RevComm（レブコム）は15日、「分析力のMiiTel」から「伴走するMiiTel」への進化に向けた機能強化の第3弾として、AIによる応対メモの自動ラベリング機能をリリースした。

これにより、大量の通話を発話されたキーワードに基づいてAIが自動でラベル付けし、通話ビッグデータのアセット化を実現する。

これまで MiiTel では、通話終了後にユーザー自身が事前に設定した応対メモにチェックマークをつけることで通話のラベリングを行っていた。応対メモによってラベル分類することで、膨大な通話データを「通話の結果別」などに分類し、「成約に繋がった通話の傾向」「断られた際の傾向」など意味のある示唆の抽出に繋げてきた。

多くの企業に応対メモによるラベリングが活用される一方で、ユーザーの応対品質（NGワードの発話、フィラーの多さなど）や顧客の反応（ポジティブな評価の声が上がっているなど）に関するラベリングについては、ユーザー自身での判断が難しく、従来の応対メモでは対応が困難な部分だった。そのため、「良い通話」「要注意の通話」を自動で抽出し、イネーブルメントに生かすことには課題があった。

今回リリースしたAIによる自動ラベリング機能では、発話されたキーワードによって応対メモが自動でラベリングされる。ユーザーの応対品質（NGワードの発話、フィラーの多さなど）や顧客の反応（ポジティブな評価の声が上がっているなど）による自動ラベリングが可能となり、確認すべき通話のピックアップやユーザー毎の特性抽出が容易に実現できるようになった。

この結果、企業と顧客のラストワンマイルのコミュニケーションである「電話」で話された貴重な顧客の声を、手間をかけることなく必要なものだけ確認できるようになる。生成AIの普及に伴い、大量のデータを利用可能な状態で蓄積していくことの重要性がこれまでになく高まっており、今回の機能追加は通話ビッグデータのアセット化の第1歩となるという。

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