音声分析 市場規模

音声分析市場分析

音声分析市場規模は、2024年に31億3,000万米ドルと推定され、2029年までに64億7,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に15.61％のCAGRで成長します

音声分析ソリューションは、通話録音を実用的なデータに変換し、そのデータを企業全体にわたる貴重で効果的な洞察に変換できます。これらのソリューションは主に、顧客との幅広いやり取りを処理するために利用されます。世界中の企業は、顧客の要件を理解し、チャーンを包括的に削減するための最先端のソリューションを生成するために、内部で記録されたデータと外部でシンジケートされたデータを組み合わせて音声分析を組み込んでいます

• 音声分析は、企業価値を向上させ、データに基づいた意思決定を促進して個々のエージェントのトレーニング方法を改善する実用的な洞察を提供します。顧客満足度を向上させるには、コンタクト センターの効率を測定することが重要です。その結果、ユーザーは音声分析を使用して、複数の通話にわたって傾向があったものの、その時点では重大な懸念事項として認識されていなかった問題を発見できます。企業は音声分析ツールを使用して、説明のつかない消費者の行動をよりよく理解し、顧客の意図や満足度についての洞察を得ることができます。
• 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の流行中、潜在的なエンドユーザー業界は最先端のテクノロジーを活用した音声分析ソリューションを導入し、市場の成長をさらに押し上げました。コールセンターは長年にわたり職場自動化の大きなフロンティアでしたが、パンデミックによりプロセス全体が加速しました。また、AI と機械学習により、企業が会話の中で何が起こっているかを理解するために音声分析を通じて会話を関連するカテゴリに分類する速度が大幅に向上しました。
• 音声分析ソリューションの重要なコンポーネントの 1 つは、音声データをテキストに変換することです。テキストは音声よりも共有や検索がはるかに簡単で、法規制への準拠を証明したり、監査を実施したり、訴訟の際の証拠開示プロセスを可能にしたりできます。データは、組織内で簡単に見つけられる形式で、必要とする人なら誰でも利用できます。 2022 年 1 月、Meta AI は、音声、テキスト、画像への個別のアプリケーションを含む複数のモダリティに適用される高性能自己教師ありアルゴリズムである data2vec をリリースしました。コンピューター ビジョンと音声に関する業界標準の単一目的アルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを発揮することが確認されました。
• さらに、市場では、企業により良いソリューションを提供するための製品革新やさまざまなパートナーシップに向けたベンダーの取り組みが見られます。たとえば、Cogito は行動科学と深層学習に基づいたリアルタイム会話分析ツールを開発しました。同社の AI は会話の内容と口調の両方を聞きます。 Cogitoは、模倣、音量、ピッチの変化などを検出して、顧客がどのように感じているか、会社のすべての通話がどのように行われているかをリアルタイムで把握できると主張しています。また、通話を改善し、パフォーマンスを評価するための提案を顧客サービス担当者にリアルタイムで提供します。
• Cogito のシステムの最初の大規模なテストの 1 つは、合計 200 人のエージェントが参加する 6 か月のトライアル中に保険会社 Humana で行われました。このシステムを利用することで、ネット プロモーター スコアが 15.61% 向上し、問題解決が 6% 向上し、マネージャーとの会話を求める発信者が減りました。 Cogito は、自社のシステムによりコールバックが 10% 削減され、顧客満足度が 28% 向上したと主張しています。
• 音声分析ソフトウェアおよびプラットフォームの需要の急速な爆発により、この分野で複数の新興企業が成長しており、その中には 10 倍近くの成長を記録した数社も含まれています。たとえば、品質監視および音声分析ツールのプロバイダーである SuccessKPI は、北米での業務のデジタル化の進展とラテンアメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋地域への拡大により、プラットフォームの需要が 200% 増加したことを記録しました。この成長により、2022 年 1 月に Banneker Partners から 3,300 万米ドルの投資が行われ、世界中のカスタマー サクセス、製品、パートナー、マーケティング、営業チームの急速な拡大が可能になりました。
• ただし、調査対象の市場では、音声ベースの通信の導入において課題が発生しています。コンピュータ システムにとって、純粋に技術的なレベルでチャットよりも音声対話を処理することはより困難です。周囲の騒音、異常な発話パターン、さまざまなアクセント、貧弱な発音により、AI が音声をテキストに翻訳することが困難になります。