AI時代の新潮流! 音声×AIがもたらすビジネス革命 第3回 音声データを活用するための仕組みづくりとリスク対策

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ChatGPTなどの生成AIの登場により、4度目のAIブームが到来したといわれています。

文章や画像、音楽、動画などのコンテンツづくりなどもAIが担うことができるようになり、私たちの働き方やビジネスの世界が大きく変わりつつあります。

今回のAIブームは、過去の一過性のものとは異なり、インターネットやスマートフォンと同じように私たちの生活に不可欠な存在として定着するでしょう。

ビジネスにおけるAI活用も一層進み、AIを活用する企業とそうでない企業の競争力の差は、ますます広がっていきます。

本連載ではAI活用が当たり前になる社会においてこれまで価値を見出されてこなかった「音声」の可能性について紐解いていきます。

今回のテーマは、「音声データを効果的に活用するための仕組みとリスク対策」です。AI時代に、まだ十分に使われていない音声データを活用することは、企業が競争力を高めるための有効な手段となります。

○音声データを活用する仕組みづくり

音声データを活用するシステムに求められる要件は、データの収集、蓄積、分析、共有の基盤です。
○音声データを収集する環境はすでに整っている

音声データを収集する環境は、実はすでに多くの企業で整っています。なぜなら、パソコンやスマホなど、集音マイクが搭載されているデバイスが広く普及しているためです。特に、オンライン会議の録音ファイルが蓄積されている企業も多いでしょう。

しかし、単に録音ファイルを保存するだけでは不十分です。「いつ、誰と、どのようなテーマで話したのか」というタグ付けを行い、AIが検索や分析ができる構造化されたデータとして保存する必要があります。

すでにある録音ファイルにタグ付けする方法もありますが、その労力よりも、新しく音声データをためるほうが早い場合もあります。会話、会議、商談は日々、あらゆるところで行われているので、日常業務の中で自然にデータを蓄積できる仕組みを整えれば、数カ月で膨大な量の良質な音声データを集めることが可能です。
○音声データを3ステップで分析

次に、収集した音声データを可視化、定量分析、定性分析の3ステップで分析します。

・可視化
音声解析結果をもとに、キーワードの出現回数や商談成立までの商談回数、会話時間の推移などを把握することで全体の傾向を理解します。

・定量分析
次に、数値データをもとに分析を行います。例えば、ハイパフォーマーの営業活動のアポイント数や商談回数、商品のアピールポイントを伝えた回数などを分析することで、営業活動の改善点や、次に取るべき具体的なアクションを導き出せるようになります。