必要だった技能が未実施
後続の顧客発話を照合し、必要だった技能を確認します。
K＆IパートナーズグループのFOR YOUR BUSINESS
「評価ができない。活用できない。成果が見えない。」
顧客対応の課題は、企業によって異なります。
あなたの現場に近いお困りごとから、解決のヒントをご覧ください。
気になるカードを選ぶと、解決内容がその場で開きます。
案内や手続きが終わったことと、顧客に必要な対応が実施されたことは同じではありません。
技能IDを用いて、顧客に必要だった技能と、実際に行われた対応を発話順に分析します。
必要だった技能／実施した技能／未実施の技能／顧客発話によるEvidence
評価対象を絞った分析から始め、これまで見えなかった対応品質を確認できます。
Customer Interaction OSの「受電対応・標準分析プラン」は、既存のAI環境を活用する構成を基本としています。
現在のシステム環境と分析対象を確認し、技能IDによる顧客対応品質分析の導入方法を検討します。
技能ID別の分析結果／顧客発話Evidence／対応品質の分析データ
既存環境への適用条件、必要なデータ、分析範囲を確認し、段階的な導入を検討できます。
抽象的な評価コメントだけでは、SVが具体的な指導内容に置き換える必要があります。
技能IDを用いて、顧客に必要だった技能、対応者が実施した技能、その後の顧客発話によるEvidenceを確認します。
必要技能と実施技能の差／顧客Evidence／状態変化／改善対象技能
評価と教育に同じ技能IDを用い、指導すべき技能を明確にします。再評価にも同じ基準を使用できます。
顧客対応品質を技能IDで整理し、解決率、再入電、通話時間などのKPIやVOC、CRM情報と照合します。
顧客対応部門の仕事が企業成果にどのように関係しているのかを分析するとともに、他部門が改善すべき問題の発見にもつなげます。
技能ID別の実施状況／顧客の状態変化／KPIとの関係／VOCの発生要因／部門別の改善課題
顧客対応部門の貢献と、他部門を含む改善課題を可視化するための分析基盤として活用します。
※KPIとの因果関係の判断には、別途検証が必要です。
SKILL ID｜開発背景
技能ID（Skill ID）は、K&Iパートナーズが原開発を行い、一般社団法人CSスペシャリスト検定協会が維持管理する、顧客対応の専門技能体系です。
同協会は、「顧客電話対応能力検定」を厚生労働省の団体等検定制度に申請しています。
この検定の構築にあたり、厚生労働省が示す団体等検定構築マニュアルに従い、職業能力評価基準に基づいて、顧客電話対応という仕事に必要な技能を抽出・体系化しました。
さらに、厚生労働省の審査段階で実施したトライアル試験において、技能IDによる詳細な評価・分析を行い、その結果を厚生労働省側に提出しています。厚生労働省側の審査を通過し、現在は外部専門調査員による審査に対応しています。
K&Iパートナーズは、この技能IDを共通コードとして、人とAIの顧客対応品質分析、教育、KPI・VOC・CXとの連携に展開しています。
CUSTOMER INTERACTION OS
品質評価の実施状況やAI導入の段階は、企業によって異なります。まずは、現在の課題に近いものをご覧ください。
FOR YOUR BUSINESS
「評価ができない。活用できない。成果が見えない。」
顧客対応の課題は、企業によって異なります。
あなたの現場に近いお困りごとから、解決のヒントをご覧ください。
気になるカードを選ぶと、解決内容がその場で開きます。
案内や手続きが終わったことと、顧客に必要な対応が実施されたことは同じではありません。
技能IDを用いて、顧客に必要だった技能と、実際に行われた対応を発話順に分析します。
必要だった技能／実施した技能／未実施の技能／顧客発話によるEvidence
評価対象を絞った分析から始め、これまで見えなかった対応品質を確認できます。
Customer Interaction OSの「受電対応・標準分析プラン」は、既存のAI環境を活用する構成を基本としています。
現在のシステム環境と分析対象を確認し、技能IDによる顧客対応品質分析の導入方法を検討します。
技能ID別の分析結果／顧客発話Evidence／対応品質の分析データ
既存環境への適用条件、必要なデータ、分析範囲を確認し、段階的な導入を検討できます。
抽象的な評価コメントだけでは、SVが具体的な指導内容に置き換える必要があります。
技能IDを用いて、顧客に必要だった技能、対応者が実施した技能、その後の顧客発話によるEvidenceを確認します。
必要技能と実施技能の差／顧客Evidence／状態変化／改善対象技能
評価と教育に同じ技能IDを用い、指導すべき技能を明確にします。再評価にも同じ基準を使用できます。
顧客対応品質を技能IDで整理し、解決率、再入電、通話時間などのKPIやVOC、CRM情報と照合します。
顧客対応部門の仕事が企業成果にどのように関係しているのかを分析するとともに、他部門が改善すべき問題の発見にもつなげます。
技能ID別の実施状況／顧客の状態変化／KPIとの関係／VOCの発生要因／部門別の改善課題
