ベクスト（東京都品川区、石井 哲社長）は、このほど、「Vextシリーズ新製品発表会」を開催した。
![石井社長挨拶]()
冒頭、挨拶の言葉を述べる石井 哲社長
Vextシリーズは、テキスト分析技術をベースとした業務支援ソリューション。テキストマイニング「VextMiner」、自動要約「VextResume」、自動レコメンド「VextRecommend」、分析結果の自動配信「VextPortal」で構成される。近年は、これらと音声認識エンジンとの連携による音声マイニングソリューション「VextVoiceMiner」を展開している。
冒頭、常務取締役 営業部部長の小橋寿彦氏は、テキストマイニングの市場動向を共有。「音声認識の技術革新による精度向上により、通話音声の活用ニーズが高まりつつあります」と指摘。具体的には、音声認識でテキスト化した通話音声データの分析や要約によって業務改善に活かす「音声マイニング」（図１）市場が急速に拡大していることを示した。一方で、AI（人工知能）活用においても、学習データを生成するための“素材”として、通話音声に注目が集まっている。こうした背景を受け、同社はVextシリーズを強化。2018年秋から2019年にかけてリリース予定の最新版についても解説した。
![音声マイニングとは]()
図1 音声マイニングとは
VextRecommend Ver.３は、独自の会話分析技術により、会話の流れや文脈に適した回答候補を提示する。オペレータのPCには、リアルタイムの音声認識によってテキスト化した通話内容を表示するとともに、会話の流れを類型化して次の話題を推測。予測される質問の回答に必要なQ&Aを前もって表示する「先読みFAQ」（図2）を搭載している。2019年１月末に提供予定。
![先読みFAQ]()
図２ 先読みFAQ
VextResume Ver.４は、音声認識でテキスト化したデータから、「えーと」や「あのー」といった要約や分析に不要な表現を削除し、話題ごとにセグメント化したうえで要約文を生成するだけでなく、顧客とオペレータの通話を分けて要約する「QA分離」も可能。2019年1月末に提供予定だ。
VextPortal Ver.２は、テキストマイニングの結果をグラフで出力し、専用のポータルサイトに公開する機能を持つ。従来版の導入企業から要望のあった、「ポータルサイトの視認性強化」「分析結果の概要を自動メール配信」などの機能強化を図り、VOC活用によるスピーディーな業務改善を実現する。2019年１月末にリリース予定。
「VextMiner Ver.13」は、問い合わせカテゴリ分類時のクラスタタイトル自動生成機能や文脈での分析機能の強化に加え、「知識生成オプション」（図３）を拡充。これは、AIの学習データ生成とデータのメンテナンスを支援するもので、通話内容を書き言葉に変換したうえで「Q＆A」を抽出する。より良質な学習データの生成が可能だ。2019年１月末にリリース予定。
![知識生成]()
図３ 知識生成オプションの位置づけ
最後に、BPO業務などを展開するアグレックス（東京都新宿区、八尾政範社長）が、Vextシリーズを活用したコールセンター業務の改善事例を紹介。生命保険会社や銀行、債券回収会社など、さまざまな企業の導入目的や活用イメージを図示しながら説明した。今後は、Vextシリーズと感情認識システムとの連携によるVOC（顧客の声）の深掘り提案を検討しているという。
冒頭、挨拶の言葉を述べる石井 哲社長
Vextシリーズは、テキスト分析技術をベースとした業務支援ソリューション。テキストマイニング「VextMiner」、自動要約「VextResume」、自動レコメンド「VextRecommend」、分析結果の自動配信「VextPortal」で構成される。近年は、これらと音声認識エンジンとの連携による音声マイニングソリューション「VextVoiceMiner」を展開している。
冒頭、常務取締役 営業部部長の小橋寿彦氏は、テキストマイニングの市場動向を共有。「音声認識の技術革新による精度向上により、通話音声の活用ニーズが高まりつつあります」と指摘。具体的には、音声認識でテキスト化した通話音声データの分析や要約によって業務改善に活かす「音声マイニング」（図１）市場が急速に拡大していることを示した。一方で、AI（人工知能）活用においても、学習データを生成するための“素材”として、通話音声に注目が集まっている。こうした背景を受け、同社はVextシリーズを強化。2018年秋から2019年にかけてリリース予定の最新版についても解説した。
図1 音声マイニングとは
VextRecommend Ver.３は、独自の会話分析技術により、会話の流れや文脈に適した回答候補を提示する。オペレータのPCには、リアルタイムの音声認識によってテキスト化した通話内容を表示するとともに、会話の流れを類型化して次の話題を推測。予測される質問の回答に必要なQ&Aを前もって表示する「先読みFAQ」（図2）を搭載している。2019年１月末に提供予定。
図２ 先読みFAQ
VextResume Ver.４は、音声認識でテキスト化したデータから、「えーと」や「あのー」といった要約や分析に不要な表現を削除し、話題ごとにセグメント化したうえで要約文を生成するだけでなく、顧客とオペレータの通話を分けて要約する「QA分離」も可能。2019年1月末に提供予定だ。
VextPortal Ver.２は、テキストマイニングの結果をグラフで出力し、専用のポータルサイトに公開する機能を持つ。従来版の導入企業から要望のあった、「ポータルサイトの視認性強化」「分析結果の概要を自動メール配信」などの機能強化を図り、VOC活用によるスピーディーな業務改善を実現する。2019年１月末にリリース予定。
「VextMiner Ver.13」は、問い合わせカテゴリ分類時のクラスタタイトル自動生成機能や文脈での分析機能の強化に加え、「知識生成オプション」（図３）を拡充。これは、AIの学習データ生成とデータのメンテナンスを支援するもので、通話内容を書き言葉に変換したうえで「Q＆A」を抽出する。より良質な学習データの生成が可能だ。2019年１月末にリリース予定。
図３ 知識生成オプションの位置づけ
最後に、BPO業務などを展開するアグレックス（東京都新宿区、八尾政範社長）が、Vextシリーズを活用したコールセンター業務の改善事例を紹介。生命保険会社や銀行、債券回収会社など、さまざまな企業の導入目的や活用イメージを図示しながら説明した。今後は、Vextシリーズと感情認識システムとの連携によるVOC（顧客の声）の深掘り提案を検討しているという。