務を効率化するサービスです。

コールセンター業務では、顧客との電話が終わったあと、顧客からの依頼のまとめや、応対内容を記録するなどの作業が必要となります。これをACW（アフターコールワーク）といいます。

顧客との電話中に記録するという手段も考えられますが、マルチタスクとなると集中力が分散してしまい、顧客の話を聞き逃す可能性があるため、基本的には応対が終わったあとに作業を行います。

ACWの時間が短くなればなるほど、多くの案件を処理することが可能となり、生産性が向上します。

従来のACWは、顧客との会話を録音し、それをもとに手作業で書き起こして要約するという作業だったのですが、AIによる音声認識とテキスト化によってこれらの作業を効率化・自動化できるようになっています。

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