株式会社ヒューマンリレーション

導入前は、主に「評価工数の多さ」と「リアルタイムな実態把握の難しさ」に大きな課題を感じていました。
弊社には確立した応対品質の基準書があるものの、ルールが厳密なため管理者の評価に膨大な時間がかかっていました。結果として評価頻度を上げられず、定量評価できる範囲が限定的になっていました。

また、評価対象の音声によっては、上振れ下振れがあり、品質のムラがあると感じていました。
本来であれば数多くの音声を評価すべきですが、そこまで工数をかけることができず、社内全体のリアルタイムな品質状況を定量的に把握できずにいました。 こうした「現状把握の遅れ」により、品質向上のための研修を実施してもその結果考察に時間がかかり、状況に合わせた改善アプローチが常に後手に回ってしまうという問題意識を持っていました。

①音声とテキストを掛け合わせた「高度な感情分析」
テキストデータ単体での分析にとどまらず、実際の音声も掛け合わせることで、より精度の高い感情分析ができる点に魅力を感じました。

②自社基準に沿った「柔軟なカスタマイズ性」
一般的な評価モデルをそのまま使うのではなく、弊社の独自の応対品質基準に合わせてAIの評価指標を構築し、柔軟にカスタマイズできる点が大きな決め手でした。

③迅速で「手厚いサポート体制」
検討段階から担当者様のレスポンスが非常に早く、こちらの細かい相談や要望にも柔軟に対応していただき、導入パートナーとしての安心感がありました。

④優れた「コストパフォーマンス」
これだけ充実した機能とサポート体制を備えていながら、費用面において他社システムよりも安価に導入できる点も強力な後押しとなりました。

本格稼働から間もないため、定量的な数値実績はこれから測定していく段階ですが、現場のマネジメントにおいてすでに大きな手応えを感じています。

現在は「Call Note AI」で算出された評価データを弊社の社内システムに連携して可視化している状態です、これにより社内全体の状況がデータとして一目で把握できるようになりました。

具体的には、評価スコアをチーム別・コミュニケーター（CM）別に出しているため、チーム間で比較した際の状況が容易に可視化できるようになっています。また、ランキングも出しているため、「スキルの優れたCM・低いCM」や「満足度の高いCM・低いCM」といった傾向が明確に見えるようになった点も大きな変化です。

さらに、そうした傾向の把握だけでなく、「全体共有したい良い応対」や「優先的に振り返りが必要な課題のある応対」を管理者が効率よくピックアップできるようになりました。 管理者が実態把握から個別の的確なフィードバックまで、状況に合わせた品質改善サイクルをリアルタイムに回せる基盤が整いつつあります。

まずは、AIの導入によって評価工数の削減という確かな効果が出始めていることに感謝申し上げます。
今後は、削減できた工数を活用して評価頻度をさらに高めていく予定です。
品質向上において最も重要なのは「現状把握」ではなく、その後の「改善・育成」だと考えています。
貴社のシステムによって現状把握にかかる時間を大幅に圧縮し、管理者がCMとしっかりと向き合い育成する時間を創出することで、社内の品質向上サイクルをより一層活性化させていきたいと考えております。
さらなる機能活用も進めてまいりますので、引き続きお力添えのほどよろしくお願いいたします。