UpSighter(アップ・サイター)の詳細・事例一覧(コグニティ株式会社)
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UpSighter(アップ・サイター)の画面イメージ
UpSighter(アップ・サイター)のサービス詳細
サービス特徴
UpSighterは営業をはじめとしたビジネスコミュニケーションを見える化。今まで定量的にわからなかった部分を見える化してノウハウの蓄積と業務のボトムアップを可能にします。
UpSighterの使い方
音声やテキストをアップロードするだけで解析可能です。まずは社内で、成績の良し悪しや、地域差などの違いを見える化。そこで見える「型」と、各従業員のトークを比較できるように開発を行い、個別にフィードバックします。
技術紹介
コグニティは情報の構成を分類する独自の知識表現*フレームワーク「CogStructure(コグストラクチャー)」を保有しています。これにより、固有名詞や言語差に影響されずに、構成要素を比較することが可能です。これまで16,000件を超えるトークや文書データを解析・蓄積してきました。これだけの数のコミュニケーションデータを構造化している上、「おもてなし力」の高いプロのデータを保有していることは、他のIT/AI企業にない強みとなっています。
音声をテキスト化し**、人の作業による「アノテーション***」と「機械学習」の組み合わせで、テキストからCogStrucutureへ変換しています。人が作業する範囲についてはその精度担保と生産性の維持のため、工程管理やANDON方式など日本が得意とする「工場生産方式」 を用い、個体差や人特有のクセを取り除く工夫を創業から一貫して用いています。
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* 知識表現とは人工知能研究の1分野で、ニューラルネットワークなどの処理前のデータ処理アプローチです。** 日本語の音声認識は難解で、UpSighterが扱う複数の人の声・雑音のあるシーンを自動で文字にすることはGoogleやAmazonですら精度が出せません。弊社では初期からこの領域を自社開発せず、国内外含めたリモート勤務者が並列で文字起こしを行うことで、精度とコストを担保しています。*** アノテーションは、自然な状態のデータについて分類したり、メタデータを付与することで、機械的な処理行う時に精度を高めるための前処理です。
シーラベルで可能なこと