SCSK、音声から苦情や満足度をリアルタイムで予測するシステム

SCSKは8月7日、コールセンターにおいて音声認識されたテキスト文章などをもとに、苦情の発見、離反、成約をリアルタイムに予測するシステム「VOiC for SAP HANA」を9月から提供すると発表した。

「VOiC for SAP HANA」では、音声認識技術を用いて問い合わせ相手とオペレーターの会話を瞬時にテキスト化し、会話内容から苦情の発生や満足度の向上・低下の確率をリアルタイムに算出する機械学習モデルを構築している。

モデルによる判定は、単なるキーワードのマッチングでなく、表現の組み合わせ、回数、会話スピード、会話比率など100以上の特徴からスコア付けを行い、最適な予測を行うモデルを生成。これにより、オペレーターや分析者などがあらかじめ単語を設定するなどの手間をかけずに、精度の高い判定ができるようになっている。

今回、SAPジャパンの「SAP Predictive Analytics」を活用し、これまで数カ月かかっていた機械学習モデルの作成期間を数時間に短縮したという。また、平均2秒に1回発生するコールセンターの発話データに対処するため、データを高速で処理するプラットフォームとして、SAPジャパンの「SAP HANA」