2019年3月~4月の次世代ビジネスモデル検討WG定例会議レポート
良いIVRとは 今回は、「良いIVRとは何か」について議論しました。IVRの主な導入目的は、業務効率化ですが、架電者の目的にあった選択肢になっている必要があります。選択肢が多すぎたり、分かりにくい言葉が使われていたりする …
良いIVRとは 今回は、「良いIVRとは何か」について議論しました。IVRの主な導入目的は、業務効率化ですが、架電者の目的にあった選択肢になっている必要があります。選択肢が多すぎたり、分かりにくい言葉が使われていたりする …
今年も、おもてなしの定量化やおもてなしの実現に関わる研究を続けています。年初に参加者より希望のあった研究テーマは、次の通りです。 お客様のタイプ分け、コミュニケーターのタイプ分けの手法 BtoB向けのおもてなしの研究、B …
今回は、2018年11月2日に行われた「おもてなしフェスティバル2018」を振り返りました。 会場でのアンケートの集計結果の共有とともに、エントリー企業5社に訪問して、意見交換しました。 他社のリアルな音声を聞ける機会と …
これまで同様に、ノンボイス・コミュニケーションに関する議論い加え、「おもてなしに影響するキーワード」について議論致しました。 ノンボイスの取組み 引き続きチャットにスポットを当てて、議論しました。チャットの良いところと課 …
AIに学習させることの重要性 おもてなし度測定システムでは、良い応対が出来たコールと、普通の応対のコールを機械学習させています。約50件の良い応対が出来たコールを10万回学習させて、モデルを作りました。ここに至るまでには …
感情分析によるおもてなし度 感情分析ツールを活用した「おもてなし度」の研究が続いています。機械学習による診断は、成果が見えてきました。100件のコールを無作為に抽出し、診断システムで「おもてなし度が高い」と診断されたコー …
【機械学習に兆しあり】 引き続き、おもてなし度のシステム化に取り組み中です。「おもてなしが出来たかどうか」を感情分析データから自動判定するのは至難の業ですが、的中するケースも見られることから、何らかの兆しを感じています。 …
【機械学習へのチャレンジ】 おもてなし度のシステム化に向けて、機械学習を使うことにチャレンジしています。学習データの問題、各種パラメータの問題など、いくつかの課題を乗り越えて、成果を出したいと思っていますが、なかなか道の …
年末ながら、12月14日のWGにも15名の方にご参加いただきました。 【おもてなしフェスティバルの振り返り】 2017年10月に開催されたおもてなしフェスティバルは大成功でした。おもてなしが出来たコールは、参加者全員から …
【感情分析の本格化】 感情分析は、本当のコールセンターの音声を使う必要があります。そこで、次世代WGのメンバーがコールセンターに架電したときの音声を研究材料として、感情分析を行いました。電話したときの本人の気持ちを思い出 …