通話記録を宝の山に変える、Watsonのボイスデータ解析 | Mugendai（無限大）
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日常が、とんでもない勢いでビックデータに吸い込まれていくこの感じ。
その利益を享受できるのも私たちのはずなのに、どうしてこんなにも「消費されてる感」があるんだろうか（´-`）.｡oO音声データの活用はまだまだ拡充余地が大きい。
記事にあるような「カスタマーセンターの通話記録」はその代表例だが、カスタマーセンター以外の業務も対象になり得るし、また通話データも履歴ではなくリアルタイムを対象にできるようになっていくだろう。
ダイレクトに音声to音声の処理を瞬時に行うことが難しくとも、いったんテキストに落とすことで処理しやすくなる可能性もあり、応用範囲は広いように感じる。
(参考) AIが電話応対する未来型コンタクトセンター--U-NEXT子会社らが提供開始
https://newspicks.com/news/1778312
例えば、
・営業のモバイル通話をリアルタイムで分析しながら手元のタブレットに必要情報を表示する。
・(複数音声の聞き分け技術と併用して)雑踏や会場の会話からトレンドを発掘する。(Twitter分析のリアル音声版か)
・電話に出られない時もAIアシスタントが顧客と「会話」して自動でスケジューリングをする。
等も技術的には実現し得る。
また個人的にはエンタープライズ領域でのシステム開発をしていた頃からイメージしているシーンとして、
・要件定義のミーティングの会話をもとにAIが必要機能を割り出して設計～プログラミングを自動で行い、ミーティング終盤にはプロトタイプが出来上がってイメージの擦り合わせができる。
も実現し得るように思う。(もちろん、そのためには多数のプロジェクトの議事録や音声データと設計書、システム構造やコードをインプットとして学習させる必要はあるが)
仮にこうしたアプローチが現実になれば、労働人口減少トレンドの中でも充分生産性向上は可能だろう。音声のデジタル化は、そうした発展の前提になるように思う。昔から音声データをテキスト化してマイニングすることは行われているけれど、活用するのはなかなか難しい。
特にクレームのような長い通話の中で、顧客の欲していることや本質的な問題をAIが導き出せるようになったら、それこそ宝の山になると思う。
まぁ人間でも難しいけど、そういうことこそAIの出番。
