応対品質自動評価

公平性、納得感、脱・属人化
自動化で実現する「理想」のオペレータ育成

人手不足に窮するコールセンターにおいて、効果的な応対品質評価の実践のカギとして、ITによる自動化ニーズが拡大。相次いで、応対品質自動評価ツールが登場している。市場拡大の背景を整理するとともに、主要なツールの提供コンセプトや最新動向を検証する。

　応対品質評価は、CX向上に欠かせない業務である一方、評価者にかかる負荷は高い。録音データの抽出から、通話確認、評価、コメント作成、本人へのフィードバックまで、多くの工数がかかる。そのため、「年２～４回の実施で、1回につき1人あたり数件のランダムサンプリングで評価」というセンターは珍しくない。また、評価面においては「属人的になりやすい」という課題もあり、フィードバックしてもオペレータが納得しない場合、改善につながりにくい。

　これらを背景に、音声認識や生成AI、感情解析を活用した応対品質評価の自動化ニーズが拡大している。主要ベンダーへのアンケートを基に、応対品質自動評価ツールの特徴をまとめた。既存の評価基準や評価シートを安定的に運用しつつ、人によるブレを減らすことに主眼を置いた機能に加え、ベンダー各社の強みが設計思想や機能として反映されている。

図　一般的な応対評価プロセス

主要「応対品質自動評価」一覧（掲載順）

アドバンスト・メディア
オプテージ
CAC identity
スタジアム
タカコム
PKSHA Technology
フライル
ベリントシステムズジャパン

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