FRONTEO、金融サービスにおける“お客さまの声”を 活用する「 WordSonar for VoiceView」を提供開始

2022 年 4 月 19 日
報道資料
株式会社 FRONTEO




FRONTEO、金融サービスにおける“お客さまの声”を
活用する「WordSonar for VoiceView」を提供開始
膨大な“声”を瞬時に解析、不祥事の予兆発見と顧客ロイヤルティ向上を実現




株式会社FRONTEO（本社：東京都港区、代表取締役社長：守本 正宏、以下 FRONTEO）は
ライフサイエンスAI事業で成果を挙げている自社開発AIエンジン「Concept Encoder（商標：
conceptencoder、読み：コンセプトエンコーダー）」をビジネスインテリジェンス領域で活用
するAIソリューション「WordSonar（商標出願中、読み：ワードソナー）」の第二弾として金融
機関の“お客さまの声”を解析し、不祥事の予兆発見や顧客ロイヤルティの向上を実現する
「WordSonar for VoiceView（商標出願中、読み：ワードソナーフォーボイスビュー）」の提供
を開始しました。


近年、金融機関の顧客対応においては、コールセンターの DX（デジタルトランスフォーメー
ション）化により電話やEメール、SNS、チャットボットなどコミュニケーション手段の多様化
と効率化が進む一方で、収集されるデータ量が飛躍的に増加しています。従来、お客様サポート
部門では、抽出した一部の音声データを人が実際に聞く、リスト化した一覧表を見る、キーワー
ド検索を行うといった方法で“お客さまの声”を分類し、対応に取り組んできました。しかし、
“お客さまの声”データの急増により、その全体像を短期間で把握し、顧客満足度を高める施策を
決定・実施することが困難となっています。


WordSonar for VoiceViewは、金融機関における電話等の音声をテキスト化したデータやＥメ
ール、チャットに加え、窓口や営業スタッフが記載する日報など様々な手段で集められた膨大な
“お客さまの声”を以下のように一元的に集約・解析することが可能です。

1. 収集したテキストデータの特徴をAIが捉え、全てのデータをバイアスなくマップ上に表示
マップ上に網羅的に表示されたデータを俯瞰することで、問い合わせの量やデータ同士の
位置関係などを把握でき、人が行うことで生じる判断の誤りや見落とし、サンプル抽出の
みの確認による抜け漏れを防ぎます。また“お客さまの声“と“不払い”や“解約”など注目す
べき事象との関係を見ることで、不適切な対応を抽出できます。

2. 定期的な解析により“お客さまの声”の傾向をタイムリーに把握
マップに表示される“お客さまの声”の項目ごとの数量や位置関係の変化を観測・分析しま
す。時系列で確認することにより、商品や季節要因、外部環境などの影響による問い合わ
せ件数の増減など、トラブルや不祥事が発生する予兆を捉えることができます。

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 “お客さまの声”の分析からは、「店頭スタッフの対応がよかった」「商品説明がわかりやすか
った」などのポジティブな反応も捉えることができます。WordSonar for VoiceViewは、問題の
改善点だけでなく、成果も発見・把握し、社内各部署にいち早く展開することで、新たなサービ
ス提供のチャンスや顧客ロイヤルティの向上を実現するソリューションです。


WordSonar for VoiceViewによる解析例
顧客への対応において金融機関に重大な過失や法令違反などがあった場合、営業停止など監督
官庁による行政処分、企業のイメージダウンなど、業績に大きな影響を与える事態を引き起こす
危険性があります。日本国内の生命保険会社を例に取ると、上位10社では四半期毎に1社当たり
約1万～4万件*もの苦情が顧客から寄せられています。一般社団法人生命保険協会では、37分類
の苦情項目を設け、発生する苦情の把握と傾向を明示することで、顧客本位の業務運営の実現に
取り組んでいます。

＊出典：一般社団法人生命保険協会, 生命保険各社の苦情受付情報・保険金等お支払情報について
https://www.seiho.or.jp/member/complaint/




