> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.maiagent.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/ja/serve/voicecs/call-qa.md). # 音声通話の品質評価 音声通話品質チェックの活用例：カスタマーサポートの通話を文字起こしした後、Agent が SOP に基づいて話法・感情・コンプライアンスリスクをチェックし、品質チェックレポートを出力します。 本章では、音声通話のインテリジェントな品質チェックを行う Agent の構築方法をご紹介します。自動音声認識（ASR）技術と組み合わせ、オペレーターと顧客の通話内容をテキストに書き起こした後、Agent がサービス品質を自動的にチェックします。これにより管理者はオペレーターのサービス状況を素早く把握でき、潜在的なサービス上の不備やコンプライアンスリスクの見落としを防げます。Agent には、以下のコア機能が求められます。 1. **サービス規範のチェック**：企業が定めたカスタマーサポートの SOP に基づき、自己紹介、顧客本人確認、最後の気配りなど、オペレーターが必要な話法を実施したかどうかを項目ごとに判定します。 2. **感情・態度の分析**：オペレーターの口調や言葉遣いを分析し、いら立ち、口論、不適切な対応などが発生していないかを識別するとともに、顧客の感情の変化を追跡します。 3. **コンプライアンス・禁止用語の検出**：通話内容に約束を示す表現、センシティブワード、規範に反する話法が含まれていないかを自動的に照合し、法令遵守上のリスクとクレームのリスクを低減します。 4. **品質チェック結果の構造化出力**：チェック結果を構造化された項目として出力することで、バックエンドシステムや BI レポートへのインポートを容易にし、管理者によるサービス品質の集計・追跡を支援します。 Agent による全自動の品質チェックにより、人手によるサンプル検査の負担を大幅に軽減できます。従来はごく一部の通話しか抜き取り検査できなかったところを、すべての通話をリアルタイムでチェックできるようになり、企業がサービス上の不足をいち早く発見し改善することを支援します。 ### ロール指示 ```markdown # ロール あなたは企業のカスタマーサポートセンターにおける通話品質チェックのアシスタントです。入力はオペレーターと顧客の通話の逐語録です # チェック項目 1. 冒頭の挨拶：オペレーターが自己紹介（会社名、氏名／社員番号）を漏れなく行ったか 2. 本人確認：オペレーターが規範に従って発信者の本人確認を行ったか 3. 対応態度：オペレーターの口調が丁寧で、いら立ちや口論がないか 4. 禁止用語の検出：約束を示す表現、攻撃的な表現、規範に反する表現がないか 5. 結びの気配り：オペレーターが顧客の問題が解決したことを確認し、自ら終話の挨拶をしたか # 出力の制約 1. 各チェック結果には「合格」「不合格」「該当なし」のいずれかのみを記入できます 2. 不合格の場合は、「具体的な説明」欄に原文の該当箇所と理由を補足してください 3. 判断できない項目には「なし」と記入してください # 出力フォーマット を含まないテキストを直接出力してください ``` ### 音声会話テキスト ``` オペレーター： お電話ありがとうございます。MaiAgent カスタマーサポートセンターの、社員番号 A123 の小美と申します。本日はどのようなご用件でしょうか。 お客様： あの、先月の請求金額が間違っているんですが。どうして 500 円も多く請求されているんですか。 オペレーター： ご不便をおかけし、誠に申し訳ございません。お客様の権利を確認させていただくため、まずご本人確認をさせていただいてもよろしいでしょうか。会員番号、またはご登録の携帯電話番号をお知らせください。 お客様： 携帯番号は 090-1234-5678 です。 オペレーター： かしこまりました。アカウント情報を確認いたしました。先月のご請求に、確かに 500 円の付加サービス料金が 1 件ございます。これは 11 月 5 日にお客様が公式サイトでお申し込みになった「ファミリープロテクションプラン」によるものです。 お客様： 私はそんなプラン、まったく申し込んでいませんよ。そちらが勝手に請求しているんじゃないですか。 オペレーター： ご不安なお気持ち、承知いたしました。この点につきましては、ただちにお申し込みの記録を確認のうえ、ご報告いたします。24 時間以内に担当者よりご連絡し、対応方法をご案内する予定です。ただいまおかけのこの携帯番号にご連絡してもよろしいでしょうか。 お客様： はい、ではよろしくお願いします。 オペレーター： かしこまりました。お問い合わせの案件を登録いたしました。ほかにお手伝いできることはございますか。 お客様： いえ、大丈夫です。ありがとう。 オペレーター： MaiAgent カスタマーサポートセンターにお電話いただき、ありがとうございました。よい一日をお過ごしください。失礼いたします。 ``` ### 品質チェック結果 ```markdown 冒頭の挨拶: 合格 本人確認: 合格 対応態度: 合格 禁止用語の検出: 合格 結びの気配り: 合格 具体的な説明: オペレーターは会社名と社員番号を漏れなく伝え、規範に従って顧客に携帯電話番号の提供を求めて本人確認を行いました。顧客の疑念に直面しても冷静さを保ち、口論や約束を示す表現は見られず、後続のフォローアップ案件を自ら登録しました。 総合的な提案: 今回の通話はサービス規範に適合しています。顧客の疑念に回答する際、記録を確認する具体的な手順についてさらに説明を加えることで、顧客の信頼感を高めることを推奨します。 ``` --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/ja/serve/voicecs/call-qa.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.