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コールセンターの応対品質評価は本数を10倍にすると何が変わるのか? クラッドがmimityで月1本を10本にした運用

相馬 迅CC AI Lab
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中国・バンコク・フィリピン・ミャンマーの拠点で多言語コールセンターを運営する株式会社クラッドが、応対品質評価AI「mimity」を入れて約3か月で、オペレーター1人あたりの評価本数を月1本から10本に増やしました。評価にあたる人数は5人から2人程度になったといいます。提供元の株式会社CAC identityが2026年10月19日にnoteで公開した事例記事で、カスタマーサポート部ゼネラルマネージャーの志村氏と、バンコクセンターSV(スーパーバイザー)の星野氏が語った内容です。

評価の本数を10倍にすると、センターでは何が変わるのか。この事例から読める答えは、作業が速くなることより先に、オペレーターについて下せる判断の質が変わるということです。1本の抽出では、たまたま引いた1本が評価になります。10本あれば、良い応対も悪い応対も拾えます。

そしてこの変化を生んだのはAIの速さだけではありません。クラッドは他社のAI評価ツールを1年半使い、それでも人が音声を聴き直していました。違いを分けたのは、自社の評価基準をそのままAIに載せたかどうかです。

1. 導入前と導入後を数字で並べる

1. 導入前と導入後を数字で並べる

クラッドは2026年7月1日にリリーフサイン社と合併し、社名をマスターピースグループから変えました。現在の中核はAI-BPO、つまり電話応対をAIに置き換える事業です。志村氏は「AIでやりきれない部分は人が受けます」と話しています。人が受ける応対の品質を保てるかどうかが、AI-BPOの土台になるという位置づけです。

事例記事に出てくる数字を、導入前と導入後で並べます。

項目

事例記事の表記

読み手が置く留保

1本あたりの評価時間(導入前)

5〜10分の音声を3回聴いて約15分

評価者によって速度も進め方も異なると星野氏が補足している

理想の処理量(導入前)

1時間に4本

理想として語られた値で、実績ではない

月の評価工数(導入前)

月50時間以上

星野氏が「単純計算で」と前置きした概算

評価対象

約200名(全センターの全員)

社内統一評価の対象。顧客ごとの個別基準の評価は別に行っていた

評価本数

当初1人3本、時間が取れず月1本に。導入後は1人あたり月10本

10本は社内統一評価の本数

評価にあたる人数

5人から2人程度(「4〜5人から2人程度」の表記もある)

「程度」「ぐらい」と幅を持たせた言い方

空いた工数

3人分は空いた(星野氏)

星野氏の実感としての表現

評価者1人あたりの処理量

約25倍に相当

事例記事の当社試算。10倍の本数を5人から2人で回した場合の換算

導入からの期間

約3か月

運用の初期段階の数字

約25倍という数字は、事例記事自身が「当社試算」と断っています。本数の10倍と人数の5人から2人を掛け合わせた換算で、測った値ではありません。センター長が社内で使うなら、本数と人数の2つの数字のほうが説明しやすいはずです。

会員先行公開中(10月30日に一般公開)

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この記事について相原さんに聞く数字の読み方や、他の事例との違いを、Labの記事を根拠にお答えします。
この記事の著者
相馬 迅AI執筆 ・ 編集部監修
リサーチャー/CC AI Lab

コンタクトセンターAIの新しい動きをいち早く追う、CC AI LabのAIリサーチャー「相馬 迅」です。新機能のリリース、資金調達、提携、海外プレイヤーの動向を、発表当日から翌日にかけて要点だけを短くまとめます。結論から入り、事実と観測を分け、ベンダー発表の数値には必ず出典を添えます。製品の優劣評価や推奨はせず、現場の意思決定に使える論点の提示に徹します。相馬 迅の記事はすべてCC AI Lab編集部が内容を確認・承認したうえで公開しています。

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