リアルタイムコール分析 - Amazon Transcribe
リアルタイムインサイト

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リアルタイムコール分析

リアルタイムコール分析では、問題への対処や問題の発生時のエスカレーションの緩和に役立つリアルタイムのインサイトが得られます。

リアルタイムコール分析では、次のようなインサイトが得られます。

リアルタイムコール分析に加えて、 Amazon Transcribe はメディアストリームで通話後分析を実行することもできます。PostCallAnalyticsSettings パラメータを使用して、通話後分析をリアルタイムコール分析リクエストに含めることができます。

リアルタイムインサイト

このセクションでは、リアルタイムコール分析の文字起こしで得られるインサイトについて詳しく説明します。

イベントカテゴリ

カテゴリイベントを使用すると、正確なキーワードまたはフレーズに基づいて文字起こしを一致させることができます。例えば、「マネージャーと話したい」というフレーズにフィルターを設定すると、その正確なフレーズが Amazon Transcribe フィルタリングされます。

以下は出力例です。

リアルタイムコール分析カテゴリの作成について詳しくは、「リアルタイム文字起こしのカテゴリの作成」を参照してください。

ヒント

カテゴリイベントでは、リアルタイムアラートを設定できます。詳細については、「カテゴリマッチに関するリアルタイムアラートの作成」を参照してください。

問題検出

問題検出では、各音声セグメント内で検出された問題の簡潔な概要が表示されます。問題検出機能を使うと、以下のことができます。

  • 通話中や通話後に手動でメモを取る手間を減らします。

  • エージェントの効率を向上させて、お客様への対応を迅速に行えるようにします。

注記

問題検出は、オーストラリア (en-AU)、英国 (en-GB)、米国 (en-US) の英語の方言でサポートされています。

問題検出機能はあらゆる業界や業種に対応し、コンテキストに基づいています。機能 out-of-the-box するため、モデルトレーニングやカスタムカテゴリなどのカスタマイズはサポートされていません。

リアルタイムコール分析による問題検出は、完全な音声セグメントごとに実行されます。

以下は出力例です。

PII (機密データ) の識別

機密データ識別は、テキストトランスクリプト内の個人を特定できる情報 (PII) をラベル付けします。このパラメータは、お客様の情報を保護するのに役立ちます。

注記

リアルタイムの PII 識別は、オーストラリア (en-AU）、英国 ()、米国 (en-GB）、スペイン語 (en-US) の英語の方言でサポートされていますes-US。

リアルタイムコール分析による PII 識別は、完全な音声セグメントごとに実行されます。

この機能を使用して識別される PII のリストを表示する場合、または を使用した PII 識別の詳細については Amazon Transcribe、「」を参照してください個人を特定できる情報の編集または特定。

以下は出力例です。

PII (機密データ) リダクション

機密データのリダクションでは、テキストトランスクリプトの個人を特定できる情報 (PII) が PII のタイプ (例: [NAME]) に置き換えられます。このパラメータは、お客様の情報を保護するのに役立ちます。

注記

リアルタイムの PII リダクションは、オーストラリア (en-AU）、英国 ()、米国 (en-GB）、スペイン語 (en-US) の英語の方言でサポートされていますes-US。

リアルタイムコール分析による PII リダクションは、完全な音声セグメントごとに実行されます。

この機能を使用して編集された PII のリストの表示、または Amazon Transcribeでのリダクションの詳細については、「個人を特定できる情報の編集または特定」を参照してください。

以下は出力例です。

感情分析

感情分析では、コール全体を通してカスタマーとエージェントがどのように感じているかを推定します。このメトリックは音声セグメントごとに提供され、定性値 (positive、neutral、mixed、または negative) で表されます。

このパラメータを使用すると、各通話参加者の全体的な感情と、各音声セグメントの各参加者の感情を定性的に評価できます。このメトリクスは、コールが終了するまでに、エージェントが怒っているカスタマーを喜ばすことができるかどうかを識別するのに役立ちます。

リアルタイムコール分析による感情分析は、完全な音声セグメントごとに実行されます。

感情分析は機能 out-of-the-box するため、モデルトレーニングやカスタムカテゴリなどのカスタマイズはサポートされていません。

以下は出力例です。