商談音声まとめAIの実現とDX（業務効率化）の実証実験を開始

Googleの音声認識AIとChatGPTの連携により商談音声データを構造化し売上の大幅向上に貢献

Googleの音声認識AIとChatGPTを連携させ、商談まとめの自動化を実現し実運用での実証実験を開始しました。これまでの文字起こしAIは情報が散財し営業・経営上の判断に利用することが出来ないという課題がありました。商談まとめAIは商談音声を自動的に文字起こしするのみならず、データを構造化し商談の要約や分析を行うことができるようになりました。この方法により、商談の集中的な収集、分析、管理が可能となり、経営判断の材料とし売上の大幅な向上に貢献します。
※ 発案者 元木大介

 

[概要]Googleの音声認識技術とChatGPTを連携させることにより、商談音声のまとめAI技術を実現し実運用での実証実験の段階に進むことが出来ました。この方法により、商談を録音した音声データから商談の要約や分析を行うことが可能となり、商談に関する情報を集中的に管理することが可能となりました。
 

音声文字起こしデータの構造化。上の段が書き起こしデータ、下の段が構造化データ

 

この方法は、社内の商談に対して特に活かすことができます。例えば長い商談を録音した場合、以前までは手作業で書き起こすことが必要でした。近年ではAIの急速な発展と共に書き起こしAIが活用されてきましたが、精度の問題や非構造データであることの活用の難しさがあります。本AIでは書き起こしのみならず文章を構造化することで、1時間あたり10000文字前後と言われる音声データを構造化し利活用出来ます。

*商談まとめAIにより実現する商談音声利活用例

1. 音声データの管理・分析
   1. 関連情報との統合
   2. 商談の分析・要約
   3. 商談に関する情報の集約・管理
   4. 社内の商談情報共有
2. 顧客・市場・営業ノウハウ情報の分析
   1. 商談内容に基づいたビジネス判断
   2. 顧客ニーズやトレンドの分析
   3. 顧客との取引履歴管理
3. 商談情報を活用したビジネス改善
   1. 商談内容に基づいたマーケティング手法の開発
   2. 商談内容に基づいたサービス・製品の改善
   3. データからの営業教育活用
   4. 量子技術との接続による高速な商材・人材マッチング

 

 

本手法により商談に関する情報を素早く把握することができるようになり、より賢いビジネス判断ができるようになりました。商談まとめの技術を実現したことを確認するとともに、この技術を商談対応に実導入していく実証実験を開始します。また本実証実験の結果は、DX業界にとって重要なヒントとなり、今後のビジネスに活用されることが期待されています。

 

[株式会社KandaQuantumについて]

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