全音源品質自動評価アセスメントサービス

全音源品質自動評価アセスメントサービスとは?

コンタクトセンターにおいて重要指標でありながらも、課題が多い品質評価。
音声認識ソリューション * を活用した品質評価自動化のアセスメントを行い、貴社の課題を解決します。

全音源品質自動評価アセスメントサービスが必要な背景と課題

  • 音声認識ソリューションのイメージ図

    音声認識ソリューションを
    活用できていない

    高額なコストをかけて、音声認識ソリューションを導入したが、導入後に効果的な活用ができておらず放置されてしまっている
    品質評価ののイメージ図

    品質評価の信用度が低い

    多忙な管理者がモニタリングで応対品質の評価をしているものの、少ないサンプルのため、正しい評価やフィードバックができているかが不明。
    管理工数のイメージ図

    管理工数が多い

    より多くのサンプルで品質評価を行うことが望ましいものの、管理者工数が増加してしまうため品質評価に時間をかけられない。

コンタクトセンターの全応対の品質評価を
音声認識ソリューション*で自動化

音声認識ソリューションの標準機能* を活用し、通話音源のテキスト化から品質評価、評価スコア算出までをすべて自動化。
お客様企業に最適な評価モデルを当社が設計・構築し、効果検証までをワンストップでサポートします。

STEP1 音源のテキスト化、STEP2 自動で品質評価、STEP3 評価スコア産出

すべての通話音源の品質を自動で評価し、管理工数を大幅に削減。
全件評価により、オペレーターの評価と育成の質が向上し、従業員満足度(ES)の改善にもつながります。

管理者によるモニタリング評価 音声認識ソリューション*における自動評価
Before After
評価件数 サンプル評価(数%) 全件評価(100%)
音源精査・評価に
かかる管理者負担
大きい なし(未発生)
品質活動の内訳 音源精査・評価が中心(作業) 面談・フィードバック・研修が中心(育成)
管理者の印象・主観
による評価の揺らぎ
発生 未発生
オペレーター
評価に対する納得感
得られにくい(定性的なフィードバック) 得られやすい(定量的なフィードバック)

アセスメント結果を通じて、さまざまな視点での改善を実現します。

アルティウスリンクならではの強み

これまで多くのコンタクトセンターで成果を上げてきた経験豊富なエキスパートが、品質評価自動化に向けたアセスメントを実施。追加開発コストをかけずに汎用性の高いモデルで、スムーズかつ効果的な導入を実現します。

  • 自動評価モデルのイメージ図

    KDDIグループの受託業務でも成果を出した自動評価モデル

    KDDIグループの受託業務での事例でも成果を出した自動評価モデルをベースに、コンタクトセンターの豊富な経験値を基にアセスメントします。

  • 追加開発コストの発生なしのイメージ図

    音声認識ソリューションの追加開発コストの発生なし

    アルティウスリンクでは、音声認識ソリューション*の標準機能を活用して品質評価モデルを構築するため、追加開発コスト不要。低コストでの応対品質の可視化と改善が可能です。

  • 評価モデルのイメージ図

    あらゆる企業で利用可能な汎用性の高い評価モデル

    長年のコンタクトセンター現場での応対ノウハウを活かし、さまざまな企業で活用ができるような汎用性の高い品質評価モデルを構築しております。

音声認識ソリューションの標準機能*を活用し、発話をもとに定量的に評価、アンケートと相関性のとれた配点を行った自動評価モデルを構築します。

アルティウスリンクならではの強みについてのBefore(管理者によるモニタリング評価)とAfter(音声認識ソリューションによる自動評価)の比較

全音源品質自動評価アセスメントサービス
サービスご提供の流れ

ご依頼いただいてからアセスメント開始~自動評価モデルの構築までの大まかな流れは以下となります。
開始~終了までは約1~3か月を想定しています。

STEP.1

ヒアリング

現在の品質評価方法や基準について詳しくヒアリングします。

STEP.2

キーワード抽出

高品質な応対(ハイパフォーマー)の音源をもとに、品質と相関のあるキーワードを抽出します。

STEP.3

評価軸の設計

抽出したキーワードと、アルティウスリンク独自の評価モデルを組み合わせ、最適な評価軸をご提案します。

STEP.4

評価軸のレビュー・確定

策定した評価軸について、お客様企業とすり合わせを行い、最終確定します。

STEP.5

自動評価モデルの実装

音声認識ソリューション*にキーワードを登録し、自動評価モデルを構築します。

STEP.6

効果検証とチューニング

構築後は、評価の正確性を検証し、必要に応じてモデルのチューニングを行います。

導入実績

実際にコンタクトセンターに導入したところ、数値面・育成面において高い成果を発揮。
業務効率・オペレーター育成において大幅な改善を実現しました。

KDDIグループの受託業務での事例

定量成果

  • 評価件数
    評価件数のBeforeとAfterの図

    Before

    ヒトによる評価には件数の限界があった

    After

    自動評価導入により、
    オペレーターの応対数=評価数

    Before 5% After100%

  • お客さまアンケート
    お客さまアンケートのグラフのイメージ図

    Before

    長らく伸び悩みが続いていた

    After

    全応対の評価をもとに適切な指導が実現
    お客様満足度も順調に改善

    Top2+3.6% Bottom22.3%

  • 約57.9%削減
    管理者工数
    管理者工数のグラフのイメージ図

    Before

    評価することに工数が偏っていた

    After

    評価工数削減
    →オペレーターの育成に転換!!

    58% 削減

定性成果

  • 評価の制度
    評価の制度のイメージ図

    Before

    サンプル評価の為、実態と乖離していた

    After

    全応対の評価が可能になったことで、オペレーターの品質レベルを正しく把握

  • オペレーターの納得感
    オペレーターの納得感のイメージ図

    Before

    サンプル評価でフィードバックを受けても納得感がない

    After

    納得感が生まれ、オペレーターの品質改善へのマインドが前向きに変化

  • 管理者の心理的負担
    管理者の心理的負担のイメージ図

    Before

    指導ポイントが明確ではなくオペレーターからの反発も見られた

    After

    定量的なフィードバックが可能になったことで指導時の心理的負担が軽減

KDDIお客様センターでの事例・受賞歴

「コンタクトセンター・アワード2024」で「最優秀テクノロジー部門賞 」を受賞
音声認識ツールを活用した「全音源自動評価による品質改善」

取り組み内容

KDDIお客さまセンターにおいて、従来お客さまアンケートと管理者によるモニタリングで行っていた品質評価を、音声認識ツールの活用によりお客様とコミュニケーターの全音源をテキスト化し、評価基準となる300超のキーワードを設定することで全ての応対の自動評価を実現

受賞理由

  • 難易度の高い全音源の評価を特別な投資をせずに音声認識ツールを活用して自動化し、業務の効率化と品質向上を実現
  • お客さまの声からニーズ・要望を抽出できる、汎用性の高い機能を追加で開発した創意工夫が高く評価
  1. アルティウスリンクでは、音声認識ソリューションとしてアドバンスト・メディア社が提供する「AmiVoice®Communication Suite」の「応対品質自動評価機能」を使用しています。

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