コールセンターのモニタリングとは？評価項目・運用方法から自動化まで解説

コールセンターにおけるモニタリングとは、オペレーターと顧客のやり取りを確認し、あらかじめ設定した基準に沿って応対品質を評価・検証する一連のプロセスです。

コールセンターは顧客接点の第一線です。近年は、問い合わせ対応を行うだけのコストセンターではなく、顧客の声であるVoCを商品・サービスの改善に生かし、顧客体験や事業成果の向上につなげる役割も期待されています。通話の文字起こしや分析によって、これまで十分に活用できなかった顧客の声をマーケティングや業務改善へ展開する取り組みも進んでいます。

オペレーターの応対品質は、企業やサービスのイメージを左右することがあります。そのため、モニタリングを通じて、次のような点を評価・検証することが重要です。

録音や文字起こしデータから本質的な問題点を洗い出し、フィードバックや研修、スクリプトの改善につなげることで、応対品質を継続的に高められます。

モニタリングでは、目指すべき顧客対応を明確にしたうえで、評価項目やチェックリストを作成します。

コールセンター共通の目標や基準を設定することで、オペレーターの経験やスキルによる応対のばらつきを把握しやすくなります。評価結果をもとに個別の指導や研修を行えば、センター全体の応対品質の均一化につなげられます。

また、共通の評価項目を使って継続的に記録することで、改善前後の変化を比較しやすくなります。

モニタリングを行うと、オペレーターごとの得意分野や改善すべき行動が明確になります。

評価後に具体的なフィードバックを行うことで、オペレーターは自身の成長や課題を認識できます。評価理由と改善方法が明確であれば、評価への納得感が高まり、モチベーションの維持・向上も期待できます。

その結果、正確で分かりやすい案内や、顧客の状況に配慮した応対が増え、顧客満足度の向上につながります。

モニタリングは、コールセンターの応対品質を高めるうえで重要です。一方、実際の運用では、多くのコールセンターが次の2つの課題に直面します。

モニタリングを運用する際、最初の課題となるのが「時間とリソース」です。

手動のモニタリングでは、オペレーター一人ひとりの録音を聞き、複数の評価項目について採点し、コメントを作成します。項目によっては、該当する発言や会話の流れを確認するために、同じ録音を何度も聞き直さなければなりません。

また、評価を担当するSVや品質管理担当者は、オペレーターのスケジュール管理、エスカレーション対応、目標管理、教育など、モニタリング以外の業務も担っているケースが一般的です。そのため、十分な評価時間を確保できず、一部の通話だけを抜き取って確認する運用になりやすいという問題があります。

在宅勤務や複数拠点で運営するコールセンターでは、管理者とオペレーターが同じ場所にいないため、応対状況や支援が必要な場面を把握しにくいこともあります。そのため、録音や文字起こしデータを使ったモニタリングに加え、リスクのある通話の検知やリアルタイム支援を組み合わせることが重要です。自動モニタリングは、在宅オペレーターを含む分散型の品質管理にも活用されています。

オペレーター数や通話件数が増えるほど、手動だけで十分なモニタリング件数を確保することは難しくなります。

モニタリング後にフィードバックを行う目的は、オペレーターに目指すべき応対品質とのギャップを認識してもらい、具体的な行動改善につなげることです。

しかし、評価基準が曖昧なままだと、評価者の経験や感覚によって点数が変わる可能性があります。

例えば、「丁寧に説明できているか」という項目だけでは、何をもって「丁寧」と判断するのかが明確ではありません。評価者によって重視する行動が異なると、同じ通話でも評価が変わり、オペレーターが結果に納得できなくなるおそれがあります。

この問題を防ぐには、評価項目をチェックリストで管理するだけでなく、点数ごとの達成状態や具体的な行動例を定義することが重要です。

評価者同士で採点方法をすり合わせる「キャリブレーション」を定期的に実施し、同じ通話を同じ基準で評価できているか確認する必要もあります。

モニタリングで適切なフィードバックを行うためには、評価項目と評価基準を設定する必要があります。

最初に決めるのは、「顧客と自社をどのような状態にしたいか」というゴールです。

例えば、次のような目標が考えられます。

目標を達成するために必要な行動を洗い出し、その行動を評価項目として設定します。評価結果で基準に達していない部分が、改善すべきギャップとなります。

コールセンターのモニタリングで使用する評価項目は、大きく「基本応対」「傾聴・コミュニケーション」「説明・問題解決」「正確性・コンプライアンス」などに分けて整理できます。

すべての項目を一律に採用するのではなく、窓口の目的、問い合わせ内容、顧客層、法令や社内ルールに合わせて、評価項目と配点を設定することが重要です。

評価項目は、オペレーター本人の行動として確認できる内容にすることが重要です。

例えば、「顧客から感謝の言葉があったか」という基準は、顧客の性格や問い合わせ内容にも左右されるため、公正な評価にならない場合があります。

この場合は、「顧客の状況に合わせた共感や配慮ができているか」のように、オペレーターの行動を評価する項目へ置き換えます。

評価項目は、モニタリングで「何を確認するか」を示すものです。一方、評価基準は「どの状態なら何点と判断するか」を示します。

例えば、「顧客の要望を正しく把握できたか」が評価項目です。

これに対し、次のような判定条件が評価基準に当たります。

○・×だけで評価するよりも、3段階または5段階で状態を定義したほうが、できている点と改善すべき点を把握しやすくなります。

ただし、項目を細かくしすぎると、評価に時間がかかり、現場で運用されなくなる可能性があります。最初から完全な評価シートを作ろうとせず、重要度の高い項目から導入し、運用結果を見ながら調整する方法が現実的です。

