運用コストの大幅削減
自動文字起こし・自動要約により、手作業や外注にかかる時間を削減。結果として毎月の工数が大幅に圧縮され、人件費・外注費の削減が可能です。
想定効果例：文字起こし工数90%削減 → 年間コスト削減額の目安を導出可能（下のROI例参照）
AI+音声技術サービス
次世代の音声認識・解析ソリューション
最先端のAI技術と音声処理技術を組み合わせ、通話録音データの文字起こし、要約、業務効率化を実現します。コールセンター業務の革新的な改善をご提供いたします。
お問い合わせ・資料請求サービス概要
AI技術を活用した音声データの高精度処理と業務効率化をご提供
革新的な音声処理技術
当社のAI+音声技術サービスは、最新の機械学習アルゴリズムと自然言語処理技術を組み合わせ、音声データの高精度な文字起こし、要約、分析を実現します。
コールセンター業務、会議録音、留守番電話など、様々な音声データを効率的に処理し、業務の生産性向上とコスト削減を支援いたします。
リアルタイム処理からバッチ処理まで、お客様のニーズに合わせた柔軟なソリューションをご提供いたします。
サービスの特徴
高精度・高速・高セキュリティな音声処理技術
高精度認識
最新のディープラーニング技術により、95%以上の高精度音声認識を実現。雑音や複数話者の音声も正確に処理します。
リアルタイム処理
低遅延でのリアルタイム音声認識・文字起こしに対応。ライブ通話中の即座な文字化も可能です。
セキュリティ
エンドツーエンド暗号化、オンプレミス対応、GDPR準拠など、企業レベルのセキュリティ要件に対応しています。
多言語対応
日本語はもちろん、英語、中国語、韓国語など主要言語に対応。グローバル企業の多様なニーズにお応えします。
カスタマイズ性
業界特有の専門用語、固有名詞の学習機能により、お客様の業務に最適化されたAIモデルを構築できます。
詳細な分析レポート
感情分析、話者分離、通話品質評価など、豊富な分析機能により業務改善に役立つインサイトを提供します。
開発事例
実際の導入事例とその効果をご紹介
01
通話録音データの音声認識（文字起こし）＋要約
課題：コールセンターの通話録音データを手動で文字起こしする作業に多大な時間とコストがかかっていた。
解決策：AI音声認識エンジンによる自動文字起こし機能を導入。重要なポイントを自動抽出し、要約文を生成。
効果：文字起こし作業時間を90%削減。通話内容の要約により、品質管理業務の効率が300%向上。
02
留守番電話の音声認識（文字起こし）
課題：大量の留守番電話メッセージの確認に時間がかかり、重要な連絡を見落とすリスクがあった。
解決策：留守番電話を自動でテキスト化し、緊急度や重要度を自動判定するシステムを構築。
効果：メッセージ確認時間を80%短縮。重要な連絡の見落としゼロを実現し、顧客満足度が向上。
03
コールセンター業務効率化（スーパーバイザー管理コスト削減）
課題：スーパーバイザーが全通話をモニタリングする物理的限界と、品質管理の属人性が問題となっていた。
解決策：AI による通話品質の自動評価、感情分析、リアルタイムアラート機能を実装。
効果：監督業務の効率化により管理コストを60%削減。品質評価の標準化で全体的なサービス品質が向上。
技術仕様
最先端技術による堅牢で柔軟なソリューション
音声認識エンジン
- Deep Learning ベースの最新音声認識技術
- ノイズキャンセリング機能
- 話者分離機能（最大10名まで）
- 認識精度: 95%以上（標準環境）
- 対応音声形式: WAV, MP3, M4A, FLAC
自然言語処理
- BERT/GPTベースの要約生成
- 感情分析・センチメント解析
- キーワード・重要文抽出
- 専門用語辞書カスタマイズ
- 多言語対応（日英中韓など）
システム基盤
- クラウド・オンプレミス両対応
- REST API / WebSocket API
- スケーラブルなマイクロサービス設計
- 冗長化・負荷分散対応
- Docker コンテナ対応
セキュリティ・コンプライアンス
- TLS 1.3 暗号化通信
- データベース暗号化
- アクセス制御・監査ログ
- GDPR, PCI DSS準拠
- 定期セキュリティ監査実施
AI+音声技術で実現する
劇的な業務改革
90
%
コスト削減
300
%
効率向上
6
ヶ月
ROI回収
💰
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AI
意思決定の高速化（レスポンスタイム短縮）
通話の即時テキスト化と要約により、案件のエスカレーションや対応方針決定を瞬時に行えます。対応リードタイムの短縮は顧客満足度と業務効率に直結します。
- 通話→要約までの平均リードタイム短縮
- 一次解決率（FCR）向上による再発対応削減
品質管理・監査対応の強化
感情分析、キーワード抽出、品質スコアの自動付与により、監査やトレーニングに使える客観的指標を取得できます。評価の一貫性と再現性が向上します。
複数拠点・多言語環境でも同じ基準で評価できるため、グローバルな品質標準の導入が容易です。
スーパーバイザーの監督負担を軽減
重要度スコアやアラートで"注目すべき通話"のみを抽出。全通話モニタリングから重要案件監督へと業務をシフトできます。
例：自動抽出により監視対象通話が20%→5%に削減され、監督工数が60%低減。
音声データの戦略的活用
会話データを検索可能にし、トレンド分析やFAQ自動生成、商品改善のネタ出しに活用。データドリブンな改善サイクルを実現します。
具体的な活用例：頻出クレームの自動抽出 → 製品改修 → 問合せ激減（PDCAの高速化）。
法令遵守・リスク低減
録音の同意管理や暗号化、監査ログの出力を標準機能として提供。個人情報・機密データの扱いに関するリスクを低減します。
オンプレ／専用ネットワーク運用でより厳格な環境にも対応可能です。
導入で可視化すべき主要KPI
- 文字起こし工数（時間/月）
- 平均応対時間（AHT）
- 一次解決率（FCR）
- 顧客満足度（CS / NPS）
- 監査対応時間 / 異常検知件数
※これらをダッシュボードで継続監視し、改善前後の比較で効果を検証します。
短期ROI（概算）
例
年間削減見込み：¥2,250,000
（文字起こし1,000時間 × ¥2,500/時、90%削減想定）
ROIの試算（詳細を開く）
- 年間手作業時間：1,000 時間
- 平均人件費換算：¥2,500 / 時
- 年間コスト（現状）：¥2,500,000
- 自動化による作業削減率：90%（保守チューニング後）
- 年間削減額：¥2,250,000
この例では初期導入費（PoC＋初期連携）が ¥1,000,000 程度でも、1年以内でペイバック可能と見込めます（環境・工数により変動）。
※感度分析：削減率を 70% / 80% / 90% と変化させた場合の試算を個別にご提示します。実データでのPoCにより、より精緻なROI算出が可能です。
導入のシンプルな流れ
- ヒアリング：業務フローとデータ特性の確認
- PoC：代表サンプルで精度検証・チューニング（通常2〜4週間）
- 本番導入：連携・ユーザートレーニング・運用ルール整備
- 運用改善：KPIを元に継続的なモデル改善と運用支援
導入後は弊社のサポート体制で定期レポートとチューニングを提供します。安心して本番運用へ移行いただけます。