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。
AI開発会社の皆様へ｜Skill IDを活用した顧客対応品質分析の実装基本ライセンス：月額9万円／分析件数による従量課金なし。料金プラン・初期費用・ライセンス条件などの詳細は、2026年11月1日に公開予定です。
価格等の詳細は11月1日公開予定
SKILL ID｜開発背景
技能ID（Skill ID）は、職業能力評価基準に基づく検定構築から生まれた専門技能体系です。
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
顧客対応の品質管理で、
こんな課題を感じていませんか？
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
そのお困り、解決できます！
「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。
01品質評価が後回し評価まで手が回らない。
短い通話でも必要？解決の方向性対応の中身を見える化＋
解決のアプローチ
短い通話にも、確かめたい「仕事」があります。
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。
新たに得られるデータ
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
活用方法
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。
02AI評価の費用が壁AIで評価したい。
でも、大きな投資は難しい。解決の方向性既存のAI環境から始める＋
解決のアプローチ
専用AIシステムを必須にせず、始め方を設計します。
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。
新たに得られるデータ
技能ID別の分析結果／顧客発話Evidence／対応品質の分析データ
活用方法
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。
03評価を指導に使いにくい評価コメントは立派。
でも、何を教えればいい？解決の方向性不足技能から指導を具体化＋
解決のアプローチ
「何を改善すればよいか」を、技能IDで明らかにする。
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。
新たに得られるデータ
必要技能と実施技能の差／顧客Evidence／状態変化／改善対象技能
活用方法
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。
04経営成果との関係が見えない品質は報告している。
でも、企業への貢献が見えない。解決の方向性品質とKPI・VOCを接続＋
解決のアプローチ
品質の点数から、成果を生む要因の分析へ。
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。
新たに得られるデータ
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
活用方法
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
その課題を解決する出発点が、
技能IDによる全発話分析です。
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。
01顧客・対応者の発話順通話全体を順に確認
02必要技能・実施技能・顧客Evidence技能IDと顧客発話を照合
03実施・未実施・実施不適切と状態変化顧客Evidenceに基づき確認
22 UTTERANCES COMPLETE ANALYSIS
1件の顧客対応を、
ここまで分析できます。
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。
22発話対応者12／顧客1022技能適用位置・判定根拠5技能未実施技能3つの視点必要技能・実施技能・顧客Evidence
説明・提案が不適切
顧客の条件と提案理由の結び付きを確認します。
実施順序が不適切
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。
1件の分析を積み上げると、成果の理由と企業への貢献が見えてきます。
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
全発話分析から、KPI・VOC・CXの新しい成果情報へ
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。
KPI｜再入電率の違いから、成果を生み出す技能を探す。
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。
再入電率・高群14.8%上位25%の群
再入電率・低群5.2%下位25%の群
群間差9.6pt要因分析の入口
良い対応を教材化教育・AI設計に反映再入電率・AHT・CSATで検証
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。
VOC｜顧客の発話から、改善すべき仕事と部署を見つける。
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。
従来の要件要約料金について問い合わせ顧客の発話「今度は仕事で週に何回か使う予定です。料金はなるべく抑えたい」
| 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 |
料金・条件への迷い
145件／月料金表・比較説明の見直しを提案関連問い合わせ
92件の改善例
145件／月料金表・比較説明の見直しを提案関連問い合わせ
92件の改善例
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。
CX｜顧客の状態変化から、対応者とセンターの貢献を可視化する。
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。
1-00:00サイズが合わない
不安・不満
不安・不満
102:00説明を受け入れた
1＋03:00理解できた
