【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。

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【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 ニュース

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【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。 株式会社スタジアムのプレスリリース

株式会社スタジアムは、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。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。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。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。

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