コールセンター向け音声テキスト化サービス7選｜利点や注意点も解説

コールセンターの業務効率化を進めたい、深刻なオペレーター不足を解消したいといった課題を抱えるコールセンターは少なくありません。

オペレーターの 業務負担を軽減し業務効率化を図るなら、コールセンターで音声テキスト化 サービスを導入しませんか。

本記事では、コールセンターで音声テキスト化を活用する利点や注意点、おすすめサービス7つを厳選して紹介します。

テキスト化されたデータを活用すれば、通話内容確認の効率化や迅速な顧客対応が可能です。

コールセンターの業務効率化に課題を抱えているなら、ぜひ参考にしてください。

コールセンター向け音声テキスト化サービスとは？

コールセンター向け音声テキスト化サービスとは、 人間の声をコンピューターに認識させ、通話内容をテキスト化 するサービスです。

顧客との会話をテキスト化することで、通話内容の確認やトークスクリプトの作成などが容易にできます。

近年は、AIを活用した認識率が高い音声認識システムが増加中です。

コールセンターが抱えている課題

昨今、多くのコールセンターが抱えている課題は、主に以下の2つです。

• 人手不足問題の慢性化
• 求められるサービスの変化

さまざまな企業で少子高齢化に伴う人手不足問題は深刻化しており、コールセンター業界も例外ではありません。

また、顧客が求めるサービスも年々複雑化し、慎重な対応が求められるのが現状です。

コールセンターが抱えている課題2つを解説します。

人手不足問題の慢性化

コールセンターで働くオペレーターの人手不足問題は、慢性化しているのが現状です。

「コールセンター白書2021」によると、 コールセンターで働くオペレーターの年間離職率は約5割の企業で10％以上、2割の企業で11〜30％ といわれています。

約3人に1人の割合で離職しているデータから、コールセンターの離職率がいかに高い数字か想像できませんか。

さらに、若者の電話離れや他業界における時給の高騰の影響で、採用難の状態が慢性化しています。

「知識やスキルが不十分のまま電話対応しなければならない」「クレームなどの対応」など、心身ともに負担が大きいことも離職率が高い原因の1つです。

オペレーターの負担が増えるばかりで、結果的に定着しない現状を早急に改善することが必須といえます。

コールセンターの離職率が高い理由について詳しく知りたい人は、「コールセンターの離職率が高い4つの理由｜離職率を下げるための対策方法も解説」を参考にしてください。

求められるサービスの変化

昨今、 SNSの発展により個人の発信力が強くなったため、顧客対応を以前よりも慎重に行う必要 があります。

個人のSNSへの投稿は、価値ある良い情報の拡散が期待できる一方で、悪質な情報も一気に拡散されるようになりました。

もしコールセンターにおける応対品質が低ければ、企業イメージを著しく害する可能性があります。

コールセンターの運営側は、今まで以上にオペレーターのモニタリングをきちんと行わなくてはなりません。

コールセンター向け音声テキスト化サービスのメリット7つ

コールセンターの現場で、音声テキスト化サービスを活用する具体的なメリットを7つ紹介します。

• 通話内容確認の効率化
• 平均後処理時間（ACW）の短縮
• 顧客満足度の向上
• オペレーター教育が容易
• VOCの蓄積・分析が可能
• FAQやマニュアルの改善
• コンプライアンスの強化

