国内シェアNo.1（※1）のAI音声認識ソリューション「AmiVoice Communication Suite」を活用し、アルティウスリンクが「全音源品質自動評価アセスメントサービス」を提供開始
株式会社アドバンスト・メディア
全通話を対象とした定量的評価で、管理者の負荷軽減と従業員満足度向上を実現
株式会社アドバンスト・メディア（本社：東京都豊島区、代表取締役会長兼社長：鈴木清幸 以下、アドバンスト・メディア）が提供する、国内シェアNo.1（※1）のコンタクトセンター向けAI音声認識ソリューション「AmiVoice Communication Suite（アミボイス コミュニケーション スイート）」を活用し、アルティウスリンク株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役社長：若槻 肇 以下、アルティウスリンク）が、コンタクトセンターの品質マネジメントを高度化する「全音源品質自動評価アセスメントサービス」の提供を2025年7月3日（木） より開始いたします。
[画像1:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/20223/648/20223-648-aba5bc32327d5832245ba9ede7e269cc-900x520.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「全音源品質自動評価アセスメントサービス」概要
コンタクトセンター業界では、応対品質向上と業務効率化の両立が持続的な成長に向けた重要な経営課題となっています。そのような中、一部の通話のみを評価対象とする従来の「サンプル評価」では、評価のばらつきや評価業務にかかる管理者の過大な負荷、オペレーター育成に割く時間の圧迫などの問題が顕在化しています。また、一部の通話で応対全体を評価されてしまうため、オペレーターが評価やフィードバックへの納得感を得にくいという課題もあります。
アドバンスト・メディアが提供する国内シェアNo.1（※1）のコンタクトセンター向けAI音声認識ソリューション「AmiVoice Communication Suite」は、標準機能として「応対品質自動評価機能」を搭載しています。NGワード検出や重要事項説明、話すスピード、発話のタイミングなどが適正か否かを自動的に判定し、全通話に対して、管理者の主観に左右されない応対品質評価が可能です。
アルティウスリンクでは、「KDDIお客さまセンター」での実運用を通じて、「AmiVoice Communication Suite」を活用した全通話自動評価モデルを構築しました。本モデルの利用により、管理者の評価工数を約6割削減し、オペレーターとの面談・育成など、より生産的なコミュニケーションに集中できるようになりました。またオペレーターは、全通話に対して定量的な評価を受けられるようになり、現場の生産性向上だけではなく、従業員満足度（ES）向上・継続的な品質改善を実現しました。
この取り組みは、コンタクトセンター運営における優れた取り組みと成果として「コンタクトセンター・アワード2024」にて最優秀テクノロジー部門賞を受賞しました（※2）。今回、この成功モデルを汎用化し、より多くの企業にご活用いただけるソリューションとして提供を開始します。
「全音源品質自動評価アセスメントサービス」は、アセスメントに基づく企業ごとのオーダーメイドの評価モデルの構築から全通話の自動評価、効果検証・チューニングまでを一貫して提供する、国内でも希少な包括型ソリューションです（※3）。管理者の業務負担を大幅に削減しながら、オペレーターの評価・育成の質と従業員満足度（ES）の向上、継続的な品質改善を実現します。
「全音源品質自動評価アセスメントサービス」特長
1．成果を生み出す方程式をベースにした、オーダーメイドの評価モデル
過去の成功パターンをベースに、長年のコンタクトセンターでの応対ノウハウを持つエキスパートがお客様企業の業種・業務に応じて評価基準を設計。お客様企業独自のトークスクリプトや高評価応対の音源、アセスメントをもとに、発話内容やスピード、タイミングなど複数の観点から基準を定量化し、評価モデルをオーダーメイドで設計します。汎用テンプレートでは得られない柔軟性と、確かな成果を実現します。
[画像2:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/20223/648/20223-648-e53763a79f3fc642552455f60d07085c-900x461.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
評価モデルイメージ
2．導入から定着・育成まで、現場に寄り添う一貫支援
単なるツールにとどまらず、導入後は応対評価との相関性をチェックし、さらに高い精度で評価できるように評価モデルのチューニングを実施。ご要望に応じて、オペレーターへのフィードバック支援ツールや品質評価のBIダッシュボードなどもご提供が可能です。現場に改善サイクルを定着させ、自立的な運用を実現する、アルティウスリンクならではの伴走型支援を行います。
[画像3:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/20223/648/20223-648-6950e03cafbfa49f65841185e74af4df-900x459.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
納品物イメージ
3．追加開発コストゼロで、すぐに導入可能
コンタクトセンター向けAI音声認識ソリューション「AmiVoice Communication Suite」の標準機能である「応対品質自動評価機能」を活用して評価モデルを構築するため、同ソリューションの導入企業であれば追加開発コストは一切不要、スムーズかつ低コストでの導入が可能です。
■「全音源品質自動評価アセスメントサービス」サービスサイト
https://www.services.altius-link.com/services/assessment/soundsource-automatic-evaluation/
アドバンスト・メディアでは、今後もAI音声認識などを用いて、業務効率化をはじめ、オペレーターのモチベーション維持による離職率低下、応対スキル向上によるお客様満足度の向上、管理者の評価工数削減などに貢献してまいります。
「AmiVoice Communication Suite」について
[画像4:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/20223/648/20223-648-c879fa288ee35a30af33834a76aab2c4-1422x363.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「AmiVoice Communication Suite」は、国内シェアNo.1（※1）のコンタクトセンター向けAI音声認識ソリューションです。通話内容の全文テキスト化に加え、感情解析機能、話題抽出機能、管理者による複数通話の同時モニタリング、資料表示による電話応対者支援など、多数の機能を備えており、通話内容の可視化と業務効率化、応対品質向上を支援します。
クラウド版/オンプレミス版、リアルタイム認識処理/バッチ認識処理をご用意し、席数・規模に関わらず、柔軟な運用が可能です。
またオプションとして、ローカル環境でセキュアに利用可能な生成AIや、クラウド型の各種生成AIとのシームレスな連携が可能です。業務内容に合わせて、自動要約やVoC抽出などにご活用いただけます。
https://www.advanced-media.co.jp/lp/communication-suite/
■アルティウスリンク株式会社について
アルティウスリンクは、KDDIと三井物産の共同出資会社です。業界最大級となる国内・海外約100か所の拠点と、約56,000人（連結）の多様な人財が誇るノウハウ・サービス力・技術により、コンタクトセンターやバックオフィスを含むお客様企業の真の課題解決に寄り添うBPO事業を展開しています。
人による高付加価値なサービスと最新のデジタル技術を掛け合わせたデジタルBPOサービスで常に新しい時代のCXをデザインすることで、お客様により良いコミュニケーション体験を提供し、お客様企業の事業成長の実現を目指しています。
https://www.altius-link.com/
※1 出典：ITR「ITR Market View：画像・音声認識市場2024」音声認識市場―コンタクトセンター業務向けベンダー別売上金額シェア(2024年度予測)
※2 「コンタクトセンター・アワード 2024」で「最優秀テクノロジー部門賞」を受賞
https://www.altius-link.com/news/detail20240924.html
※3 リリース発表時、アルティウスリンク調べ
【本件のお問い合わせ】
株式会社アドバンスト・メディア
CTI事業部
MAIL：info@advanced-media.co.jp
https://www.advanced-media.co.jp/プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
