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

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