富士通研究所、電話応対のトラブル検知技術--同時発声などでも高精度

NO BUDGET 2019年03月25日 16時18分

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 富士通研究所は3月20日、コンタクトセンターでの応対トラブルの発生をリアルタイムに検知する技術を開発したと発表した。

 この技術は、顧客とオペレーターの自然な会話から検知するもので、富士通の人工知能(AI)技術「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」を用いる。実際のコンタクトセンターの会話データ(442通話分)を用いた評価実験では、従来技術ではトラブル検知が困難であった顧客とオペレーターの同時発声などが含まれていても、通話中のトラブル発生に対して約91%と高精度に検知できることを確認した。これをオペレーターの稼働率が高いコンタクトセンターに適用した場合を試算すると、顧客の待ち時間を平均で約2割短縮でき、顧客満足度向上への貢献が期待できるとしている。

 従来、トラブルが発生した際の会話で多くなる傾向にある、「〜ではなく」「分からない」などの否定的なキーワードを検出用のリストとして活用してきた。今回開発した技術では、「sou」や「naku」などの音声言語の最小単位である音素の並びの傾向を認識することで、顧客とオペレーターの同時発声時や言いよどみなどで一部のキーワードが認識できない場合や、「そうではなく」「そうじゃなく」といった多様な言い回しがある場合でもトラブル発生を検出する。

 これらのトラブル発生の際に特有な否定的なキーワード発声や、会話全体の声の高さや大きさなどから判断したストレス状態を会話の一部の情報として検出し、事前に学習されたディープニューラルネットワークに入力することで、トラブル発生の確からしさをスコアとして算出する。

応対トラブル検知の技術概要
応対トラブル検知の技術概要(出典:富士通研究所)

 また、トラブル時の会話の特徴として、通話の冒頭から顕在化する傾向や、全体の会話の中でもその特徴が多くを占める傾向にあるなど、特有の時間変化パターンがあることが分かっている。今回開発した技術では、算出した応対トラブル発生の確からしさのスコアの軌跡が、これらの時間変化のパターンと近いかどうかでトラブル有無を判定する。これにより、スコアだけではある程度の長さの通話から算出しないと検知できない中、パターンと照合することで通話開始から経過時間が短い通話途中であっても、応対トラブルの発生を高精度に検知することが可能になった。

応対トラブル発生の確からしさのスコアの軌跡とトラブル有無の関係
応対トラブル発生の確からしさのスコアの軌跡とトラブル有無の関係(出典:富士通研究所)

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