「音声データは大事」、だがAI搭載オーディオデバイスも必要だ。

Richard Stevenson(寄稿者):
2016年にレッドボックスにCEOとして参加し、オープンプラットフォームに対する強い信念と、音声データにアクセスして制御する組織の必要性に基づいたビジョンをもたらした。
レッドボックスに入社する前、彼はStandard LifeでドイツとオーストリアのCEOとして4年間過ごし、英国、米国、南アフリカの大手ソフトウェア組織の上級管理職で25年以上の経験がある。


AIの役割がこれまで以上に増加し、価値のあるビジネスをもたらす事は疑いのないことで、将来のAI戦略を採用する事は、特にデジタル分野において競合に勝ることを目指している企業にとって非常に魅力的である。

それにもかかわらず、多くの組織は、AIおよび分析ツールを効果的に利用する立場にいない。

そのようなツールは、それらを動かすデータと同じ位強力なものである。

音声データは、ほとんどの企業が持つ最大かつ最も豊富な観察の材料であり、AIおよびMLエンジンで活用される戦略的データソースとしてますます認識されている。

しかし、企業がそれを十分に活用することを妨げるハードルがあるのだ。

AIの採用を妨げるハードル

レッドボックスの調査では、企業が直面している最も重要な障害はオーディオデータ自体へのアクセスとなっている。

85%の企業が音声データの完璧な管理とか安全なアクセスは「必須」または「非常に重要」であると述べているが、ごくわずか8%がAIエンジンや分析を強化するために音声データに簡単にアクセスできると、そして半分以上の企業(51%)に至っては、収集された音声データやアクセスすることが全くできないと回答している。

これには、データが保持されている場所など、様々な原因があるが、独自のアプリケーションスタックを使用することを推奨する通話録音ベンダーによる潜在的な制限またはコストも原因だ。

オープンAPIのトピックを持ち出す時に制限が継続する。

調査では、組織の84%が、オープンAPIアプローチが音声戦略にとって「重要」であると考えている。

そして、1つのプロバイダーに制限されることなく、ニーズにあったツールとアプリケーションを選択し戦略的目的に沿った最適なソリューションを見つけるにも重要であると考えている。

企業が音声データにアクセスできる場合、最も一般的な障壁の2つはその幅と品質である。

多くの場合、企業は組織全体の会話を収得できていない。調査結果では、半分以下の会話のみが収得されている。

この結果は、可能性を含むデータの壁と部分的なデータセットで、企業が貴重な視点を見逃していることがわかる。それは例えばビジネス全体の複数の重要なポイントのやりとりから生じる真の顧客の声(VoC)の収集と分析などだ。

これは、実装しだしたAIエンジンとデータ分析ツールの可能性を大幅に制限している。

そうはいっても、データへのアクセスは、データ自体が高品質である場合にのみ真に活用が可能となる。

そうでなければ、企業には「AIに対応」できていないデータだけが残される。

高品質で組織化されたオーディオデータセットの作成は、録音されたオーディオの品質に依存する、音声からテキストでの文章化サービスの精度の影響を直接受ける。

調査によると、すでに正確な会話情報を活用している組織は、複数の理由からそれを実現している。その背景にはスタッフのトレーニング、顧客サービスと全体的な顧客体験の改善、法律の遵守、そして特に重要なGDPR及び金融法のMiF IDⅡ、従業員の結束と経験の向上、そしてもちろんAIへの注力がある。

最終的に企業が直面する最も厳しいチャレンジは、自分自身である。

調査の回答のうち62%は、AIを活性化する組織化されたデータセットを提供するために記録した通話を文章化しておらず、43%はセキュリティーと詐欺防止の観点からAIを使用していないが、10分の1近くの企業はAIを使用すらしていない。

Business leaders may recognise the importance of voice data, but many lack AI-Ready audio

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