AI 品質管理には、管理者や品質管理チームが顧客とのやり取りをレビューし、パフォーマンスの傾向を特定し、大規模なコーチングプログラムを支援する機能が含まれています。 これらの機能には、評価や音声分析、コーチングに関する洞察、自動顧客満足度（CSAT）、感情分析、リアルタイム文字起こしなどが含まれます。 これらの機能は、組織が品質レビューを標準化し、エージェントのパフォーマンスを監視して業務成果を向上させるのに役立ちます。

Webex AI 品質管理機能は、さまざまなレベルで設定できます。

• 組織レベル—組織に対してこの機能を有効にし、サポートされている場合は追加の設定を利用できるようにします。

• キューレベル—機能に応じて、選択したキューのみに適用するか、すべてのキューに適用するかを選択します。

• エージェントレベル—機能に応じて、すべてのエージェントまたは選択したエージェントに機能を適用します。

前提条件

• お客様は、新しいアドオン SKU である AI Assistant を購入する必要があります。

• ユーザは、ユーザ プロファイル アクセスに AI Assistant を含める必要があります。 このアクセスを提供するには、プロファイル内のデスクトップ エクスペリエンスの一部として設定を構成します。 ユーザプロファイルの管理方法（デスクトップエクスペリエンスを含む）については、以下を参照してください。  コンタクトセンターユーザのユーザプロファイルを管理する 記事。

AI 品質管理アドオンを購入すると、Control Hub で組織向けに以下の機能を有効にできます。

機能	説明	いつ使用するか	使い方	含まれるもの	有効化範囲
評価と音声分析	管理者や品質管理チームが評価基準に基づいてやり取りを採点し、音声信号を使用して注意が必要なやり取りを特定するのに役立ちます。	品質レビューを標準化し、パフォーマンスを一貫して監視し、最も重要なやり取りにレビューの取り組みを集中させる。	コントロールハブでこの機能を有効にしてから、Webex Contact Center に評価フォームを作成してください。	AI 品質管理	組織
コーチングの洞察	過去のやり取りデータ、品質結果、および KPI の閾値を使用して、管理者向けのコーチング推奨事項を生成します。	エージェントの優れた点を特定し、改善すべき点を明確にし、コーチングに関する話し合いを証拠に基づいて支援する。	コントロールハブでこの機能を有効にし、次にチームに対して有効にして、KPI しきい値を設定します。。	AI 品質管理	組織
感情分析*	完了したやり取りに対する顧客の感情を計算し、その結果を肯定的、中立的、または否定的に分類します。	レビューが必要となる可能性のあるやり取りを特定し、エージェントのパフォーマンスや顧客体験に関する議論に、より詳細な背景情報を追加するため。	コントロールハブで必要なキューの感情分析を有効にする。	両方	キュー（Queue）
自動 CSAT*	自動 CSAT スコアは、オペレータと発信者間の会話を分析することで、顧客満足度を予測するのに役立ちます。	顧客満足度に関する AI ベースの洞察を提供することで、組織がサービス品質を向上させ、データに基づいた意思決定を行えるよう支援する。	Auto CSAT で顧客満足度を測定しましょう。	両方	エージェント（Agent）
リアルタイム文字起こし*	顧客とエージェントの会話をリアルタイムで文字起こしし、エージェントとスーパーバイザーが会話内容をリアルタイムで把握できるようにします。	アクセシビリティを向上させ、ライブインタラクションの洞察を提供し、コンプライアンスと品質の監視を支援します。	リアルタイム文字起こしを有効にする。	両方	キュー（Queue）

* これらの機能は AI Assistant SKU にも含まれています。

1. コントロールハブにログインし、[サービス] > [コンタクトセンター] に移動します。
2. ナビゲーション ペインの「デスクトップ エクスペリエンス」の下にある「AI 機能」を開きます。

管理者は、コントロールハブの AI 機能エリアで評価と音声分析を有効にすることで、品質レビューや AI を活用した評価ワークフローをサポートできます。 有効化されると、管理者や品質管理者は評価フォームを作成し、音声信号を使用して注意が必要なやり取りを特定できるようになります。

以下の手順に従うことで、コントロールハブで評価と音声分析を有効にすることができます。

1. コントロールハブにログインし、[サービス] > [コンタクトセンター] に移動します。
2. ナビゲーションペインで「AI 機能」を開きます。
3. 組織レベルの設定セクションで、TURN を 評価と音声分析 に設定します。
4. [保存] をクリックします。

管理者は、コントロールハブの AI 機能エリアでコーチングに関するインサイトを有効にすることで、スーパーバイザーのコーチングワークフローをサポートできます。 有効化されると、管理者は後でチーム向けにコーチング インサイトを有効にし、Webex Contact Center で KPI しきい値を設定できます。

以下の手順に従うことで、コントロールハブでコーチングインサイトを有効にできます。

1. コントロールハブにログインし、[サービス] > [コンタクトセンター] に移動します。
2. ナビゲーションペインで「AI 機能」を開きます。
3. 組織レベルの設定セクションで、TURN が Coaching Insights について説明しています。
4. [保存] をクリックします。

はじめる前に

• 感情分析を使用するキューでは、リアルタイム文字起こしが有効になっていることを確認してください。
• 選択したキューの文字起こしが開始されるように、関連するフローが更新されていることを確認してください。

管理者は、コントロールハブの AI 機能エリアで感情分析を有効にすることで、完了したやり取りにおける顧客の感情を分類できます。 有効化されると、システムは感情を肯定的、中立的、否定的の 3 つに分類し、管理者がレビューが必要な可能性のあるやり取りを特定するのに役立ちます。

