UZとは｜主な機能や特徴・導入するメリット・料金体系を解説
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- UZでは顧客の声・会話から興味関心を話題別に抽出してラベル付けし、AIへ学習させる
- 人間が物事を判断する感覚で、ポジティブ・ネガティブを可視化し、視覚的に確認できる
- 音声データから分析した興味関心のあるワードをリスティングへ活用し、売上が向上する
UZ（ウズ）とは、インバウンドやアウトバウンドで企業に集まる顧客の声から、顧客ニーズを可視化する音声データ解析ツールです。生成AIと連携し、コンテンツの例文を作成できます。本記事では、UZの特徴や主な機能から、導入するメリットや強み、料金体系などを解説します。
UZとは
UZとは、企業に集まった顧客の声や会話をもとに興味・関心やニーズを可視化する音声データ解析ツールです。生成AIと連携することで、広告効果の高い文章の作成もできるため、効率的なマーケティングを実現できます。
本記事では、UZの特徴や導入するメリット、料金体系などを紹介します。AIを使用した顧客ニーズの解析を行いたい場合は、ぜひ参考にしてください。
UZの特徴
UZには、顧客の音声データを、さまざまな方法で活用できる独自の特徴があります。以下では、UZの特徴について詳しく解説します。
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顧客ニーズの可視化でコンテンツの例文を作成
UZはAI解析によって顧客ニーズを可視化し、コンテンツの例文を作成できるという特徴があります。例えば、Chat GPTとの連携では、広告テキストやキャッチコピー、メールマガジン、トークスクリプトなど、マーケティングに活用できる例文の作成が可能です。
音声の解析結果から、時間をかけずにコンテンツの例文を作成できます。そのため、可視化された顧客ニーズを反映させた、効率的なマーケティングに期待できるでしょう。また、コンテンツのテーマを明確化したり、文章の作成にサポートが必要な場合にも活用できます。
顧客の声・会話から興味関心を話題別に抽出
AIの解析により、記録された顧客の声や会話の中から、興味関心を話題別に抽出できます。話題の分類や重要なキーワードを目視で判断することが可能なため、顧客の興味関心を素早く把握できます。
話題ごとに顧客の興味関心が明確になることで、現在の課題解決や今後のマーケティング戦略を立案するための糸口が発見できるでしょう。さらに、不要な会話として記録されている約70％〜80％の部分は削除されるため、分析にかかる時間を大幅に削減できます。
自社開発の感情分析で変化点を視覚的に確認
UZは大規模言語モデル（LLM）を用いた自社開発の感情分析で、顧客の感情の変化点を視覚的に確認できます。具体的には、自然言語処理によってポジティブな感想や否定的な表現を判断し、グラフで表示します。
これにより、音声認識結果から、発話のタイミングごとにポジティブ・ネガティブの変化点をひと目で把握できます。さらに、時刻をクリックすることで該当する音声を再生することも可能であり、参照したい音声部分を探す必要もありません。
トラブルの原因を把握したり、どのような会話で顧客がポジティブな反応をするかなどを把握できるため、顧客対応力の強化や満足度の向上につなげやすいでしょう。
UZの主な機能
UZは音声認識や深層学習といった従来のAI機能に加え、コンテンツの作成や個人情報のマスク機能など、ビジネスで活用できる多くの機能が搭載されています。以下では、UZの主な機能について詳しく解説します。
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音声認識
音声認識は、アップロードされた録音データをテキストデータへと変換する機能です。音声はチャット形式のテキストで、双方のやり取りがわかるように表示されます。
また、ポジティブ・ネガティブの反応は、色分けされて棒グラフで表示されているため、ひと目でどんな内容か把握しやすいです。そして、聞き取りにくい箇所であっても、やり取りが可視化されたテキストであれば素早く確認でき、業務の効率化にもつながります。
マスク機能
マスク機能では、言語処理で会話の中から個人情報に関わる言葉を認識し、テキストデータにする場合にマスク処理が行れます。
例えば、人名や地名、指定桁数の数字などにマスクがかけられるため、個人の特定はほぼ不可能です。11桁の番号は電話番号、16桁はカード情報というように、それぞれのワードに反応して自動でマスクがかけられます。
これにより、個人情報の漏洩や第三者による悪用などの予防にもつながり、安心です。
共起ネットワーク
共起ネットワークは、会話内容を関連性の高い話題ごとに分類する機能です。オンラインデータに音声データを紐づけて、顧客の声に裏付けされた重要なキーワードや新しいワードの組み合わせを発掘できます。
