MSYS_Omnis_20180112

Introduction of speech recognition solution

Transcript

1. Google Cloud Platform を活用した コールセンター向けAIソリューション Omnisのご紹介 1 + =
2. 2 自己紹介 八長 和也（はっちょう かずや） •丸紅情報システムズ株式会社 • 2011年入社 • コンタクトセンターソリューション営業部 • 米国AVAYA製PBXを中心に、 コールセンター向けシステムの導入提案 • 2017年度よりOmnisの展開
3. 3 アジェンダ ・音声認識システム導入の課題 ・Omnisソリューション群 ・Omnisの強み ・構成、導入事例
4. 音声認識システム導入の課題 4
5. 5 見積を取ってみたが高い・・ 導入してみたが精度が悪い・・ チューニングに手間がかかる・・ 音声認識導入を検討したお客様の声
6. どうやらGoogleの音声認識は精度がよいらしい 6
7. 2016年11月8日 東京GCPリージョンの正式運用を開始 7
8. 8 2017年7月 サービスパートナー契約締結
9. 9 オムニス（ラテン語で”すべての,広範な”の意） をコールセンター利用に特化したソリューション
10. ソリューション群 10
11. 11 ソリューション群 Answer Finder （AI FAQ） Summarize （文章要約） Translate （翻訳） Speech to TEXT （音声認識） Analyzer （分析）
12. 12 SR IVR （音声認識IVR） ソリューション群（今年度中リリース予定） Sentiment （感情分析） Salesforce Adapter （CRM連携） Voice TEXT （音声合成）
13. の強み 13
14. Omnisの強み(Speech to TEXT) （音声認識精度向上/チューニング） 14 全世界のGoogleユーザーが日々認識精度向上に貢献 新しい用語も毎日追加される 雑音に強く、110以上の言語と方言に対応
15. 15 Google Homeの日本リリースにより 更に認識精度が高まる見込み Omnisの強み(Speech to TEXT) （音声認識精度向上/チューニング）
16. Omnisの強み(Speech to TEXT) （音声認識精度向上/チューニング） 16 認識精度向上には機械学習,Deep Learningの技術が活用されています ※オープンソース機械学習ライブラリTensor FlowはGoogleが提供している
17. システム構成 17
18. 18 システム構成 キャプチャ サーバ Google送付 通話録音ファイル PSTN PBX SW Google Cloud Storage/ Cloud Data Store (NoSQL検索DB) internet SV OP Wav加工 Speech to TEXT 顧客 導入機器
19. 導入事例 19
20. 某キャリア様導入事例 -音声認識による店舗CS改善- 20 来店した顧客に アンケートSMS アンケート低評価 顧客へフォローコール BIツールで分析/課題を抽出 店舗CS改善のため フィードバック Omnis Speech to TEXT 音声認識
21. 某キャリア様導入事例 -音声認識による店舗CS改善- 21 Omnis Speech to TEXT導入メリット ・オンプレミスに比べ1/10のコストで導入 ・チューニングレスで高い認識精度 ・約1ヶ月の短い構築期間 ・店舗CS改善につながる分析
22. デモ 22
23. 23 話す On Answer Finder （AI FAQ回答） Speech to TEXT （音声認識） デモ
24. 音声自動応答（IVR） 24 EP server(IVR) 顧客 ①問合せ音声吹き込み ③LINEで回答 音声認識/AI FAQ回答 ②問合せ音声送信 デモ
25. Omnisはどんどんサービスを追加する予定ですので、 ご協力していただける方々を絶賛募集中です！ ご清聴ありがとうございました！ 25