「Vext知識＋ver.2」提供開始：コンタクトセンターに蓄積された大量の通話テキスト・チャットログから、付加価値の高い回答知識（トークスクリプト、FAQナレッジ、AI投入用データ）の自動抽出を実現
テキストマイニングとAI技術の融合により、業界で初めて会話から直接FAQを生成する技術を実現したコンタクトセンター向けソリューション
ベクスト株式会社（代表取締役社長：小橋寿彦、本社：東京都目黒区 以下、ベクスト）は、テキストマイニングツールVextMiner（ベクストマイナー）シリーズの最新製品となる「Vext知識＋（ベクストチシキプラス）ver.2」の提供を開始いたします。
コンタクトセンター／カスタマーセンターではデジタルトランスフォーメーション（Digital Transformation：DX）が進み、蓄積した音声認識テキストの活用ニーズが増え続けています。
「Vext知識＋」は今まで困難とされてきた、大量の音声認識テキストやチャットログなどの対話テキストからオペレーターの回答知識（トークスクリプト）やFAQ、AIに投入可能なナレッジデータのように、使える知識を直接作成する事を実現した業界初のソリューションです。（https://www.vext.co.jp/vext-chishiki-plus/）
「Vext知識＋ ver.2」ではシナリオクロス分析機能を始めとする新機能により、コンタクトセンターが望む特定の成果（満足度向上、解約率低減、受注率向上、等）を得るために有効なトークパターンのクロス分析や知識の定期メンテナンスを実現します。これにより、対話テキストならではの情報量を活かした高付加価値を持つ「量、質、鮮度」の高い知識データを素早く作成し、タイムリーにコンテンツ展開することが可能です。持続的にこの知識データを定期メンテナンスする事で、顧客による自己解決の促進やオペレーターの負荷軽減のみならず、コンタクトセンターのプロフィットセンター化へ貢献します。
本製品の解説セミナーを2022年10月18日に開催します。詳細は記事末尾をご参照ください。
Vext知識＋ver.2の追加機能
（※1）シナリオ知識、QA知識については下部の「知識の定義」をご覧ください。
■シナリオクロス分析機能
作成したシナリオ知識に属性情報を掛け合わせた分析が可能になります。
特定の問い合わせに対し、シナリオの分岐点や構成話題の差分が抽出された場合に、属性情報（例：ベテランオペレーターのID、顧客ステータス等）を参考にし、より適切な／効果の高いトークスクリプトを発見することができます。
作成したシナリオ知識や、まだ分類されていない「その他」の通話群から、目的に応じた粒度で細分化したシナリオ知識作成を行うことができる機能です。より詳細なシナリオ知識の作成や、件数は少なくとも重要なシナリオ知識の発見が可能です。
■QAサジェスト機能
シナリオ知識の中からQA知識の候補話題を自動でリコメンドします。
リコメンドされたQAの話題ボックスを目印にQA出力機能を使用すると、話題ボックス内の会話原文テキストから、深層生成モデルにより、話し言葉から書き言葉表現へ自動変換されます。この書き言葉表現は、QA知識の雛形として活用することが可能です。
■QAクロスマッチング
Vext知識＋で作成したFAQと入電ログもしくは既存のFAQとの比較ができます。
これにより新規作成したFAQの入電ログに対するカバー率の把握や、既存FAQにない新規FAQの追加候補の抽出を行うことができ、FAQの定期メンテナンスに活用することが可能です。
■分類ルール自動生成の大幅改善
１、問い合わせの際などに利用される特徴的な表現パターン（例：～できない／～したい／～教えて）を活し、かつ話題の抽出条件をデータに応じて自動調整することで、表現パターンに基づく重要な話題を「表現系話題」として自動生成できる機能を追加。
２、既存の話題生成処理後に、生成した各話題に対して、粒度・重複率・カバー率などの複数指標をベースにした評価と精査を行う自動処理を追加し、より重要度の高い話題に絞った分類ルール自動生成を実現。
話し言葉の教師データを独自で作成・再学習させ、話し言葉・書き言葉変換の精度を向上。
■シナリオ生成機能強化
１、会話の話者（カスタマー・オペレーター・BOT）を指定して分類することができる機能を追加。
カスタマーが話したネガティブ表現だけを苦情とみなすなどといった、より精度の高い分析が可能に。
２、各シナリオに合致した通話の平均対応時間の表示機能や、文脈の抽出を行う際に任意のキーワードでカテゴリ名や属性を絞り込み表示できる機能、シナリオにコメントを付ける機能など、分析サポート機能を拡充。
（※１）知識の定義
１、QA知識
問合せ内容（＝Q）と、それに対する適切な回答（＝A）のデータ。一問一答で回答するAIやFAQ検索ページなどで活用される。
２、シナリオ知識
話題の遷移順を定義したデータ。シナリオに沿って応対をするチャットボットやコンタクトセンターのトークスクリプトとして活用される。条件により分岐が発生するタイプが一般的。
リリースは、2022年9月20日（火）となり、コンタクトセンターに音声認識の導入を検討している企業や、音声認識の導入が完了しており更なる活用を検討している企業を中心に随時、販売・導入していく予定です。
「Vext知識＋ver.2」解説セミナーのご案内
Webセミナー（オンラインセミナー）にて本リリースの詳細をご紹介いたします。
日程：2022年10月18日（火）14：00～15：00
講演：大量の対話テキストから高付加価値の回答知識抽出を実現「Vext知識＋ver.2」のご紹介
主催：ベクスト株式会社
お申込み https://www.vext.co.jp/seminar/3878/
