音声認識

コールセンターの応対履歴では「顧客の声」は把握できない!?

こんにちは。製品企画部 プロジェクトマネージャーの山川です。 「顧客の声」を分析している多くの企業では、コールセンターの応対履歴を分析対象にしているのではないでしょうか? ただ、応対履歴を分析しても「顧客の声」を正しく把握できない可能性があり…

コールセンターのデータ分析方法・ツールは?AI活用のメリット・事例も紹介

コールセンターの分析を行うと、オペレーターの対応品質だけではなく、サービスの質の向上にもつなげられます。 この記事では、コールセンターのデータを分析し、業務改善を図りたいと考えている人に向けて、コールセンターのデータ分析を行う目的、現状を分…

音声認識システムとは?AIがもたらした進化の解説と活用事例の紹介

AI音声認識とは、人間が話した言葉を機械が認識し、文章化する技術です。 AI音声認識システムを導入することで、作業工程の自動化と時間短縮を実現し、業務効率化や生産性向上が期待できます。 この記事では、AI音声認識システム導入を検討している人に向け…

コールセンターの効率化に役立つ音声認識とは?音声認識システム導入のメリットなど紹介

コールセンターの業務効率化に役立つ音声認識システムとは、どのようなものなのでしょうか。 この記事では、自社のコールセンターの業務効率化を目指している担当者に向けて、音声認識システムと業務効率化の関係性について解説します。 システムを導入する…

コールセンターにAI導入が必要な6つの理由|導入方法や注意点もわかりやすく解説

コールセンターにAIが導入されるケースは、急速に増えています。この記事では、コールセンターにAIが必要な理由とともに、具体的な導入方法についてわかりやすく解説します。コールセンターへのAI導入を検討する際の、参考にしてください。 コールセンターに…

音声マイニングとは?コールセンターに導入するメリットや選び方をわかりやすく解説

音声マイニングとは、音声データをテキスト化し、重要な情報を抽出する技術です。コールセンターに音声マイニングを導入すれば、さまざまなメリットが得られます。 この記事では、コールセンターに音声マイニングを導入するメリット、ツールを選ぶ際のポイン…

VOC(顧客の声)をマーケティングで活かすには?分析ツールを利用する方法を解説

この記事では、顧客の声と呼ばれるVOCをマーケティングに活かすための方法を解説します。コールセンターに集められたデータは膨大ですが、実際にマーケティングに活用する方法がわからず困っている企業の人も多いのではないでしょうか。 以下でVOCとは何か、…

株式会社Empath主催オンラインカンファレンス「Empath Contact Center Summit」に代表 河原が登壇しました

こんにちは。 レトリバ広報担当の市原です。 株式会社Empath主催オンラインカンファレンス「Empath Contact Center Summit -Whispering about the Contact Center in 2030-」が、9月29日~10月1日に開催されました。 レトリバは代表取締役の河原が『オペレータ…

NextGenビジネスソリューションズ×レトリバ共催セミナーを開催しました! 「顧客の本音は音声データにアリ!」

こんにちは。 レトリバ広報担当の市原です。NextGenビジネスソリューションズ様との共催セミナーを8月20日に開催しました! 今回は「顧客の本音は音声データにアリ!」をテーマとして実施しました。 NextGenビジネスソリューションズの営業本部 第1営業部 …

AI現場レポート:音声認識の精度検証と意外な”落とし穴”

初めまして。製品企画部の 平石です。 今回は音声認識にまつわる話をさせて頂きます。 お客様がよく気にされるのは、「認識精度って何パーセントですか?」という点ですが、音声認識の精度評価には数字が小さいほうが認識精度は良いという指標がよく使われて…

レトリバ×Empath共催ウェビナーを開催しました! コールセンターにおける自然言語処理×音声感情解析活用事例 

レトリバのCSOの億田(@okudamasakichi)です。 Empath様との共催ウェビナーを6月16日に開催しました。今回は「コールセンターにおける自然言語処理×音声感情解析活用事例」をテーマとして実施しました。 レトリバは「分析AIで”よしな”に始めるテキスト分析」…

音声認識が普及してくると、認識した結果をどう活用するかが重要になってくる

こんにちは。レトリバの代表取締役の河原@kawaitiです。 音声認識は昔からある技術ですが、認識精度に問題があり、なかなか普及してきませんでした。 近年、コンピュータの高速化とディープラーニングの活用により、音声認識の精度は実用的なレベルまで向上…