AI（人工知能）による感情認識とは

AI感情認識とは、音声や表情、テキストデータから人間の感情を読み取ることを意味します。「喜び」や「好き」といったポジティブな感情から、「怒り」や「悲しみ」などのネガティブな感情まで、様々な感情を読み取ることが可能です。
コールセンター・コンタクトセンターでは、主に音声の感情認識・分析が活用されています。声の大きさや抑揚、スピード、声のトーンといった物理的な特徴から分析を行います。直接顧客と応対するコールセンター・コンタクトセンターの場では、リアルタイムに感情を可視化できることで、即座に最適な応対が判断できるため、オペレーターやSVの助けになるツールとして注目されています。

AIによる感情認識が注目されている理由は、2つあります。

・インターネット技術の進歩
消費者がSNS、口コミサイト、動画投稿サイトなどを利用して感情を盛んに発信するようになり、感情認識・分析に必要なデータを幅広く収集できるようになりました。
インターネットのサーバー上に膨大な量のデータを保存し管理できるクラウドサービスが登場したことにより、設備投資に必要な費用も大幅に下がっています。

・AI技術の進歩
オープンリソースやディープラーニングを始めとする新技術によって、より高精度かつコストをかけずにAIを開発できる環境が整っています。これにより、感情認識に要するコストや専門知識の敷居が大幅に下がり、企業単位での利用を可能としました。

AI感情認識の種類・仕組み

現在のAIを利用して行われる感情認識は、大きく分けて3つの種類があります。

1.データ収集や分析が容易な「テキスト」
2.コールセンターで日々収集される「音声」
3.感情認識の最終フェーズである「表情」

それぞれどのような仕組みで感情認識が行われているか解説します。

テキストによる感情認識はテキストマイニングとも呼ばれており、評価基準を設けて特定の単語を抜き出し、タグを付けて分類します。
例えば「このテキスト群に込められた感情はポジティブかネガティブか」を判別したい場合、ある単語をポジティブ、ある単語をネガティブなものとして規定し、それぞれ集計して判断材料とします。シーンによって単語に込められた意味は変化するので、活用シーンに合わせてカスタマイズするのが重要です。
一見不十分な精度となるように見えますが、「とあるサービスの相談窓口に寄せられたテキストを分析する」といったように、シチュエーションを厳選すれば一定の精度を確保できます。

テキストによる感情認識をより進化させたのが、音声による感情認識です。
人間が言葉を発するときは非言語による感情表現も行われており、声の抑揚、大きさ、イントネーションが分析対象となります。音声はリアルタイムでテキスト化されているため、言語と非言語両方のデータを比較してより精密な測定も可能です。
電話や接客業務の現場で用いるだけでなく、個人向けに自分の声から調子を教えてくれるアプリなどがリリースされています。

微細な表情の変化から相手の感情を読み取るAIはすでに存在しており、ライブチャットやビデオ音声が普及している現代ではおおいに活躍が見込めます。テキストや音声と複合的に組み合わせれば、人間が相手の感情を読み取るのと遜色ない精度を獲得可能です。
ただし、コールセンター・コンタクトセンターの現場では、オペレーターの心理的ストレスが増大するという理由で、音声のみでの接客が多いのが現状と言えます。コールセンター以外では、車の運転手の眠気チェックやイベント参加者の反響を確かめるなど個別に利用される事も多い技術です。

コールセンターがAI感情認識を活用するメリット

コールセンター・コンタクトセンターに感情認識を導入すると、オペレーターおよび顧客の感情変化をAIがモニタリングすることになります。この感情認識のデータを活用することで、以下のようなメリットがあります。

本文では、AI感情認識の活用メリットの詳細を解説しています。
ぜひご覧ください。

AI感情認識とは？コールセンターでの活用メリットについて解説

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