話題ごとの重要なキーワードは、色分けや大きさで分けて示す図面により、視覚的にわかりやすく表示されます。なお、各キーワード同士の結びつきも表示されるため、関連性も把握しやすいです。
また、重要キーワードは一覧としても表示され、発話量が多い順に見ることが可能です。発話元も確認できるため、参照したい発話シーンをすぐに開いて確認することができます。
コンテンツ作成
音声の解析結果をもとに、Chat GPTへ連携させるための独自のプロンプトを簡単に作成できます。コンテンツタイプやキーワード、ターゲット、文字数などを入力するだけで作成できることにより、Chat GPTの操作に慣れない人でも安心です。
コンテンツ内容としては、広告テキスト・キャッチコピー・メールマガジン・トークスクリプトの例文を作成できます。顧客の興味関心を抽出した上で例文が作成されるため、顧客ニーズにマッチした効果的なコンテンツを作る際の大きなサポートとなるでしょう。
録音アップロード
録音アップロード機能では、Webサイトへ録音した音声をアップロードできます。つまり、バックアップとして活用し、必要なときにすぐに音声を参照することもできます。
また、音声データをもとに会議を行う場合や、共有したいデータがある場合にも便利な機能です。保存形式の変更は不要なため、手間もかかりません。
話者分離
話者分離は、会話の内容から話者を識別し、音声認識へ反映させる機能です。音響処理だけでは分離が難しい箇所でも、言語的に補正できるようになっています。
また、発話数の多さから、インバウンドの通話なのかアウトバウンドの通話なのかも、自動で判別が可能です。自社側と顧客側が明確に判断できるため、話者を特定する際に必要不可欠な機能といえるでしょう。
深層学習
深層学習は、取り込んだデータから重要キーワードを抽出し、プロンプトなどの精度を自動で学習させる機能です。UZでは、音声データをもとに人間の行動や好み、感情、物事を判断する感覚など、AIでも人間と同じような判断ができるように学習を重ねます。
そして、深層学習の機能により、学習した内容をコンテンツの例文作成に活用したり、感情の分析結果・顧客心理をグラフで可視化したりできます。このことから、音声データの分析結果を活用するために必要不可欠な機能です。
UZを導入するメリット
UZを導入することで、顧客のリアルな声をもとにした広告効果だけでなく、作業工数の削減や従業員の対応品質向上など、さまざまなメリットが得られます。以下では、UZを導入するメリットについて解説します。
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UZを導入するメリット
消費者の課題を視覚的に判断できる
UZは音声認識結果のグラフ表示やテキストデータなどにより、消費者の課題を視覚的に判断できるメリットがあります。例えば、ポジティブ・ネガティブに色分けされたグラフでは、会話の中で顧客の感情に変化が生じたポイントをひと目で把握することが可能です。
また、話題や重要なキーワードについても、発話回数の多さなどがグラフでわかりやすく表示されます。消費者の傾向を視覚で判断できるため、今後の戦略にも活かしやすいでしょう。
人間が物事を判断する感覚でAIが機能するため、個人的な価値観が入った人間の分析による判断ミスが起こりにくく、生産性も大幅に向上することが期待できます。
客観的で正確な問題の早期解決が可能
UZを導入することで、顧客の抱える問題を客観的にとらえ、早期解決ができるメリットがあります。それは、録音データでオペレーターの聞き漏らしを防ぎ、音声認識で客観的に顧客心理を分析できるためです。
コールセンターのやり取りは、録音データがないと主観的な情報が残ることになります。しかし、顧客とのやり取りがデータとして残り、感情の変化が判断・解析できる機能があれば、問題解決に向けた客観的かつ適切なアクションが取りやすくなるでしょう。
そして、これから取り組むべきことが明確になるため、結果的な早期解決にも期待できます。また、音声認識があることで、やり取りの途中に発生したトラブルやクレームについても正確に把握できます。
人力による作業工数と人件費を削減できる
UZを活用し、従来まで人的作業として行われていた、音声確認やスクリプト作成などをAIに一任することにより、作業工数や人件費を削減できるメリットがあります。その結果、手作業の場合にかかる作業工数と比較すると、約1/3まで時間を圧縮できます。
人件費の削減だけでなく、他の重要な業務に時間をかけられるため、業務の品質向上が期待できるでしょう。例えば、売上を向上させるための戦略を考えたり、顧客と向き合う時間を増やしたりなど、時間をかける必要のある業務に割くリソースが増えます。
リスティング広告への活用で売上が向上