評価項目の洗い出しが難しい場合は、次の2つの方法で設計すると進めやすくなります。

評価基準は一度策定して終わりではありません。商品やサービス、問い合わせ傾向、顧客ニーズが変化すれば、求められる応対も変わります。

評価者同士で判定基準をすり合わせるキャリブレーションを定期的に行い、苦情、再入電、顧客満足度などのデータを確認しながら、評価項目や配点を見直しましょう。

自動モニタリングを導入する場合も、AIの評価結果をそのまま確定評価にするのではなく、誤認識や誤判定の有無、評価理由を人が確認できる運用設計が重要です。

問い合わせや応対記録は日々蓄積されます。モニタリングを定期的に実施し、評価結果をフィードバックや研修へ反映することで、継続的な応対品質の向上につなげられます。

基本的な流れは次のとおりです。

最初に、何のためにモニタリングを行うのかを明確にします。

「新人の育成」「苦情の削減」「必須説明の確認」「顧客満足度の向上」では、必要な評価項目や対象通話が異なります。

目的が曖昧なままだと、録音を聞いて点数を付けるだけの作業になり、改善につながりません。

モニタリングの目的に合わせて、確認すべき項目を選びます。

項目名だけでなく、点数ごとの達成状態や具体的な行動例を設定し、評価者による判断のばらつきを抑えます。

手動でモニタリングする場合は、目的に応じて対象通話を選定します。

例えば、次のような選び方があります。

無作為抽出だけでは重要な通話を見逃す可能性があるため、ランダムな抽出と条件指定による抽出を組み合わせるとよいでしょう。

評価後は、点数を伝えるだけで終わらせず、オペレーターが自身の課題に気付き、改善方法を理解できるようにフィードバックします。

例えば、オペレーター本人に通話の録音や文字起こし、評価結果を確認してもらい、まず本人の意見を聞きます。その後、評価者が良かった点と改善すべき行動を具体的に示し、次回の応対で実践する方法を一緒に考えます。

フィードバックでは、次の順序で伝えると行動改善につなげやすくなります。

自動モニタリングを利用する場合は、AIが作成した評価やフィードバックコメントを面談の材料として活用できます。ただし、最終的な指導内容は、実際の会話、問い合わせの難易度、顧客の状況などを踏まえて判断することが重要です。生成AIによる良い点、課題、改善アクションの整理やフィードバックコメントの自動作成も実用化されています。

モニタリングは、一度評価して終わりではありません。

一定の期間ごとに、次のサイクルを繰り返します。

個人の点数だけでなく、センター全体で評価の低い項目を分析すると、FAQ、トークスクリプト、研修、業務手順そのものに問題があることも分かります。

オペレーター個人の責任として処理せず、仕組みや情報提供方法の改善につなげることが重要です。

モニタリングはコールセンターの応対品質を向上させるために重要ですが、録音の確認から採点、コメント作成までを手動で行うと、多くの時間と工数がかかります。

この課題を解決する方法が、音声認識やAIを活用した自動モニタリングです。

現在の自動モニタリングでは、通話の文字起こしだけでなく、評価基準に沿った自動採点、要約、感情解析、フィードバックコメントの作成なども行えるようになっています。

自動モニタリングでは、指定したキーワードを含む通話を抽出できるため、苦情、要望、必須説明の漏れ、NGワードの使用などを効率的に確認できます。

さらに近年は、単純なキーワードの有無だけでなく、複数の発話にまたがる文脈、顧客とオペレーターの会話内容、声のトーンや話速などを組み合わせた評価も可能になっています。

複数の発話にまたがるキーワードを話題として管理し、会話の文脈に応じて資料表示や処理を実行する機能も提供されています。

また、通話内容のテキストだけでなく、声のトーン、抑揚、話速、発話の重なり、不自然な間などを分析し、顧客が受けた「声の印象」を評価する取り組みも進んでいます。「何を話したか」だけでなく、「どのように伝えたか」まで含めて応対品質を可視化する考え方です。

自動モニタリングを導入すると、評価件数を増やし、これまでの抜き取り評価から、より多くの通話を対象とした継続的な品質管理へ移行しやすくなります。

管理者も、録音を聞いて採点する作業だけでなく、評価結果の分析、オペレーターの育成、トークスクリプトやFAQの改善に時間を使えるようになります。

一方、自動評価の精度は、録音環境、音声認識の精度、業界用語、評価項目、採点ロジックなどに左右されます。

導入時には、自社の実際の通話データを使って検証し、人による評価とのずれを確認しながら調整することが重要です。ツールを比較する際も、カタログ上の精度だけでなく、自社の実通話データを用いたPoCで確認することが推奨されます。

自動モニタリングに活用できるツールの一例として、アドバンスト・メディアの音声認識技術「AmiVoice」があります。

ここでは、コンタクトセンター向けの「AmiVoice Communication Suite」と、そのオプション機能である「AmiVoice CQM Assist」を紹介します。

通話内容をリアルタイムにテキスト化できます。テキスト化することで、モニタリングの際に何度も耳で確認する必要がなくなり時間削減につながります。

AmiVoice® Communication Suite

テキスト化された通話内容から評価レポートを自動作成できます。レポートは統一された評価指標をもとに作成されますので、評価者の経験に依存せず、定量的なモニタリング評価を行うことが可能です。

AmiVoice® CQM Assist ～POWERED by BUSINESS PROCESS DESIGN～