204:30安心した
2＋06:00「助かった・ありがとう」
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。
0011- → 2＋上昇「それなら安心しました」
0021 → 1維持「わかりました」
0031＋ → 1-低下「まだ納得できません」
004不明 → 1保留「ありがとうございます」
対応者AのCX向上180件判定可能250件の72%
センター CX向上1,850件顧客状態が上昇
状態維持930件良い状態を守る
CX低下／判定保留220／300件根拠不足を区別
HUMAN AI MANAGEMENT
分析結果を、教育・AI設計・経営判断に活かす。
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。
人とAIを、同じ技能IDで評価する。
| 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。
KPI｜技能ID別に「強み」と「課題」を数値で読む
説明用の仮想データ
顧客の状態変化から、対応者とセンターの貢献を可視化する。
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
分析結果を、教育・AI設計・経営判断に活かす。
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。
人とAIを、同じ技能IDで評価する。
| 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 |
1,850件CX向上件数
-3.0pt再入電率改善例
12件VOC改善提案
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。
顧客対応の仕事の質は、
顧客の状態変化から見えてくる。
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
評価結果で終わらない。顧客対応の仕事と、企業への貢献が見える。
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
専門知を、現場で使える仕組みへ。
EXPERTISE & TRACK RECORD
現場で培った専門知を、
技術資産へ。
PROFESSIONAL DEVELOPMENT & CERTIFICATION
技術を支えるのは、
専門知を使いこなす人材。
学ぶ
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。
評価する
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。
育成・認定へ
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
ご相談内容に合わせて、
専門チームが対応します。
Customer Interaction OS
導入・ライセンス相談
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。
導入・ライセンスを相談するDialogue OS Core
技術連携・共同検証
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。
技術連携を相談するFOR AI DEVELOPERS
AI開発・AIサービス提供企業
の皆様へ
AIの顧客対応に、専門的な判断力を。Dialogue OS Coreは、顧客の発話と対話履歴から、次に必要な対応を判断するための専門知を提供します。
同じLLMでも、専門知の有無で何が変わるか
同じKnowledge。異なる対話。
AI開発企業との技術検証・PoCについてもご相談いただけます。PoC・技術相談はこちら →
FOR CUSTOMER SERVICE MANAGEMENT
顧客対応・品質管理に携わる皆様へ
顧客対応の品質評価を、改善につながる分析へ。Customer Interaction OSは、品質の可視化からKPI・VOCの分析、改善課題の特定までを支援します。
Customer Interaction OSの詳細を見る →CUSTOMER INTERACTION OS
顧客対応という仕事を、技能として体系化しました。
Skill IDは、顧客対応の仕事を分析・比較・活用するための共通コードです。対応内容を単なる言葉として扱うのではなく、仕事の構造や必要な技能の観点で整理・分類し、品質の評価や改善、経営への活用までを一貫して支える基盤となります。
品質管理の仕事が変わります
1評価する共通の基準で対応を捉える。
2分析する技能の使い方と課題を確認する。
3改善する教育・運用の改善につなげる。
4経営につなげるKPI・VOC・CXの議論に活用する。
Customer Interaction OSでできること
全発話分析
通話やチャットの全ての発話を、Skill IDで分析・分類します。
必要技能・実施技能の可視化
求められた技能と実際の対応を照合し、課題を把握します。
KPI・VOC・CXとの連携
分析結果を顧客対応品質の改善と組織の議論へつなげます。
Basic｜対応品質を、改善できる情報へ。
対応品質の強み・課題を可視化し、教育や運用の改善に役立つ情報へ。
説明用の仮想データです
Management｜KPI・VOC・CXへつなぐ。
対応品質の分析結果を、関連指標とあわせて確認するための入口に。
説明用の仮想データです
導入メリット・料金
顧客対応の品質を、改善と経営判断につなげる。
対応品質の可視化と改善の基盤を整えるプラン
月額
90,000円
初期設定費
400,000円
組織での活用・運用定着まで見据えたプラン
月額
130,000円
初期設定費
700,000円
分析量による従量課金なし／1社・1組織でのご利用
導入スタートキャンペーン
2026年11月10日〜12月20日
3時間の研修＋フィードバック研修
（10名まで）を無償提供
（10名まで）を無償提供
まずは、無料で体験してください。
5件の応対品質分析を体験
実際の応対データ（5件）をもとに、分析レポートのサンプルをご確認いただけます。
分析を体験する →Skill-ID School
顧客対応品質の見方や改善の進め方を学べる研修コンテンツを体験いただけます。
スクールを体験する →