Visual Bankが新たに日本語音声データセットを提供開始し、AI開発を加速

Visual Bankが提供する新しい音声データセット

AI技術の進化に伴い、データの重要性がますます高まっています。この度、Visual Bank株式会社が、日本語の「クレーム応対・話者分離・音声対話データセット」の提供を開始しました。このデータセットは、AI開発においてさまざまな研究や商業利用をサポートするために設計されています。

Qlean Datasetとは？

Visual Bankは、傘下の株式会社アマナイメージズを通じて、AIに特化したデータソリューション「Qlean Dataset」を展開しています。最近追加されたデータセットは、企業のカスタマーサポートに特化した内容であり、実際のオペレーターと顧客の会話を想定した音声データが含まれています。このようなデータは、オペレーターのトレーニングやカスタマーハラスメント（カスハラ）の検出に役立つことが期待されています。

データセットの構成と特徴

今回提供されるデータセットには、オペレーター役として40代の女性、顧客役として30代女性と20代男性の発話音声が収録されています。収録はスタジオで行われ、音質も高く、オペレーターと顧客の会話を生々しく再現しています。データ形式はwavで、全体で6ファイルが提供されており、必要に応じて新たに収録も可能です。

データセット内の音声は以下の3つのパターンに分かれています：

- オペレーターの音声
- 顧客の音声
- 両者の音声が混在した音声

このデータにより、話者分離技術の強化や応対品質のモニタリングが行え、実際のビジネスシーンでも役立つリソースとなるでしょう。

ユースケースの紹介

このデータセットを用いて得られる具体的な活用方法をいくつかご紹介します。まず、カスタマーハラスメントの検出と対応支援です。過去のクレーム音声から得られたデータを学習させることで、暴言や威圧的な発言をより正確に検出できるモデルを構築できます。

次に、オペレーターの応対品質を評価するためのHRモニタリングが挙げられます。声のトーンや話すスピードを数値化することで、オペレーターのストレスレベルやパフォーマンスを解析し、人事異動やトレーニングの設計に役立てることができます。

さらに、コールセンター用の応対スコアリングAIの開発にも対応しています。謝罪表現や敬語の使用方法、応答タイミングなどを定量的に評価し、新人の指導や応対品質向上に寄与します。

研究および商用利用への対応

Visual Bankは、Qlean Datasetの提供にあたり、すべての被写体からデータの利用に関する同意書を取得しています。これにより、プライバシーポリシーに準拠した形で安心して研究や商業利用が可能です。また、初期投資を抑えたデータ調達を行うことができるため、企業や研究機関にとっても非常に魅力的な提案です。

まとめ

新たに提供される「日本語クレーム応対・話者分離・音声対話データセット」は、AI技術の進展に大きく寄与するリソースとして期待されています。AIによる話し方やコミュニケーションの質を向上させるために、さまざまなシーンでの活用が見込まれています。今後の企業の発展には欠かせないデータとなることでしょう。

詳細については、Qlean Datasetの公式サイトをご覧ください。