音声テキスト化サービスは、業務の効率化やVOCの収集などの課題を解消するソリューションとして注目を集めています。

通話内容確認の効率化

音声テキスト化サービスは、通話内容を確認する作業の効率化に効果的です。

従来はオペレーターの通話内容を録音し、定期的にスーパーバイザーが内容をチェック、分析を行うのが一般的でした。

しかし、1コールの通話内容だけでなく複数の記録を確認して、多角的な視点から対応を分析する必要があるため、多くの時間を要します。

音声テキスト化サービスであれば、 テキスト化された通話内容に目を通すだけで、確認時間の削減 が可能です。

平均後処理時間（ACW）の短縮

音声をテキスト化すれば、オペレーターの業務負担を大幅に軽減できます。

平均後処理時間（ACW）とは、オペレーターが顧客との通話後に、顧客の依頼内容やクレーム、対応記録を専用システムに入力する作業にかかる平均時間です。

効率的にコールセンターを運営するなら、顧客対応後の処理時間を短縮することが必須といえます。

しかし、オペレーターの稼働率を上げようと、短時間で後処理を済ませようとすれば、人為的なミスが発生するかもしれません。

音声が自動でテキスト化されれば、 入力ミスや聞き漏れもなく、正確な入力が可能 です。

自動テキスト化によりACWを短縮でき、次の顧客への流れがスムーズになり、オペレーターの負担も軽減できます。

顧客満足度の向上や運営コストの削減を目指すなら、欠かせないサービスです。

顧客満足度の向上

顧客満足度の向上を期待するなら、リアルタイムでの音声テキスト化は役立ちます。

例えば、疑問や不満を抱えている顧客は、早急に解決策を求めている場合がほとんどです。

オペレーターの対応が遅れたり、通話内容を瞬時に把握できなかったりすると、顧客に強いストレスを与えてしまうかもしれません。

さらに、オペレーターの心理的負担が増える恐れもあります。

音声テキスト化により、 オペレーターは通話内容を客観的に判断し、顧客に寄り添った対応やFAQの検索 ができます。

保留や折り返しを減らすことで、顧客のストレス緩和にもつながるでしょう。

管理者も リアルタイムで複数のコール内容をモニタリング できるため、問題が発生しても早急なリカバリーが可能です。

通話における顧客のストレスは、顧客満足度の低下につながるかもしれません。

クレーム対応の効率化は、顧客の不満を早急に解消し、顧客満足度を導きます。

オペレーター教育が容易

オペレーターの教育が容易になることも、音声テキスト化の利点の1つです。

コールセンターにおいて、顧客への言葉遣いやマナーは非常に大切といえます。

しかし、新人オペレーターなど業務に不慣れな場合、不適切な敬語や不快な対応をしてしまうかもしれません。

そのため、トークスクリプトの作成や新人研修、ロールプレイなど応対品質を高める教育コンテンツは必須です。

優秀なオペレーターの通話内容をテキスト化することで、 現場に適したお手本が完成 します。

さらに、オペレーター1人ひとりのトーク傾向も把握しやすく、 客観的な分析に基づいたフィードバックも可能 です。

明確な評価や改善点をフィードバックすることは、オペレーターのレベルアップやモチベーションのアップにつながります。

VOCの蓄積・分析が可能

VOCの蓄積や分析を効率的に行いたいなら、音声テキスト化を実施しましょう。

VOCとは「Voice of Customer」の略称で、コールセンターに寄せられる意見やアンケート結果などお客様の声を意味します。

VOCの蓄積・分析は、自社の商品やサービスの改善につながり、顧客満足度の向上、自社の発展につながる絶好のチャンスです。

毎日、多くのVOCが集まるコールセンターに期待が集まっています。

しかし、収集したVOCを分析するには時間や手間がかかるため、人手不足化が深刻化しているコールセンターではVOCの分析が難しいのが現状です。

自動で 音声がテキスト化されることで、効率的に大量のVOCの蓄積・分析 ができます。

FAQやマニュアルの改善

FAQやマニュアルの改善にも、音声のテキスト化は有効です。

