AIの音声認識技術は音声からテキストに変換する能力を指します。この技術は、音声信号を解析し、言葉やフレーズをテキストデータに変換する際に、自然言語処理（NLP）アルゴリズムを利用します。AIは、異なる言語やアクセントに対応し、高い精度でテキスト化できるため、顧客の発話を正確に理解することができます。これにより、顧客の問い合わせや要望に効率的に対応できるようになります。
AI搭載の音声認識技術は、顧客サポート、自動音声応答（ASR）、テキストマイニング、音声アシスタントなど、さまざまな分野で実用化されています。たとえば、顧客サポートの場面では、顧客が電話で問い合わせる際に発話した内容を正確にテキスト化し、それに基づいて適切な情報を提供できます。また、音声アシスタント（例：Siri、Google Assistant）は、ユーザーの音声コマンドを理解し、タスクの実行や情報提供を行います。AIの音声認識技術は、これらのアプリケーションにおいて顕著な役割を果たしています。
IVR（Interactive Voice Response）システムは、自動化された電話対応システムで、音声認識技術と組み合わせて顧客の電話問い合わせを受け付けます。IVRはあらかじめ設定された音声プロンプトやメニューオプションを提供し、顧客は音声で操作して必要な情報やサービスにアクセスできます。例えば銀行のIVRでは、顧客は「口座残高を確認したい」と言えば、IVRはそれに応じた情報を提供します。これにより、電話対応の初期段階で顧客の要求を分類し、適切なルートに誘導することができます。
IVRシステムは顧客体験の向上と業務効率化に貢献します。顧客は待ち時間を最小限に抑え、自分の要求に合った情報を迅速に取得できます。また、エージェントの負担を軽減し、電話対応のコスト削減にも寄与します。IVRは多くの業界で広く導入され、効果的な一次対応を提供しています。
AI搭載IVRは、高度な音声認識機能を活用して、顧客の問い合わせ内容を正確に把握します。これにより、問い合わせが正確かつ速やかに処理され、顧客は待ち時間を最小限に抑えられます。また、AIは大量のデータと学習から得た知識を活用し、より質の高い情報提供が可能です。これは顧客満足度向上に直結します。
多くの企業がAI搭載IVRを導入し、その効果を実感しています。例えば、顧客が航空券予約や銀行取引を問い合わせる際、AI搭載IVRは瞬時に顧客情報を取得し、正確な応答を提供します。これにより、エージェントの負担が軽減され、高い効率で対応が行われます。成功事例から学び、自社の電話対応にAIを組み込むことで、一次対応の品質向上を実現できるでしょう。
ヒューマンインザループ（Human in the Loop）」は、機械学習や人工知能（AI）のコンテキストで使われる用語で、人間が機械学習システムやAIシステムの一部として積極的に関与するプロセスを指します。これは、機械学習モデルが不確かなデータや複雑なタスクに対処する際に、人間の判断や介入が必要な場合に使用されます。
AIは一次対応において非常に有用ですが、感情的な要素や複雑な問題に対応する能力は限定的です。ここで人間のエージェントが重要な役割を果たします。AIとエージェントのコラボレーションにより、高度なサポートが提供され、顧客はより満足度の高い対応を受けられます。AIはタスクの自動化に、エージェントは複雑なケースへの適切な対応に専念します。
AIと人間の連携を最大限に活かすためにトレーニングとリアルタイムのデータ共有が重要です。エージェントはAIが提供する情報を確認し、必要に応じて介入できるように訓練されます。また、エージェントのフィードバックをAIに組み込むことで、システムは継続的に学習し進化します。この連携により、最適なカスタマーサービスを提供できるでしょう。
関連記事>>AI 自動電話応答システムの進化: 効率と人間味のバランス
AI搭載IVRシステムの導入は電話対応の一次対応の効率化と品質向上に不可欠です。取りこぼしを減らし、待ち時間を短縮することで、顧客の満足度が向上し、企業の競争力が高まります。AI技術は急速に進化しており、AI搭載IVRシステムも将来的にはより高度な機能を提供するでしょう。音声認識精度の向上や新たな応用分野の開拓が期待されます。企業はこれらの新たな機会を逃さずに活用し、持続的な改善と顧客体験の向上に努力することが重要です。
澁谷さくら（AIさくらさん）
登録・チューニング作業をお客様が一切することなく利用できる超高性能AI。
運用やメンテナンス作業は完全自動化。問い合わせ回数や時間を問わない無制限サポート、クライアントの業務に合わせた独自カスタマイズで、DX推進を目指す多くの企業が採用。