【本件に関するお問い合わせ】
ベクスト株式会社 営業部 伊藤
E-mail : vext_press@vext.co.jp / TEL : 03-4590-6755 （代表）
ベクスト株式会社
代表取締役社長：小橋 寿彦
設立：2013年3月
本社：東京都目黒区下目黒1-8-1アルコタワー7F
URL：https://www.vext.co.jp
「Vext知識＋」は今まで困難とされてきた、大量の音声認識テキストやチャットログなどの対話テキストからオペレーターの回答知識（トークスクリプト）やFAQ、AIに投入可能なナレッジデータのように、使える知識を直接作成する事を実現した業界初のソリューションです。（https://www.vext.co.jp/vext-chishiki-plus/）
「Vext知識＋ ver.2」ではシナリオクロス分析機能を始めとする新機能により、コンタクトセンターが望む特定の成果（満足度向上、解約率低減、受注率向上、等）を得るために有効なトークパターンのクロス分析や知識の定期メンテナンスを実現します。これにより、対話テキストならではの情報量を活かした高付加価値を持つ「量、質、鮮度」の高い知識データを素早く作成し、タイムリーにコンテンツ展開することが可能です。持続的にこの知識データを定期メンテナンスする事で、顧客による自己解決の促進やオペレーターの負荷軽減のみならず、コンタクトセンターのプロフィットセンター化へ貢献します。
本製品の解説セミナーを2022年10月18日に開催します。詳細は記事末尾をご参照ください。
Vext知識＋ver.2の追加機能
（※1）シナリオ知識、QA知識については下部の「知識の定義」をご覧ください。
■シナリオクロス分析機能
作成したシナリオ知識に属性情報を掛け合わせた分析が可能になります。
特定の問い合わせに対し、シナリオの分岐点や構成話題の差分が抽出された場合に、属性情報（例：ベテランオペレーターのID、顧客ステータス等）を参考にし、より適切な／効果の高いトークスクリプトを発見することができます。
作成したシナリオ知識や、まだ分類されていない「その他」の通話群から、目的に応じた粒度で細分化したシナリオ知識作成を行うことができる機能です。より詳細なシナリオ知識の作成や、件数は少なくとも重要なシナリオ知識の発見が可能です。
■QAサジェスト機能
シナリオ知識の中からQA知識の候補話題を自動でリコメンドします。
リコメンドされたQAの話題ボックスを目印にQA出力機能を使用すると、話題ボックス内の会話原文テキストから、深層生成モデルにより、話し言葉から書き言葉表現へ自動変換されます。この書き言葉表現は、QA知識の雛形として活用することが可能です。
■QAクロスマッチング
Vext知識＋で作成したFAQと入電ログもしくは既存のFAQとの比較ができます。
これにより新規作成したFAQの入電ログに対するカバー率の把握や、既存FAQにない新規FAQの追加候補の抽出を行うことができ、FAQの定期メンテナンスに活用することが可能です。
■分類ルール自動生成の大幅改善
１、問い合わせの際などに利用される特徴的な表現パターン（例：～できない／～したい／～教えて）を活し、かつ話題の抽出条件をデータに応じて自動調整することで、表現パターンに基づく重要な話題を「表現系話題」として自動生成できる機能を追加。
２、既存の話題生成処理後に、生成した各話題に対して、粒度・重複率・カバー率などの複数指標をベースにした評価と精査を行う自動処理を追加し、より重要度の高い話題に絞った分類ルール自動生成を実現。
話し言葉の教師データを独自で作成・再学習させ、話し言葉・書き言葉変換の精度を向上。
■シナリオ生成機能強化
１、会話の話者（カスタマー・オペレーター・BOT）を指定して分類することができる機能を追加。
カスタマーが話したネガティブ表現だけを苦情とみなすなどといった、より精度の高い分析が可能に。
２、各シナリオに合致した通話の平均対応時間の表示機能や、文脈の抽出を行う際に任意のキーワードでカテゴリ名や属性を絞り込み表示できる機能、シナリオにコメントを付ける機能など、分析サポート機能を拡充。
（※１）知識の定義
１、QA知識
問合せ内容（＝Q）と、それに対する適切な回答（＝A）のデータ。一問一答で回答するAIやFAQ検索ページなどで活用される。
２、シナリオ知識
話題の遷移順を定義したデータ。シナリオに沿って応対をするチャットボットやコンタクトセンターのトークスクリプトとして活用される。条件により分岐が発生するタイプが一般的。
リリースは、2022年9月20日（火）となり、コンタクトセンターに音声認識の導入を検討している企業や、音声認識の導入が完了しており更なる活用を検討している企業を中心に随時、販売・導入していく予定です。
「Vext知識＋ver.2」解説セミナーのご案内
Webセミナー（オンラインセミナー）にて本リリースの詳細をご紹介いたします。
日程：2022年10月18日（火）14：00～15：00
講演：大量の対話テキストから高付加価値の回答知識抽出を実現「Vext知識＋ver.2」のご紹介
主催：ベクスト株式会社
お申込み https://www.vext.co.jp/seminar/3878/
【本件に関するお問い合わせ】
ベクスト株式会社 営業部 伊藤
E-mail : vext_press@vext.co.jp / TEL : 03-4590-6755 （代表）
ベクスト株式会社
代表取締役社長：小橋 寿彦
設立：2013年3月
本社：東京都目黒区下目黒1-8-1アルコタワー7F
URL：https://www.vext.co.jp
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