富士通研究所は、コンタクトセンターにおける顧客とオペレーターの会話をAIにより分析することで、通話中の応対トラブルの発生を9割以上の精度で検知する技術を開発したと発表した。

今回、これまで分析が困難だった顧客とオペレーターとの同時発声、言い澱み、文法から外れた発声などが含まれる自然な会話も分析できるようになり、応対トラブル発生を早期かつ高精度に検知することを可能にしたという。

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、さらに、「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、同時発声時や言い澱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できるという。

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

また、トラブルが発生した際の会話では、トラブル時の会話の特徴が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たという。そこで、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（特許出願中）。これにより、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るという。

  • 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

今回開発した技術は、コンタクトセンター用の富士通のテレフォニー基盤におけるAI技術を活用した応対トラブル検知機能として実用化を目指すという。