コール センターの概要

Foundry Tools の Azure Language と Foundry Tools の Azure Speech は、テレフォニーベースの顧客との対話の部分的または完全な自動化を実現し、複数のチャネル間でアクセシビリティを提供するのに役立ちます。 Azure 言語と音声サービスを使用すると、コール センターの文字起こしをさらに分析し、会話 (PII) を抽出して編集し、文字起こしを要約し、センチメントを検出できます。

通話センターとコンタクト センターで Foundry Tools を実装するためのシナリオの例を次に示します。

• 仮想エージェント: 会話型の AI ベースのテレフォニー統合音声ボットと音声対応チャットボット
• エージェント支援: エージェントに分析情報を提供してアクションを提案することで、カスタマー エクスペリエンスを向上させるための通話のリアルタイムの文字起こしと分析
• 通話後の分析: 顧客の会話の分析情報を作成して理解を改善し、通話処理の継続的な改善、品質保証とコンプライアンス コントロールの最適化、分析情報主導のその他の最適化をサポートする、通話後の分析。

コール センター用の Foundry Tools の機能

包括的なコール センターの実装には、通常、Azure Language および Speech サービスのテクノロジが組み込まれています。

固定電話、携帯電話、無線電話で生成される、コール センターで通常使用されるオーディオ データは、多くの場合で 8 KHz と狭帯域であり、音声をテキストに変換する作業が難しくなる可能性があります。 音声サービス認識モデルは、オーディオをどのように選んでキャプチャしても、高品質の文字起こしを確実に取得できるようにトレーニングされています。

音声サービスで音声を文字起こししたら、Azure Language Service を使用して、感情分析、顧客の通話の理由の概要、解決方法、会話 PII の抽出と編集などの分析をコール センター データに対して実行できます。

Speech サービス

音声サービスには、コール センターの使用事例に使用できる次の機能が用意されています。

• リアルタイム音声テキスト変換: 複数の入力からリアルタイムで音声を認識し、文字起こしします。 たとえば、仮想エージェントやエージェント支援を使用すると、オーディオ入力を継続的に認識し、複数のイベントに基づいて結果を処理する方法を制御できます。
• バッチ音声テキスト変換: 話者のダイアライゼーションを含む大量の音声ファイルを非同期で文字起こしします。通常は通話後の分析シナリオで使用されます。 ダイアライゼーションとは、話者を認識し、モノラル チャンネルのオーディオ データに分離するプロセスです。
• テキスト読み上げ: テキスト読み上げを使用すると、アプリケーション、ツール、またはデバイスで、テキストを人間のような合成音声に変換できます。
• 話者識別: 登録された話者のグループ内で不明な話者の ID を特定するのに役立ちます。通常は、コール センターの顧客認証シナリオや不正行為の検出に使用されます。
• 言語識別: 音声で話されている言語を識別し、リアルタイムおよび通話後の分析で分析情報を取得したり、環境 (仮想エージェントの出力言語など) を制御したりするために使用できます。

製品や環境のエクスペリエンスをさらにカスタマイズして微調整したい場合があります。 Speech の微調整の一般的な例を次に示します。

言語サービス

言語サービスには、コール センターの使用事例に使用できる次の機能が用意されています。

• 個人を特定できる情報 (PII) の抽出と編集: 会話の文字起こしで機密情報を識別、分類、編集します。
• 会話の概要作成: 各会話参加者が問題と解決策について述べたことを要約テキストで要約します。 たとえば、コール センターでは件数の多い製品の問題をグループ化できます。
• 感情分析とオピニオン マイニング: 文字起こしを分析し、発話と会話レベルで肯定的、中立的、または否定的な感情を関連付けます。

データからより多くの情報を抽出するために、モデルをさらにカスタマイズして微調整したい場合があります。 言語カスタマイズの一般的な例を次に示します。

言語サービスのすべての機能とカスタマイズ オプションの概要については、こちらを参照してください。

次の手順

• 通話後の文字起こしと分析のクイックスタート
• Azure Language Studio を試す
• Speech Studio を試す