UZでの音声データの解析結果から、興味関心のあるワードをリスティング広告へ活用することで、売上が向上するメリットがあります。顧客の興味関心というポイントを抑えた上で、それらの情報を活用した効果的な宣伝が行えます。
例えば、興味関心ワードとして抽出された重要キーワードを広告タイトルに活用することで、広告に興味をもつ消費者は増えるでしょう。そこから、新規の申し込みや成約件数が増え、売上のアップが期待できます。
新しいワードの発掘と効果的なチラシ作成
音声認識から重要キーワードを抽出できることで、新しいワードを発掘し、効果的なチラシを作成できるメリットがあります。発話量の多い重要キーワードを把握できるため、消費者の興味関心を引き付ける効果のあるチラシの作成が可能です。
複数人の通話をもとに、消費者が興味関心を抱く背景や目的、嗜好などといった多くの判断材料を採り入れて、適切にワードを活用できます。これらは新しいサービスを始める際のキャッチコピーにも活用できるため、新規顧客の獲得などの効果に期待できるでしょう。
コンプライアンス遵守と対応品質向上
音声が記録されていることで、オペレーターがコンプライアンスを遵守しやすい環境が整います。自身が誤った回答や不適切な回答をすることを隠ぺいできないため、不誠実な対応や不正行為により、外部からの信頼を失うリスクを削減できます。
また、記録された通話内容をもとに、オペレーターの対応方法を把握することも可能です。例えば、イントネーションの違和感や話すペースなど、本人が気づきにくい改善点が見つかることもあるでしょう。
そして、理想的な対応をしているオペレーターの音声は、教育に活用することもできます。蓄積された音声を有効活用し、改善や教育を繰り返し行うことで対応品質向上につながり、顧客満足度の向上が期待できます。
UZの料金体系
UZの料金体系は初期費用200,000円〜で、月額は50時間プランで70,000円、100時間プランで120,000円です。月額プランは、決められた契約時間（50時間または100時間）を超過すると、自動で100時間ごとに100,000円の追加料金がかかります。
また、話者分離を利用したい場合は、100時間プランからの適応オプションという扱いです。その際は、別途で初期費用が50,000円、100時間ごとの月額費用が50,000円追加されます。なお、導入までには最短5営業日での対応が可能です。
| 初期費用 | 月額費用 |
|---|---|
| 200,000円～ | 70,000円～ |
参考：UZの料金
UZの導入の流れ
UZの導入までには4つのプロセスが必要です。はじめに、公式HPから問い合わせフォームで申し込みを行います。問い合わせ後は、24時間以内に折り返しの連絡がきます。なお、電話での相談もできるため、急ぎの場合は電話を利用しても良いでしょう。
申し込み後は、見積りが行われます。希望に合わせたプランでの見積りになるため、申し込みや相談する際には自社の要望を詳細に伝えることが大切です。その後は、テスト環境で使い勝手を確認することができます。
不明点や自社で使用する際の懸念点は、テスト利用の際に明らかにして、問題なく導入できるようにしましょう。テスト利用まで終えたら、専用アカウントが渡され、導入となります。約1〜2ヶ月で構築が可能です。
UZを導入する際の注意点
UZを導入するにあたって、いくつかの注意点があります。まず、公式HPに記載されている料金プラン以外にも、いくつかのプランがある点です。つまり、希望の料金プランがない場合でも、要望に合わせた見積りを出してもらうことができます。
しかし、詳細な見積りには問い合わせが必要なため、すぐに予算を立てることが難しいでしょう。よって、計画的に導入を進めるには、早い段階で問い合わせる必要があります。
次に、土日祝日の問い合わせの場合は、翌営業日以降の対応になる点です。公式HPには24時間と記載されているものの、問い合わせた日時によっては、タイムリーに返信が返ってこない場合もあることを留意しておきましょう。
以上のことから、問い合わせる場合は期間に余裕を持ち、導入から運用までを急ぐ場合は平日に電話で問い合わせるなど、タイミングを工夫することがおすすめです。
まとめ
UZは、自社開発の大規模言語モデル（LLM）を用いた音声分析で、顧客ニーズの可視化やコンテンツの例文作成ができる音声データ解析ツールです。
音声データをもとに、消費者の感情の変化や興味関心を分かりやすいグラフで表示されるため、結果をひと目で把握できます。Chat GPTとの連携では、重要キーワードをもとにWeb広告やメルマガなどの例文が作成できるため、マーケティングに活用できる点も魅力です。
記録された音声データは従業員の対応力向上につながり、消費者の傾向や顧客心理に合わせた戦略も立てやすくなります。その結果、顧客満足度の向上も期待できるでしょう。
効率の良いマーケティングや顧客対応力の強化を目指す企業には、オンラインとオフラインのデータを紐づけて活用できるUZがおすすめです。