損保ジャパン日本興亜、保険金支払いでの顧客応対の品質を高める応対ガイドAIを開発中

音声認識システム「聴くモン」がクレドマイスターの暗黙知を可視化

　ステップ0の音声認識システムでは、保険金サービス部門のスタッフ1万人のやり取りを毎日録音し、そのすべてをテキストデータにしている。AI開発のためのビッグデータの獲得が目的で、「400万通話分のテキストデータを蓄積できている」（立元氏）。並行して、通話後に作成する対応記録の作成業務の効率化などにも活用している。

　音声認識には、NTTテクノクロス製の「Foresight Voice Mining」を採用し、同社とNTTコミュニケーションズが導入した。感情分析機能も持ち、通話相手の“怒り”の度合いを数値化することで苦情防止に役立てられる。NTTの特許技術「コールドアンガー抽出」により「黙っているけど怒っているという“静かな怒り”を見つけられる」（立元氏）という。

　音声認識率をより高めるために、システムには「聴くモン」というキャラクター名を与え、「スタッフに『一緒に育てる』という意識を植え付けて利用を促している」（同）。

　ステップ1のクレドマイスター分析は、優秀な担当者の対応方法や暗黙知の特徴をデータ分析で炙り出す取り組みだ。話す速度や抑揚、かぶり、相槌といった音声面の特徴と、どんな言葉を使っているかを音声認識で得たテキストデータを解析した。結果、「多くの特徴の抽出に成功した」と立元氏は語る。

　たとえば、顧客の気持ちに寄り添って会話を進めるという観点では、「『安心』や『解決』という言葉の活用が多くみられた」（立元氏）という。従来もクレドマイスターにコツを聞けば「このようにしている」という回答は得られていたが、「実際どのように活用されていたのかを数値として確認できたことが大きい」（同）と立元氏は可視化の効果を話す。

　他にも、クレドマイスターは「弊社」では「私ども」という言葉を使って顧客との距離感を縮めている、しっかりと相手の話を聞いてから話しており、相手が話している途中に「それは、こういうことです」とは話していないなど、多くの傾向が可視化できたという（図2）。

図2：クレドマイスターの暗黙知の多くを可視化できた

　こうした結果は、AIの知識として組み込むだけではなく「現場にニュースとして配信している」（立元氏）。クレドマイスターを目指す社員からも「納得できる」と好評なほか「AIの開発やデータの活用に対する理解を得ることに一役買っている」（同）そうだ。

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