音声認識の処理速度が6倍に、コンタクトセンター向けAI要約サービスが大幅進化
PR Timesの公式発表によると、コンタクトセンターの業務効率化を支援する音声認識・AI要約サービス「QuickSummary2.0」が大幅なアップデートを実施しました。音声認識の処理速度は従来比6倍、要約生成は2倍の高速化を達成し、現場でのAI活用がより実用的なものになっています。人手不足に悩むコンタクトセンター運営企業にとって、導入検討の好機といえるでしょう。
エーアイスクエアは、約30社・3,300席以上に導入されている同サービスにおいて、ユーザビリティ、音声認識速度、生成要約精度を向上させる大規模なアップデートを行いました。
主要な機能改善の内容

今回のアップデートでは、コンタクトセンターの現場から寄せられた具体的な要望を反映し、5つの領域で大幅な改善が行われています。
処理速度の向上
まず、音声認識のスピードが劇的に向上しました。従来は約30秒単位で反映されていた音声認識結果が、最短5秒単位で表示できるようになっています。これにより、オペレーターは通話中の発話内容をほぼリアルタイムでテキスト確認でき、聞き漏らし防止や確認作業の効率化につながります。
次に、生成要約の処理時間が約10秒から約5秒へと半減しました。通話終了後すぐに要約結果が表示されるため、CRM(顧客関係管理システム)への履歴登録を待たずに次の業務へ移行できます。後処理時間の削減は、オペレーターの生産性向上に直結する重要な改善点です。
さらに、生成AIの利用モデルを変更することで、要約の正確性と網羅性も向上しています。会話の中から重要事項や顧客要望を的確に抽出し、実務でそのまま活用できる要約結果を安定して生成できるようになりました。
UI刷新とCRM連携
応対中の操作性を重視したUI(ユーザーインターフェース)へ全面刷新されています。通話内容と要約結果の確認、必要情報へのアクセスを一画面で完結できる設計となり、複数のシステム画面を開いていても使いやすいレスポンシブ対応も実現しています。
加えて、生成要約結果を直接CRMに投入できるAPI(システム連携の仕組み)も新たに用意されました。通話終了後、オペレーターが手作業することなく自動で要約結果をCRMに登録できるため、後処理の大幅な省力化が期待できます。
コンタクトセンターを取り巻く課題と生成AIの役割
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コンタクトセンター業界では、人手不足と応対品質の平準化という二つの課題が深刻化しています。経験豊富なオペレーターの退職や採用難により、応対品質にばらつきが生じやすい状況が続いています。
こうした背景から、生成AIを活用した業務効率化への関心が高まっています。特に音声認識と要約の組み合わせは、オペレーターの後処理負担を軽減しながら、応対履歴の品質を標準化できる有効な手段として注目されています。「QuickSummary2.0」は2023年6月のリリース以降、金融・製造・通信などセキュリティ要件の高い業界を含む多くのコンタクトセンターで本番導入が進んでおり、90%を超える高い音声認識精度と、専門用語辞書による誤変換補正機能が評価されています。
御社が今すぐ確認すべきポイント

このようなAI要約サービスの進化を踏まえ、コンタクトセンターを運営する企業や、顧客対応業務の効率化を検討している担当者は、以下の観点から自社の状況を見直すことをお勧めします。
現場担当者向けチェックポイント
第一に、現在の後処理時間を計測し、削減余地がどの程度あるかを把握することが重要です。オペレーター一人当たりの後処理時間が1日30分短縮されるだけでも、年間では相当な工数削減につながります。第二に、既存のPBX(電話交換機)やCRM、音声認識システムとの連携可否を確認しましょう。今回のようなサービスは既存システムとのシームレスな統合が可能な設計となっているため、導入障壁は従来より下がっています。第三に、セキュリティ要件を整理することも欠かせません。生成AIへ送信する前に個人情報を除外する機能や、閉域ネットワークでの利用対応など、セキュリティ対策の有無は選定時の重要な判断基準となります。
経営・責任者向け判断ポイント
経営層や責任者の視点では、ROI(投資対効果)の試算が不可欠です。後処理時間の削減効果を人件費換算し、導入コストとの比較を行いましょう。また、全社DX戦略との整合性も確認が必要です。コンタクトセンターのAI化が他部門のデータ活用や顧客体験向上にどうつながるかを見据えた判断が求められます。さらに、段階的な導入計画の策定も重要です。まずは一部席での試験導入から始め、効果検証を経て全体展開する進め方がリスクを抑えられます。
まとめ
コンタクトセンター向け音声認識・AI要約サービスは、処理速度と精度の両面で実用段階に入っています。人手不足や応対品質の課題を抱える企業にとって、生成AI活用による業務効率化は避けて通れないテーマです。自社の現状を点検し、導入検討を具体化する好機といえるでしょう。
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