AI駆動型コールセンター品質保証・性能最適化システムの開発 本プロジェクトでは、AIとHuman QAを組み合わせ、コールセンターの全通話をモニタリング・評価するシステムを開発しました。音声解析、感情分析、可視化を通じて、通話品質の改善とエージェント育成を支援します。開発工数は100MM、開発期間は1年間です。 プロジェクト概要 開発対象 AI駆動型コールセンター品質保証・性能最適化システム 開発工数 100MM 開発期間 1年間 業務課題 01．一部通話のみを評価 QAリソースの制約により、すべての通話を確認できないことが課題となっていました。 02．失敗原因を把握できない 顧客不満の根本原因をリアルタイムに分析できませんでした。 03．性能改善が難しい 接続率やエージェントのパフォーマンスを効果的に改善することが困難でした。 04．発信業務の無駄 未検証の電話番号への発信により、工数が失われていました。 導入ソリューション 01．AI＋Human QAのハイブリッド評価基盤 AIによる自動分析とQA担当者による確認を組み合わせ、通話品質を継続的に評価する基盤を構築しました。 02．コールセンター業務の統合モニタリング 通話品質、顧客感情、エージェントのパフォーマンスを一元的に可視化しました。 03．データに基づく業務改善 分析結果をエージェントのコーチング、応対品質の改善、発信キャンペーンの最適化に活用しました。 主な実現内容 01．全通話の音声解析 すべての通話を対象に、音声解析と自然言語処理による文字起こし・評価を実施しました。 02．AI自動スコアリング 統一された基準で通話を自動評価し、人による評価バイアスを低減しました。 03．Human QAによる検証 AIの評価結果をQA担当者が確認し、品質保証プロセスを補完しました。 04．リアルタイムダッシュボード トレンド、失敗パターン、改善につながる情報へリアルタイムにアクセスできるダッシュボードを構築しました。 05．コーチング支援・感情分析 エージェントの研修ニーズと顧客感情を把握し、CSATの向上に活用しました。 06．CRM／ダイヤラー統合 通話結果を顧客プロファイルや発信キャンペーンの目標と関連付けました。 使用技術 01．バックエンド：ASP.NET API、C# 02．フロントエンド：ReactJS 03．データ・クラウド：Azure SQL Server、Cosmos DB、Airtable、Azure 04．AI技術：音声解析、自然言語処理（NLP）、感情分析 コールセンターAIについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする