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音声認識テキストマイニングでWebプロデューサーの仕事は効率化できる?

最近、音声認識テキストマイニング機能という、音声データを分析してテキスト化するものが注目されています。

音声認識テキストマイニング機能を活用することで、Webプロデューサーの作業効率がアップしそうです。

音声認識テキストマイニング機能をどのような場面でどう活用すると、Webプロデューサーの業務の能率化が図れるのでしょうか?

音声認識テキストマイニングとは?

音声認識テキストマイニングとは、人が話した言葉をテキスト化して業務に活用するものです。

実際の活用場面としては、たとえば企業のコールセンターの音声録音データを文章化することなどが挙げられます。

コールセンターには、毎日多数の問い合わせや苦情の電話がかかってきます。

通常、オペレーターと顧客との会話は録音されていて、あとで内容を聞いて今後の改善の参考にするなどの有効活用ができます。

しかし、録音された膨大な量の顧客とのやりとりは、そのままでは使いにくいため、一度テキストに起こす必要があります。

この場合に、音声データをテキスト化するのに役立つのが、音声認識テキスト化の機能です。

しかし、テキスト化された文章も膨大となるため、それにすべて目を通さなくてはならないのでは、途方もない労力がかかってしまいます。

そこで、今度はテキストマイニング機能を使って膨大なテキストデータを整理し、体系化して見やすくする必要があります。

つまり、顧客からの電話の内容をテキスト化した上で、「苦情」「要望」「質問」というふうに、カテゴリー分けしてわかりやすくするわけです。

このように、音声認識テキストマイニング機能を活用することによって、音声データがテキストに変換され、目に見える情報として扱うことができるようになります。

音声認識テキストマイニングの活用

音声認識テキストマイニングには、音声データに録音された声のトーンによって内容を分析できる機能があります。

つまり、しゃべる人のニュアンスまで読み取って分析できるわけです。人が話す言葉を文章にした場合、ニュアンスがわかりにくいことがあります。

たとえば、「もう結構です」という言葉には、ただ単に「もういりません」という意味の場合と、「もうやめてくれ」という強い拒否の意味の場合があります。

これを人の言葉で聞くとしゃべり方でどちらの意味かわかりますが、文章にするとわからなくなります。

しかし、音声認識テキストマイニング機能を使うと、このわかりにくいニュアンスもしっかり分析してテキスト化します。

さらに、音声認識テキストマイニング機能を使うと、テキスト化しながら自動的に内容を要約することができます。

このため、テキストに目を通す時間が大幅に短縮され、作業の効率化がはかれます。

課題と解決策

音声認識テキストマイニングで解析する音声は話し言葉ですから、ノイズが混じったり認識しずらいこともあります。

そのため、音声データの分析精度は上がっているものの、まだ100%というわけにはいきません。この誤認識の部分をどうするかが、今後の課題となっています。

また、音声を分析しテキスト化したデータをどう業務に活用するのかも、今後重要になっていくでしょう。

これらの問題を解決するには、「〇〇についてのクレーム」「新製品に関する問い合わせ」など、情報を検索する側が指定したキーワードで、該当するテキストが表示されるようなシステムが必要となります。

Webプロデューサーとは

では、このような音声認識テキストマイニング機能を、Webプロデューサーの業務にどう活用すればいいのでしょうか。

その前に、Webプロデューサーの仕事について見てみましょう。

Webプロデューサーの仕事

Webプロデューサーの仕事を端的に言いますと、顧客やクライアントに対して、Webサービスを行う上ですべてを統括する責任者です。

そのため、WebプロデューサーはWebデザイナーやWebエンジニアなど、Webに関するあらゆる業務に精通していなければなりません。

Web系の技術者をまとめるのがWebディレクターで、Webプロデューサーはその上の立場になります。

企業が展開するサービスや、販売する商品の売り上げまで含めた、総合的な責任者ということになります。

つまり、Webプロデューサーの業務は単にWeb上の問題に限らず、場合によっては企業経営にまで関わる重要な仕事なのです。

そのため、Webプロデューサーの業務内容は多岐にわたります。

Webデザイナーや、エンジニアなどから上がってくる現場の問題への対処も必要ですが、企業の上層部の意見や要望を取り入れて、現場に反映させるのもWebプロデューサーの役目です。

また、顧客やエンドユーザーからの問い合わせや、苦情に対処しなければならない場合もあるでしょう。

いずれにしろ、Webプロデューサーの仕事は常に人の意見や要望を聞くことから始まります。

その上で、業務の方向性を決めて現場のエンジニアに指示を出し、結果や経過を上層部に報告しなくてはならないのです。

作業効率を上げるために

これらの要望や意見をすべて把握するためには、言われたことをその都度メモ書きしていたのでは間に合いません。

そこで、多忙なWebプロデューサーの業務をサポートしてくれるのが、音声認識テキストマイニング機能なのです。

Webプロデューサーは、現場エンジニアとの打合せや上層部との会議など、あらゆる場面で会話を録音しておくようにします。

その音声データを音声認識テキストマイニング機能を使って分析し、テキスト化することによって、作業効率を大幅にアップさせることができます。

まとめ

音声認識テキストマイニング機能を使うと、膨大な音声データを分析してテキスト化することができます。

膨大な音声データは、そのままではうまく活用することができませんが、テキスト化することで見やすくなり、業務の改善や商品開発などに有効利用することができます。

Webプロデューサーは、現場のエンジニアの要望や上層部の意見など、あらゆる方面の情報を総合的にまとめなくてはなりません。

そのため、Webプロデューサーはそれらの要望や意見を録音し、音声認識テキストマイニング機能を使ってテキスト化することで、作業効率を大幅にアップさせることができます。

[記事公開日]2018.12.07
[ライター]清水 照美