図1：＜解析例＞生命保険協会による37項目の苦情分類に基づいて、“お客さまの声”を可視化



WordSonar for VoiceViewを用いると、生命保険会社に寄せられた“お客さまの声”をこの37の
項目ごとにマップ上に分類し（図1）、どの項目が多いか、また項目同士の位置が近く、似た性
質を持つため、同時に起こりやすいか等を確認することができます。例えば「保険料払込関係」
と「解約手続」という項目は、人の感覚で分類すると性質が異なると考えがちですが、AIによっ
て「保険料が戻ってこない」「保険料を返さない」といった「返金」に関する苦情という類似性
を把握し、近い位置にマッピングされます。また類似性を示す具体的な問い合わせの文言を示す
ことができます（図2）。

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 図2：近くにマッピングされた「保険料払込関係」と「解約手続」は苦情の内容が似ている

さらに、トラブルや不祥事の原因となる事象を事前に把握する方法として、「支払い拒否」
「保険金の不払い」「認知症」といったキーワードを入力することで、関連性の高い“お客さま
の声”を浮かび上がらせることができます（図3）。例えば、「認知症」と入力すると、「高齢
の母親が勧められるままに高額の保険に加入させられた。判断力が落ちているので取り消してほ
しい」「既に加入している保険を解約し、新しい保険に加入させられた」等といった「認知症」
という表現を使っていなくてもAIが関連性ありと判断した“お客さまの声”が一覧で表示されま
す。このようにサンプル抽出では見逃されたり、キーワード検索では検出されなかったりする
「不適切な募集行為」と疑われるやりとりをいち早く把握し、対応を現場に指示することで、ト
ラブルや不祥事を最小限に抑えることが可能となります。




図3： 「認知症」を探索すると、関連性の高い“お客さまの声”が浮かび上がる



また、WordSonar for VoiceViewの特徴として、内容の曖昧な文章や誤変換を含む文字列で
も、そのまま解析できることがあげられます。従来のツールで“お客さまの声”を解析する場合、
少しでも誤字が含まれている文章を適切に抽出できないという課題がありました。しかし、AIエ
ンジン「Concept Encoder」は言葉や文章を単なる文字列ではなくその意味や使われ方に基づい
て解析するため、類義語などの表記ゆれ、また多少の誤変換や入力ミスを含むテキストであって
も、正確な記述によるテキストと同等の解析結果を出せることが確認できています。また、
「WordSonar」シリーズの第1弾であるリスク発見・予測支援システム「WordSonar for
AccidentView」に搭載され、2022年1月に特許を取得している「Concept Encoder Optimizer」
（危険因子の発生確率を下げる為の改善・予防策を明示する機能）の実装も予定しております。

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 FRONTEOは、今後も自然言語AIによるテキストデータを解析・評価する技術とノウハウを応
用し、金融業務におけるお客様のニーズに対応するための、リスクとチャンスを見逃さないソリ
ューションを提供してまいります。



■FRONTEO について URL: https://www.fronteo.com/
FRONTEOは、自然言語処理に特化した自社開発AIエンジン「KIBIT」と「Concept Encoder」、
「Looca Cross」を用いて膨大な量のテキストデータの中から意味のある重要な情報を抽出し、企業
のビジネスを支援する、データ解析企業です。2003年8月の創業以来、企業の国際訴訟を支援する「e
ディスカバリ（電子証拠開示）」や「デジタルフォレンジック調査」などのリーガルテック事業をメ
インに、日本、米国、韓国、台湾とグローバルに事業を展開してきました。同事業で培ったAI技術を
もとに、2014年よりライフサイエンス分野、ビジネスインテリジェンス分野、経済安全保障へと事業
のフィールドを拡大し、AIを用いて「テキストデータを知見に変える」ことで、創薬支援、認知症診
断支援、金融・人事・営業支援など、様々な企業の課題解決に貢献しています。2007年6月26日東証
マザーズ（現：東証グロース）上場。2021年1月第一種医療機器製造販売業許可を取得（許可番号：
13B1X10350）、同9月管理医療機器販売業を届出（届出番号：3港み生機器第120号）。資本金
2,973,975千円（2021年3月31日現在）。


※FRONTEO、KIBIT、conceptencoder、CorobanはFRONTEOの日本における登録商標です。




＜報道関係者のお問合せ先＞
株式会社 FRONTEO 広報担当
Email: pr_contact@fronteo.com


<WordSonarに関するお問い合わせ>
https://kibit.fronteo.com/contact/

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