テキスト化された通話内容を分析することで、 既存のFAQやマニュアルに存在しない電話対応のコツや知識の発見 につながります。

最新のノウハウやナレッジを蓄積・共有すれば、業務負荷が特定のオペレーターに集中しません。

業務の属人化を解消し、安定したコールセンターを稼働できます。

コンプライアンスの強化

音声をテキスト化することで、オペレーターが顧客対応中にコンプライアンスに違反していないかどうかチェックできます。

近年、多くの企業がコンプライアンス遵守の取り組みを強化しているのが現状です。

コールセンターにおいても、コンプライアンスに遵守されているか、通話内容を随時確認する必要があります。

しかし、管理者がすべての通話内容の音声を確認するには、膨大な時間が必要です。

音声をテキスト化すれば、 テキスト化された会話から特定のNGワードのみを抽出 できます。

リアルタイムでチェックできるので、オペレーターがコンプライアンスに違反するような発言をしても迅速なフォローが可能です。

また、コールセンターでよくある「言った」「言っていない」という会話のすれ違いが原因となるクレーム防止対策にもなります。

コールセンター向け音声テキスト化サービスを選定するポイント

コールセンター向けの音声テキスト化サービスは、多くの会社で提供されています。

しかし、どのサービスを選べば良いか困りませんか。

選定の際は、以下の3つのポイントに注目してください。

• チューニング方法
• データ分析の支援制度
• セキュリティ面の安全性

それぞれのチェックポイントについて解説します。

チューニング方法

まずは、チューニング方法をチェックしてください。

チューニングとは、AIが音声認識の自動学習を行うことで、テキスト変換の精度を向上させていく機能を指します。

認識精度を下げないために、 継続的なチューニングメンテナンス が欠かせません。

チューニングには、ディープラーニング技術を実装しているシステムを選ぶ方法か、データを読み込ませてチューニングを行う方法があります。

ディープラーニングが実装されているサービスは比較的高額なものが多いですが、手間や工数をかけずにチューニングが可能です。

データを読み込ませてチューニングを行う方法は、費用を抑えられる半面、手間がかかります。

チューニングは、音声テキスト化を実施する上で必要不可欠です。

事前に社内で、チューニングにどれだけの工数とコストをかけられるかを検討しましょう。

データ分析の支援制度

音声テキスト化したデータの分析・活用方法を支援してくれる制度があるかどうかを確認しましょう。

音声テキスト化により、大量のデータを蓄積できても、そのデータを分析・活用できなければ意味がありません。

現場に適した データ分析・活用方法をアドバイスしてくれるサービス を選ぶと、貴重なデータが宝の持ち腐れになることを防げます。

セキュリティ面の安全性

セキュリティ面の安全性も、重要な選定ポイントです。

テキスト化されたデータには、 多くの個人情報が記載 されています。

個人情報の漏えいは企業に大きなダメージを与えるので、セキュリティ面で安全性の高いサービスを選びましょう。

コールセンター向け音声テキスト化サービス4選【オペレーター支援重視】

コールセンターで働くオペレーターの支援を目的とした音声テキスト化サービスを4つ紹介します。

オペレーターは顧客対応時のみならず、対応後にもデータ記入など処理すべき業務が満載です。

音声テキスト化サービスを導入すれば、業務の効率化が期待でき、顧客対応が円滑に進みます。

それぞれのサービスの特徴をチェックしましょう。

Call Analytics

引用：Call Analytics

株式会社Scene Liveが開発・提供する「Call Analytics」は、理想のテレアポを可視化し実現化を目指す音声解析システムで、以下のような特徴があります。

•  「アポ率の高い話し方」の特徴を分析・可視化し再現性の高い組織を実現 
• 解析結果はセルフチェックでき人材教育にかかる時間を大幅短縮
• NG・注目ワードの登録・抽出などテレアポ営業をサポートする豊富な機能

