AI品質評価（自動QA）

音声認識やAIを使い、通話やチャットの応対を評価基準に沿って自動で採点する品質管理の方法。

解説

AI品質評価（自動QA）は、コンタクトセンターの応対品質の評価を、AIに自動で行わせる方法です。通話は音声認識で文字に起こし、チャットやメールは文章のまま、AIが評価基準に沿って採点します。人が一部の応対を抜き出して聴くモニタリングと違い、自動QAは、対象の応対を全件評価できます。

自動QAは、次の流れで応対を採点します。

テキスト化：音声認識で通話を文字に起こします。
評価項目の判定：名乗り、本人確認、必須の説明、禁句の有無などの評価項目ごとに、AIが該当するかを判定します。キーワードの規則で判定する方式と、生成AIが文脈から判定する方式があります。
採点と集計：評価項目の結果を点数にまとめ、担当者別、チーム別、問い合わせの種類別に集計します。
人による確認：点数の低い応対や、AIの判定が分かれやすい項目を含む応対を、SVやQA担当者が聴いて確認します。

自動QAを導入すると、評価担当者は採点に使っていた時間を、コーチングと評価基準の管理に振り向けられます。たとえば、全件の結果から必須説明の漏れが多い担当者を見つけ、該当する通話を使ってフィードバックします。また、特定の説明で顧客の否定的な反応が集中していれば、トークスクリプトの改訂を検討します。

自動QAは、人によるモニタリングを不要にする仕組みではありません。声の温かさや、顧客の事情をくんだ例外対応の妥当さのように、文字だけでは判定しにくい項目があるためです。したがって、自動で判定しやすい項目は自動QAに任せ、判断の入る項目は人が評価する形で分担します。

また、AIが参照する評価基準の記述があいまいだと、AIの判定もぶれます。そのため、評価者どうしで基準をそろえるキャリブレーションと同じ考え方で、AIの判定と人の判定を定期的に突き合わせます。