人手不足・離職率・品質ばらつきを一気に解決！デモでわかる、生成AIで変わるコンタクトセンターの最前線/課題3 エージェントごとに応対品質のばらつき

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 デモで体感！生成 AI×Amazon Connectが 解決するコンタクトセンターの課題 課題3 エージェントごとに応対品質のばらつき 2025年9月26日 クラスメソッド株式会社 クラウド事業本部 コンサルティング部 平井 裕二
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 自己紹介 平井 裕二（ひらい ゆうじ） 
 • 所属
 ◦ クラウド事業本部コンサルティング部
 
 • 出身/住まい 
 ◦ 広島
 
 • 好きなAWSサービス 
 ◦ Amazon Connect、Amazon Lex
 
 • その他
 ◦ 2024 - 2025 Japan AWS Top Engineers

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 課題3 エージェントごとに応対品質のばらつき • 応対品質のばらつきによる悪影響 
 ◦ 顧客満足度低下により企業への信頼が損なわれる
 
 • 効果的なコーチングの困難 
 ◦ 通話全件を確認することは物理的に不可能
 ◦ 評価基準が曖昧で属人的判断になりがち
 ◦ 感覚的・経験則による指導に頼らざるを得ない
 
 • 品質改善効果の測定が困難 
 ◦ エージェントごとの応対品質の可視化が困難
 ◦ 指導による改善効果の測定ができない

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 解決策：Amazon Connect パフォーマンス評価による品質標準化 パフォーマンス評価機能とは 
 • 会話終了後、事前作成した評価フォームに基づき、文字起こし内容からスコアリングす る
 ◦ マルチチャネル対応（通話・チャット問わず） 
 ◦ 全エージェントを同じ基準で客観的な評価（エージェントも受け入れやすい） 
 
 • 生成AIオプション（日本語未対応だが利用可能） 
 ◦ 自動評価による効率化 
 ◦ 自然言語で評価基準が設定可能（= “評価者向けの手順”、複雑な条件も簡単に指定可能） 
 ◦ 評価結果の根拠の明示：スコア理由と根拠となったエージェント発言を表示 
 ▪ 日本語未対応（スコア理由は英語出力）だが、Webブラウザの翻訳機能で日本語確認可能 
 
 • 統合ダッシュボード 
 ◦ パフォーマンス評価可視化 
 ◦ 低スコアの通話のみ抽出し、効率的フィードバック 
 ◦ 過去データとの比較で改善効果の測定 

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 デモ 実際のConnect管理コンソール上で、デモをお見せします 
 

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 良い対応例：商品未着に関するお問い合わせ エージェント: こんにちは。クラスメソッド株式会社カスタマーサポートの谷内と申します。本日はどのようなご用件 でしょうか？
 
 顧客: 3日前に注文した商品が届かないです。注文番号はABC-240です。 
 
 エージェント: ご心配をおかけして申し訳ございません。確認いたします。配送遅延が発生しており、お詫びとして 商品代金の全額返金をいたします。ご注文時のクレジットカードへの返金で宜しいでしょうか？ 
 
 顧客: はい、お願いします。 
 
 エージェント: 承知いたしました。返金処理を完了いたしました。5営業日程度でカードに返金が反映されます。問 題は解決されましたでしょうか？他にご不明な点はございませんか？ 
 
 顧客: 大丈夫です。ありがとうございました。 
 
 エージェント: こちらこそありがとうございました。失礼いたします。 

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 悪い対応例：システムログインに関するお問い合わせ エージェント: はい 顧客: システムにログインできなくて困っています。パスワードエラーが出ます。 エージェント: パスワードが間違ってるんじゃないですか？確認してください 顧客: 確実に正しいパスワードです。昨日まで使えていました。 エージェント: だったらシステムの問題ですね。こっちでは分からないので 顧客: 解決方法はないんでしょうか？ エージェント: うーん、分からないです。上の人に聞いてみます 顧客: いつ頃分かりますか？今日中に使えないと困るんですが。 エージェント: 担当者が席外してて。明日また連絡してください 顧客: 明日ですか？責任者はいませんか？ エージェント: もう帰りました。時間なので失礼します 

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 まとめ 統合ダッシュボード & パフォーマンス評価機能の活用 
 
 • 実現できること 
 ◦ 品質ばらつきの可視化：客観的評価による標準化
 ◦ 効果的なコーチング：低スコアのコンタクトのみ抽出し、効率的フィードバック
 ◦ 改善効果の測定：過去データとの比較で改善効果を数値化
 
 • 結果
 ◦ 従来の属人的評価 から データドリブンな継続改善 を実現し、顧客満足度向上