【コールセンター】音声感情解析・分析AI｜オペレーターのストレス管理・VOC分析に貢献

ALICe Cloudでは、顧客応対の音声をアップロードするだけで、テキスト解析と感情解析を組み合わせた「不正申告検知レポート」を自動生成します。発言の矛盾や感情の不自然な揺れを可視化し、従来は担当者が経験や勘で判断していた「真偽の見極め」を調査担当者が効率的かつ的確に真偽を判断できるように支援します。

レポートの主な構成要素

• 1.申告内容サマリ

  顧客の主張内容を簡潔にまとめ、会話全体の流れを把握。顧客が行った申告を要点化し、不自然な点や矛盾が整理されます。例えば「説明の一貫性が欠如、損害発生の正確な時間・場所についても不確か、感情から「不正確さ」「不信感」「苦悩」といった高リスク感情が複数検出されている」などのコメントが出力されるため、調査担当者は長時間の音声を聞き返さずとも、申告の要点を即座に確認できます。

• 2.リスク評価

  発言の矛盾や感情の揺れをもとに、どこにリスクが潜んでいるかを明確にします。「不正確さ」や「不信感」といった感情の検出回数から申告の信頼性を評価し、損害場所や発生時間に関する発言と感情の不一致、強い心理的負荷の兆候、原因説明の曖昧さなどを総合的に分析します。これにより、虚偽説明の可能性や申告全体の信頼度を客観的に示すことが可能となります。

• 3.トピック別リスク判定

  顧客との会話をトピックごとに整理し、それぞれのリスク度合いを分析します。重要度の高いトピックは「高リスク」と判定され、調査上優先的に確認すべき領域として明示されます。一方で、付随的な話題は「低リスク」と分類され、確認の優先度は低くなります。

  例：
  損害発生の場所・範囲：高リスク
  損害発生の時間・状況：中リスク
  修理工場の選定：低リスク
  自己負担額や連絡方法：低リスク

  こうしたランク付けにより、担当者は短時間で「どこに注力すべきか」を直感的に把握することが可能になります。

• 4.調査結果/結論

  会話全体を通じた分析の結果から結論を出力します。最終的なレポートでは、これまでの分析結果をもとに、事実と矛盾する可能性が多数ある場合は、「虚偽申告の可能性がある」という結論が示され、追加の調査や確認の必要性を提示します。さらに、結論部分には具体的な発話引用が根拠として添付されます。たとえば「00:45 顧客発言：『右側を擦ったかもしれないが、左側も…』」のように、リスクを示唆する発言と感情の傾向も明示されるため、担当者は結論と根拠を一目で照合でき、次のアクションに直結させることが可能です。

• 5.重要発言ハイライトとスコア化

  調査においてリスク判定に関わる発言は、該当する感情スコアとともに抽出・強調表示されます。曖昧さや矛盾が含まれる発話はスコア化され、問題のある箇所をピンポイントで確認できるよう設計されています。

  例：
  「右側にも損傷がある」[不正確さ/不信感：70]
  「どこで損傷したかわからない」[高リスク/苦悩：89]

  これにより、担当者は長時間の通話をすべて確認する必要なく、短時間で問題のある発言にアクセスでき、根拠に基づいた判断が可能となります。

• 6.最終評価と分類ラベリング

  最終的なレポートでは、全体の分析結果を踏まえて申告の信頼性がどの程度かをAIが総合的に評価し、必要に応じて「詐欺の可能性あり」などの分類が付与されます。また「説明の一貫性が低く、感情データでも高い不安・不信感が観測されたため」といった背景説明や理由を提示します。さらに、緊急度や優先度も明確にラベリングされるため、調査担当者は対応の優先順位を即座に判断することができます。

想定される効果として、

• 不正申告の早期発見：感情解析で虚偽や誇張の兆候を即座に検知

• 調査工数の大幅削減：通話をすべて聞き返す必要がなく効率的

• 判断の透明性向上：感情データに基づいた客観性のあるレポート

• 担当者の負担軽減：属人的判断から脱却し、公正で一貫性ある評価を実現

結果として、調査コスト削減・業務効率化・保険金支払いの透明性向上を同時に実現し、組織全体の信頼性と健全性を高めます。