アウトバウンド特化型コールシステム 「List Navigator.」 を導入することで、「Call Analytics」が利用 できます。

COTOHA Voice Insight

引用：COTOHA Voice Insight

「COTOHA Voice Insight」は、NTTコミュニケーションズ株式会社のコールセンターや電話対応業務を行う企業向けの音声テキスト化サービスです。

以下のような特徴があります。

•  NTT研究所で40年以上研究・開発してきた最新AI技術 を活用
• コールリーズン分析や感情分析など利便性の高い機能を搭載

一般辞書に掲載されていない固有名詞や業界用語を管理画面から簡単に登録可能です。

業務に適したオリジナル辞書の作成により、認識精度アップが期待できます。

TRAINA VOICEダイジェスト

引用：TRAINA VOICEダイジェスト

「TRAINA VOICEダイジェスト」は、株式会社野村総合研究所が提供しています。

音声テキスト化によりコールセンターの課題解決を提案するシステムで、特徴は以下の通りです。

• 既存のCRMシステムやFAQコンテンツと柔軟に連携し、ナレッジを自動抽出
• ハンズフリー機能でキーボード操作がほぼ不要

自社開発の 自然言語処理エンジンによる正確・高精度な要約文 が作成できます。

MiiTel

引用：MiiTel

「MiiTel」は、株式会社RevCommが提供するコールセンター業務や顧客対応を見える化する音声解析AI搭載型のクラウドIP電話です。

MiiTelの特徴は以下を参考にしてください。

• SFA・CRMシステムの連携により引継ぎ業務の効率化が実現
• 活用支援セミナーなど充実した導入後のサポート体制

会話速度や被せ率など オペレーターの通話内容を定量評価できる 独自の機能により、成果が出るコールセンター運営を実現します。

コールセンター向け音声テキスト化サービス3選【自動応答サービス】

コールセンターにおけるオペレーターの人手不足を解消するなら、自動応答サービスを活用しませんか。

自動応答サービスとは、人手を介さずにAIが会話内容を判別して、対話を自動的に進めていく仕組みです。

コールセンター向け音声テキスト化が実施できる、自動応答サービスを3つ紹介します。

自動応答サービスなら、あたかも人が会話しているかのようなやり取りが可能です。

それぞれのサービスをチェックしましょう。

ロボット自動受付

引用：ロボット自動受付

IVRサービス専業企業である株式会社電話放送局が提供する「ロボット自動受付」は、AI自動電話応答システムです。

以下のような特徴があります。

•  オペレーター1人分のコストで300体規模のロボット が対応
• 非常時のBCP対策も万全

利用者は受付内容をレシートとしてテキスト（SNS）で受領でき、誤りがある場合はリンク先の専用サイトで補正可能です。

コールセンター受電業務の完全自動化を目指せます。

AI Messenger Voicebot

引用：AI Messenger Voicebot

株式会社AI Shift の「AI Messenger Voicebot」は、独自開発のAI技術により円滑な電話対応業務をDXするボイスボットサービスです。

特徴は以下を参考にしてください。

•  200社以上の導入実績をベースとしたサクセスサポートプログラム 
• ヒアリング機能やアウトバウンド機能など電話業務フローのすべてを自動化

独自の対話エンジンや産学連携による使いやすいプロダクトのため、ボイスボットサービスを初めて導入する企業も安心して利用できます。

AI 電話サービス

引用：AI 電話サービス

「AI電話サービス」は、株式会社NTTドコモが提供しているサービスです。

AIによる電話業務の自動化を提案する音声認識ソリューションで、以下のような特徴があります。

• RPAツールと連携により既存システム側の開発不要
•  サービス申込や高齢者のみまもり電話 など幅広い用途の活用が可能

ドコモの高い音声認識技術の搭載し、より自然な会話を実現。

コールセンターのコスト削減や人手不足などの課題解決を導きます。

コールセンターに音声テキスト化サービスを導入する際の注意点

コールセンターに音声テキスト化サービスを導入することで、多くのメリットがあります。

しかし、良い面ばかりではなく、まだまだ課題も多いのが現状です。

実施する前に以下の注意点を把握しましょう。

• 音声を正しく認識させるための環境整備が求められる
• 人間レベルの認識精度まで到達していない
• 導入コストが発生する

それぞれの注意点について解説します。

音声を正しく認識させるための環境整備が求められる

コールセンターで、音声テキスト化を正確に実施するための環境整備が求められます。

なぜなら、 周りの環境によって認識精度が変化 するからです。

人間の耳では聞き取れる音量や音声でも、機械だと読み取れない可能性があります。

十分な精度で音声をテキスト化するために、コールセンターの環境を整えましょう。

• ノイズの少ない静かな環境の用意
• オペレーターのヘッドセット着用
• 高品質なマイクの使用

上記のような取り組みにより、音声認識の精度は高まります。

人間レベルの認識精度まで到達していない

音声テキスト化の課題の1つに、まだまだ人間レベルの認識精度まで到達していない点があります。

方言や なまり、砕けた話し方など条件によっては誤認識 が発生するかもしれません。

オペレーターが復唱するといった工夫や、認識率を高めるために定期的なチューニングを欠かさず行いましょう。

導入コストが発生する

導入コストや運用コストが発生する点にも、注意が必要です。

音声認識の精度を維持・向上するためは、継続的にチューニングメンテナンスは欠かせません。

しかし、 ベンダー側がメンテナンスを行う場合、高額な費用が発生する 可能性があります。

音声認識は長期的に運用してこそ効果があるため、できるだけ負担の少ないサービスを利用するのがおすすめです。

コールンセンターで音声テキスト化を実施して業務改善を目指そう

コールセンターで音声テキスト化を実施することで、 オペレーターの負担軽減や顧客満足度の向上が期待でき、効率的な運用が実現 します。

音声テキスト化を搭載したさまざまなシステムが提供されています。

どのシステムが良いかを検討するために、まずは自社の課題を明確にして、最適なサービスを見つけましょう。

コールセンターの課題を解消し、 理想的なテレアポ営業を実現したいなら「Call Analytics」を導入 しませんか。

「Call Analytics」は、通話内容など音声をテキスト化できるため、ハイパフォーマーの営業トークの蓄積が可能です。

従来は可視化が難しかった、オペレーターのトークの質や内容を数値化。

課題改善が的確になり、優秀なオペレーターに依存しない、再現性の高いコールセンター運営を実現します。

「Call Analytics」は、アウトバウンド特化型コールシステム「List Navigator.」と併せて利用してください。