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2022/01/04

感情分析をコールセンターで活用する|実施メリットと課題とは

感情分析をコールセンターで活用する|実施メリットと課題とは

こんにちは!楽テルコラム担当です。

AI技術の発達により、テキスト、音声、映像から読み取れる顧客の感情の分析精度が高まっています。AIによる感情分析は途上であり、課題はあるにせよ今後一層の発展が期待できそうです。今回はコールセンターで感情分析を実践するメリットについて解説します。

目次

    感情分析とは

    近年利用されるようになった意味合いの「感情分析」は、人間の感情や気持ちの変化をAI(人工知能)が読み取り、解析することを指します。

    社会でのコミュニケーションにおいて「空気を読む」といったことが重要視されてきたように、人の感情や気持ちを読み取ることは機械では難しく、人間だからこそできることとされてきました。
    しかし、IT技術の進化に伴って解析能力が向上し、テキストや音声、映像などのデータから「感情」を仕分けることが可能になってきました。

    現時点の感情分析では、ポジティブまたはネガティブといった両極の感情や喜怒哀楽、好意または悪意といった気持ちの分析や、感情レベルを数値で表現する技術などがあります。

    さまざまな情報をもとに感情を分析する

    感情分析では、テキスト、音声、映像などが分析の対象となります。それぞれの特徴について解説します。

    テキストから分析

    文章やテキストから感情分析を行うことができます。テキストの中に多用している単語や言葉の言い回しなどから、執筆者がどんな感情で書いたかを読み取ります。

    現代社会では、TwitterやInstagramといったSNSにおいて個人がテキストで自分の考えや思いを発信する行為が日常的になりました。そして日々膨大な数の投稿が途切れることなくアップされています。
    このようなテキストから、商品・サービスへの感想だけでなく、潜在ニーズや企業の考えとのギャップといった消費者の生の声を引き出すことが可能です。

    音声から分析

    発言内容そのものではなく、声の音量、トーン、速さといったニュアンスから感情を読み取ります。「声色」と言うように、声には発言者の感情が表れやすいものです。つまり、発言とは全く逆の感情を得られる場合があるということです。

    例えば、現在のスマートスピーカーは人の発言内容を聞き取って作動していますが、より高度な声の感情分析技術が加われば、本音に近い要望を解析した反応が期待できるようになるでしょう。

    映像から分析

    顧客の顔の表情や仕草、視線の動きなどを映像から読み取り、感情分析を行うことも可能です。
    例えば、店内カメラの映像から、顧客の感情の動きを知ることなどが挙げられます。

    コロナ禍に非接触営業が推奨されるようになってから、映像を通して顧客と対峙する場面も増えました。リモートでの営業をさらに拡大していくために、映像での感情分析が多用されるようになるかもしれません。

    IT技術の進化でより高度な感情分析が実現

    基本的にAIは機械学習であり、データが集積するほど精度は高まります。そしてクラウドサービスの登場により多くの情報が一元管理できるようになり、AIの分析対象となるデータも飛躍的に増加しています。
    これらのことから、今後より高度な感情分析が実現していくと考えられます。

    感情分析を行うメリット

    企業の最前線で顧客と接するコールセンターに感情分析を導入すると、さまざまなメリットが得られます。ここでは主なメリットを3つご紹介します。

    より深い顧客感情を探る

    コールセンターに感情分析を取り入れると、顧客が言葉にしていない感情をも読み取ることができます。

    例えば、オペレーターが顧客の言葉通りに機械的に反応してしまうと、不安や怒りといったネガティブな感情を見逃す恐れがあります。

    通話中に顧客の感情を検知できれば、オペレーターは「わかったと言っているが本音では不満に思っている」「対応に感謝し本当に喜んでいる」などと顧客の発言内容だけでは読み取れないより深い感情を客観的に把握できるようになります。

    オペレーターの心理的ケアに活用できる

    コールセンターのオペレーターは、自分の感情は抑えながらも顧客の感情に向き合わなければならない精神的負荷の大きい職種です。通話中の顧客側ではなく、オペレーターの声からストレスの度合いを測ることができれば、心理的なケアに活用できるでしょう。

    管理者によるモニタリングに感情分析を取り入れることで、オペレーターがどれくらいストレスを感じているかを把握できます。高いストレス反応が出ている時に、スーパーバイザー(SV)がタイムリーなアドバイスを行ったり、顧客との会話を振り返って後からフォローしたりなど、オペレーターのメンタルケアに役立てることが可能です。

    顧客対応レベルの向上に生かせる

    前述で紹介したように、「より深い顧客感情を探る」ことはオペレーター自身が顧客の心を慮る能力を育み、「オペレーターの心理的ケア」は心の余裕を生むことにもつながります。
    加えて、不安や怒りの感情が濃く表れている顧客の対応はSVが引き継ぐなど、現場での柔軟な対応もしやすくなります。

    結果として、顧客一人ひとりの気持ちに寄り添うことができ、顧客対応レベルの向上を目指せるようになるでしょう。

    感情分析の現状課題

    感情分析はまだ発展途上のIT技術です。
    一般的に多くの企業が取り入れるほど普及しておらず、複雑な感情の検知や、分析の精度についても技術が安定しているとは言い切れません。普及率が上がるほどに技術も向上することが期待できますが、現時点では導入のタイミングが難しいと感じる企業は多いかもしれません。

    そのほかに、個人情報保護法の観点からも不安が残ります。顧客の個人情報と個人のカメラ映像や音声を結びつけて業務改善に活用した場合、顧客に対して事前にどのような承認を得ておけば良いのかなど、専門家などに意見を求める必要があるでしょう。

    まとめ

    企業に対する顧客感情の受け皿とも言えるコールセンターは、日々顧客の発言と感情に向き合っています。キャリアのあるオペレーターだとしても、電話や画面越しの顧客の感情を読み誤ることもあるでしょう。
    AIによる感情分析を業務に取り入れれば、客観的な顧客感情の把握に役立てることができます。今後の感情分析技術の成長に期待しましょう。

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    記事執筆者情報

    楽テルコラム編集部

    リスティング広告やFacebook広告の運用、プロダクトサイトのSEOなど、広くWEB施策に携わっています。前職では、世界トップクラスのシェアを誇るCRMシステムの導入支援を通して、様々な企業の業務改善に尽力していました。
    楽テルのコラムではコールセンターやインサイドセールスにおける業務効率化・顧客満足度向上などの例をご紹介していきます!
    好きな料理は「スパイスカレー」です。