顧客対応部門の貢献と、他部門を含む改善課題を可視化するための分析基盤として活用します。
※KPIとの因果関係の判断には、別途検証が必要です。
FULL CONVERSATION ANALYSIS
課題は違っても、解決の出発点は共通しています。顧客と対応者のすべての発話を順番に追い、必要だった技能、実際に使われた技能、その後の顧客の反応を確認します。
22 UTTERANCES COMPLETE ANALYSIS
では、実際の顧客対応を分析すると、何が見えてくるのでしょうか。22発話の完全分析事例をご覧ください。
後続の顧客発話を照合し、必要だった技能を確認します。
顧客の条件と提案理由の結び付きを確認します。
合意形成と説明の順序を発話順に確認します。
説明用の仮想データを使用しています。
全発話分析の結果を蓄積し、KPI・VOC・CXと結び付けることで、成果の違いや改善課題を組織全体で確認できます。
KPI VOC CX
1件ごとの分析結果を積み上げ、KPI・VOC・CXと結び付けることで、成果の違いと改善課題を組織全体で確認できます。
以下の数値は説明用の仮想データです。
再入電率が高い群と低い群の技能評価を比較し、教育・AI設計で強化する技能を探します。改善後はKPIの変化を検証します。
群間差は改善の手掛かりであり、再入電の原因と断定しません。
問い合わせの要件だけでなく、顧客の制約や懸念を確認し、センター内と他部署の改善課題を区別します。
| 兆候 | 件数 | 主な改善先 |
|---|---|---|
| 説明を受けても理解が進まない | 190件 | センター |
| 料金・条件へのためらい | 145件 | 商品・制度 |
| 手続きが複雑 | 105件 | 業務設計 |
| 他サービスとの比較 | 80件 | 商品企画 |
仮想1か月・重複集計あり。兆候は「不満確定件数」ではありません。
顧客発話をEvidenceとして確認し、状態変化を時系列で記録。通話ごとの変化を積み上げ、対応者とセンターの貢献を示します。
顧客Evidence：各状態は、顧客の発話・反応による裏付けがある場合に記録します。
HUMAN AI MANAGEMENT
見えるようになった成果と課題を、人材育成、AIの対応設計、他部署の改善、経営判断に活用します。
| 技能 | 人 | AI | 投資・設計の方向 |
|---|---|---|---|
| A-8 心情の問題へのアプローチ | 86% | 78% | AIの追加質問設計 |
| A-9 現実の問題の絞り込み（目的明確化） | 82% | 66% | AIの確認条件を改善 |
| A-11 全体像提示 | 74% | 92% | AIの強みを活用 |
| A-15 説明提案（人視点） | 80% | 70% | 顧客条件への適合性を強化 |
| A-18 合意形成 | 88% | 58% | 人への移管条件を検討 |
違いはAIを使うかどうかではなく、顧客対応という仕事を共通の技能IDで分析・集計できることです。
説明用の仮想データ
顧客の発話をEvidenceとして確認し、通話中の状態変化を時系列で記録します。
説明用の仮想データ
HUMAN AI MANAGEMENT
分析によって明らかになった強みと課題を、人の教育、AIの対話設計、他部署の改善、経営判断に活用します。
| 技能 | 人 | AI | 投資・設計の方向 |
|---|---|---|---|
| A-8 心情の問題へのアプローチ | 86% | 78% | AIの追加質問設計 |
| A-9 現実の問題の絞り込み（目的明確化） | 82% | 66% | AIの確認条件を改善 |
| A-11 全体像提示 | 74% | 92% | AIの強みを活用 |
| A-15 説明提案（人視点） | 80% | 70% | 顧客条件への適合性を強化 |
| A-18 合意形成 | 88% | 58% | 人への移管条件を検討 |
説明用の仮想データ。同一施策の因果効果を示す数値ではありません。
技能 ID で対応者が実施した仕事を特定し、その後の顧客発話を Evidence として状態変化を確認する。
単に「どのような応対をしたか」だけでなく、「その対応によって顧客の状態は問題解決にむけてどう変化したか」を、発話順に分析します。
WHAT YOU CAN SEE
Skill IDを共通キーに、品質分析からKPIとの照合、VOC・他部署の改善課題、CX変化・企業貢献力までをつなげます。
掲載画像の数値は説明用の仮想データです。
OUR APPROACH
EXPERTISE & TRACK RECORD
PROFESSIONAL DEVELOPMENT & CERTIFICATION
Skill IDを活用し、顧客対応に必要な技能を共通言語として学びます。
実務に即した評価を通じて、強みと次の成長課題を可視化します。
学びを継続的な実践へつなげ、専門人材の育成・認定を支援します。
CONTACT
顧客対応品質マネジメントの内製化、評価・分析の活用、ライセンスについてご相談ください。
AI Harnessへの実装、技術連携、共同検証については、こちらからお問い合わせください。