【β版の受付開始】株式会社スタジアム、生成AIを活用し通話内容の"言語領域"を含む評価サービスに参入。

〜コールセンターやインサイドセールスにおける通話内容を“言語領域”も含めて評価〜

株式会社スタジアム

2024年4月18日 08時00分

株式会社スタジアム(本社:東京都港区、代表取締役社長石野悟史以下スタジアム)は、同社の営業支援事業部の知見及びグループ会社であるエクサウィザーズのAI技術を共に活用し、「コールセンターやインサイドセールスにおける通話内容を“言語領域”も含めて評価」する新たな取り組みを開始したことをお知らせいたします。

①「通話評価」に関するこれまでの課題

1.本当に評価したい内容は言語領域だった

通話内容をデータ解析し、そのパラメータを可視化するサービスはこれまで多くリリースされていますが、コールセンターやインサイドセールス等の組織では活用できないケースがありました。その理由は“デジタルで評価できる内容”と“現場で評価したい内容”の相違です。

実際に多くのコンクール等では「話す速さ」や「音声のトーン」「発話割合」などに代表される非言語領域よりも、「導入の挨拶」や「言葉遣い」「ヒアリング力」などに代表される言語領域の占める得点が多いことから、既存の通話解析ツールでは不十分だったことがわかります。

2.人が聞いて評価する「評価工数」と「属人性」の問題

前述の理由で既存の通話解析ツールを使っていない多くのコールセンターやインサイドセールス等の組織では、日々通話内容を上司がチェックし、点数化する取り組みが行われています。そしてここには二つ問題があります。

・一つ目は評価工数です。仮に1つの通話が15分、個人を評価するために必要十分な通話データを10回分と仮定すると、1人を評価するのに150分必要な計算になります。またこれを5〜10名に対して上司が評価すると考えれば、750分（12.5時間）〜1,500分（25時間）もの工数が一度の評価にかかってしまいます。実際にはこの工数を捻出できず正しい評価を行えていないケースや、無理に捻出して上司の労働時間が長期化してしまうケースが散見されます。

・二つ目は「属人性」です。言語領域の定量化は難しく、多くの場合は「⚪︎⚪︎ができていること」や「⚪︎⚪︎をしていないこと」など定性的な評価基準になりがちです。また全体の印象に左右され、個別の項目を正しく点数化できていないこともあります。結果、組織内で評価の取り扱いが形骸化し、ただ評価を行っているだけになってしまうケースがよく見られます。

3.フィードバックに求められる納得感の醸成

通話を評価する目的は評価された側のスキル向上であるため、そのための適切なフィードバックが求められます。しかし納得できるフィードバックをするためには前述の「属人性」の問題や、どの箇所でどうだったのか、またどうすべきかなどの「具体性」を持たせる必要があります。評価対象者が評価データを受け取って自ら考え改善する能力を育てることも大切ですが、一方で組織全体のスキルを底上げするためにフィードバックの質を平準化することが近道です。

②生成AIを活用した通話評価

概要

本サービスでは評価したい音声データを取り込むことにより言語領域と非言語領域をスコアリングし、評価として出力します。また評価に基づいたフィードバックコメントを付与し、評価対象者へ具体的な改善を促します。

言語領域は生成AIを用いて、文章や会話の意図を汲み取った評価が可能になりました。

1.言語領域の評価

これまでデジタルで評価できなかったコンテキストに依存する言語領域の評価に生成AIを用いて実現します。これにより実際に現場やコンクール等で評価される内容により近い評価レポートを出力することができます。

2.評価工数と属人性の解消

言語領域を評価することで人が行っていた評価の大部分を自動化することができます。これにより上司の評価工数を削減すると共に、必要十分な通話データの評価を担保することが可能になります。

また、人による評価のブレをなくし一定の基準での評価を行うことにより、全個人の評価が横並びで確認できるようになり、個人の評価査定等に組み込むなど新たな活用方法を提示します。

3.納得できるフィードバックの生成

属人性のない一定基準での評価からフィードバックを生成するため、評価対象者が不平感なくフィードバックを受け入れることが可能になります。また評価を機械が行っているため、どの箇所でどのような評価を行っており、改善するためにはどうすれば良いのかを文字起こしテキストと紐づけて具体的に返すことができるようになるため、評価対象者のスキル向上効率が最大化されます。