音声認識の基礎と仕組み
amazon connectについて初心者エンジニアに向けて、効率的なカスタマーサポートを実現する方法について解説します。本稿では、amazon connectでの音声認識の活用方法に焦点を当てます。音声認識は、お客様が電話で問い合わせをする際に、その音声を文字データに変換する技術です。これにより、お客様の要件をより素早く理解し、迅速なサービス提供を実現することができます。
音声認識の基礎と仕組みについて学ぶ前に、まずは必要なキーワードについて理解しましょう。
キーワード
- amazon connect: awsのクラウドベースのコンタクトセンターサービス
- python: 音声認識のためのスクリプト言語
音声認識の仕組みについては、以下の参考記事をご覧ください。
音声認識の基礎と仕組みが理解できたら、次はamazon connectでの音声認識の設定手順について見ていきましょう。
amazon connectでの音声認識設定手順
amazon connectでは、音声認識の設定が可能です。ここではその手順をご紹介します。
- aws management consoleにサインインし、amazon connectのダッシュボードにアクセスします。
- 左側のメニューで「音声認識設定」を選択します。
- 「新しい音声認識設定を作成する」をクリックします。
- 設定名を入力し、「音声認識設定の作成」をクリックします。
- 「音声認識設定」のページで、使用したい音声認識サービスを選択します。
- 「音声認識設定」に必要なパラメータを入力します。
- 設定を保存し、「音声認識設定の有効化」をクリックします。
具体的な設定手順については、以下の参考記事をご覧ください。
音声認識の設定が完了したら、次はカスタム語彙の作成手順について見ていきましょう。
カスタム語彙の作成手順
amazon connectでは、カスタム語彙の作成も可能です。カスタム語彙を作成することで、特定の言葉やフレーズを認識させることができます。ここではその手順をご紹介します。
- aws management consoleにサインインし、amazon transcribeのダッシュボードにアクセスします。
- 左側のメニューで「カスタム語彙」を選択します。
- 「新しいカスタム語彙を作成する」をクリックします。
- 語彙名を入力し、言語コードを選択します。
- 単語とその読み方のセットを入力し、「語彙の作成」をクリックします。
具体的な設定手順については、以下の参考記事をご覧ください。
カスタム語彙の作成が完了したら、次は音声認識結果の分析と改善手法について見ていきましょう。
音声認識結果の分析と改善手法
amazon connectでの音声認識を活用する際には、音声認識結果の分析と改善が重要です。ここではその手法について解説します。
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音声認識結果の分析: お客様の音声データをテキストデータに変換し、認識結果を確認します。認識の正確性や誤りの原因を分析することで、改善の着手点を見つけることができます。
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改善手法: 音声認識の結果を改善するためには以下の手法が有効です。
- カスタム語彙の追加: 特定の言葉やフレーズを認識させるために、カスタム語彙を追加します。
- モデルのトレーニング: 音声認識モデルをトレーニングさせることで、認識結果の精度を向上させることができます。
具体的な分析手法や改善手法については、以下の参考記事をご覧ください。
音声認識結果の分析と改善手法が理解できたら、次は自動応答の音声認識設計手順について述べていきましょう。
自動応答の音声認識設計手順
amazon connectでは、音声認識を活用した自動応答設計が可能です。ここではその手順をご紹介します。
- aws management consoleにサインインし、amazon connectのダッシュボードにアクセスします。
- 左側のメニューで「自動応答設定」を選択します。
- 「新しい自動応答設定を作成する」をクリックします。
- 設定名を入力し、「自動応答の音声認識設定の作成」をクリックします。
- 「音声認識設定」を選択し、使用する音声認識設定を指定します。
- 必要に応じて、他の設定項目を設定します。
- 設定を保存し、「自動応答の音声認識設計の有効化」をクリックします。
具体的な設定手順については、以下の参考記事をご覧ください。
自動応答の設計手順が分かったら、最後にエージェントのサポートにおける音声認識活用法について見ていきましょう。
エージェントのサポートにおける音声認識活用法
amazon connectでは、音声認識を活用してエージェントのサポート業務を効率化することができます。ここでは具体的な活用法について解説します。
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サービス提供の迅速化: エージェントがお客様の要件を文字データで瞬時に把握できるため、効率的なサービス提供が可能です。
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レコーディングデータの分析: 音声認識の結果を分析し、お客様の要件や傾向を把握することで、サービスの改善やトレーニングの材料とすることができます。
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自動タグ付け: 音声認識結果を基に、お客様の問題や要件に対するタグ情報を自動的に付与することができます。
具体的な音声認識活用法については、以下の参考記事をご覧ください。
以上が、amazon connectでの音声認識の活用法についての解説です。初心者エンジニアでも理解しやすいように、基本的な手順や活用法を紹介しました。音声認識を効果的に活用して、効率的なカスタマーサポートを実現しましょう。
【Amazon Connect】まとめ
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