コントロールハブで感情分析を有効にするには、以下の手順に従ってください。

1. コントロールハブにログインし、[サービス] > [コンタクトセンター] に移動します。
2. ナビゲーションペインで「AI 機能」を開きます。
3. キューレベルの設定セクションで、TURN を 感情分析 にオンにします。

4. すべてのキューに対して AI によるサマリーを有効にする場合は、「すべてのキューに適用」を選択してください。

5. 特定のキューで有効にする場合は、 キュー Tab からキューのリストを選択し、次のページでサマリーの生成をオンに切り替えて、サマリーの種類を選択します。

6. [保存] をクリックします。

はじめる前に

• 通話録音を有効にすることで、通話後の処理が容易になり、自動顧客満足度予測の作成に必要となります。

管理者は、Control Hub の AI 機能エリアで自動 CSAT 機能を有効にすることで、コンタクトセンターでの顧客対応における顧客満足度を予測できます。 Auto CSAT を有効にすると、AI ベースの顧客満足度スコアが提供され、管理者やアナリストはこれを使用してサービス品質を評価し、傾向を特定することができます。

コントロールハブで自動 CSAT を有効にするには、以下の手順に従ってください。

1. コントロール ハブにログインし、サービス > コンタクト センターに移動します。

2. ナビゲーションペインで「AI 機能」を開きます。

3. TURN は、 キュー レベル設定 セクションから Auto CSAT をオンにし、すべてのキューでこの機能を有効にする場合は、すべてのキューを選択します。

4. 「エクスペリエンス管理」を選択して、自動 CSAT モデルのトレーニングに使用するアンケートの CSAT 質問を選択するか、「グローバル変数」を選択して、アンケートの回答を保存するために使用されるグローバル変数を選択します。  

5. 特定のキューに対して有効にする場合は、「queues」Tab からキューのリストを選択し、次のページでサマリーの生成をオンにして、サマリーの種類を選択します。

6. [保存] をクリックします。

自動 CSAT 構成は管理者のみが使用でき、ユーザ プロファイルを通じて管理できます。 Auto CSAT を予測するために使用するモデル、トレーニングに使用するデータソース、トレーニングと評価の頻度などの詳細については、  AI 透明性技術ノートを参照してください。

以下の手順に従うことで、コントロールハブでリアルタイム文字起こしを有効にできます。

1. コントロールハブにログインし、[サービス] > [コンタクトセンター] に移動します。
2. ナビゲーションペインで「AI 機能」を開きます。
3. TURN は、 キュー レベル設定からのリアルタイム文字起こしについて説明しています。
4. この機能にすべてのキューを適用するか、機能の キュー Tab と TURN から必要なキューを選択するかを選択します。
5. クリック フローを管理する フローデザイナーに移動し、文字起こしが必要なキューにリンクされているコールフローを特定します。
6. リアルタイムの文字起こしを有効にするには:

   • 特定のキューについては、以下を参照してください。  特定のキューでメディアストリーミングを有効にする この記事では、説明されている条件付きロジックを使用して、Flow Designer 内でメディア ストリーミングを設定する方法について説明します。

   • すべてのキューの場合: フローデザイナーで、関連するコールフローのイベントフローキャンバスに移動し、Start Media Stream アクティビティを直後に追加します。 エージェントが回答しました イベント。 このアクションは、このフローを介してルーティングされるすべての通話の文字起こしを開始し、特定のキューに使用される条件付きロジックの必要性を回避します。 アクティビティを追加したら、 保存 そして 公開 変更を適用するための更新されたフロー。

     

メディア ストリーミングにより、オーディオ ストリームを複製して処理し、リアルタイムで文字起こしできるようになります。これにより、顧客とのやり取りのオーディオが確実にフォークされ、文字起こしエンジンが話し言葉を処理してテキストに変換できるようになります。

グローバルデスクトップレイアウトを使用している場合、AI Assistant は自動的に利用可能になるため、追加の操作は必要ありません。

エージェントのデスクトップをカスタマイズするためにカスタムレイアウトを使用している場合は、AI Assistant を有効にするために次の編集を行う必要があります。

1. advancedHeader を探します: カスタムレイアウト JSON 設定で、関連する各ペルソナ (エージェント、スーパーバイザー、エージェントスーパーバイザー) の   エリア   セクションを探します。  area セクション内で、advancedHeaderArray を見つけます。

2. AI Assistant コンポーネントを追加します。次の JSON スニペットを、新しい個別の項目として theadvancedHeaderarray に追加します。

   {

   「comp」:「ai-assistance」

   }

カスタムデスクトップレイアウトの作成と変更に関する包括的なガイドについては、「カスタムデスクトップレイアウトの作成」の記事を参照してください。    デスクトップレイアウトの詳細については、「デスクトップレイアウトの管理」の記事を参照してください。   

カスタムレイアウトを使用しており、リアルタイム文字起こし機能を有効にする場合は、レイアウト JSON で  RT_TRANSCRIPT visibility が正しく設定されていることを確認する必要があります。

 パネル セクションを探します。カスタムレイアウトの JSON 設定で、関連する各ペルソナ（エージェント、スーパーバイザー、エージェント兼スーパーバイザー）のエリアセクションを見つけます。 エリアセクション内で、 パネル セクションを探します。

RT_TRANSCRIPT 設定を確認します。 パネル セクション内に、次のコードスニペット（またはリアルタイム文字起こし用の同様の設定）が存在することを確認してください。  

{

"comp": "md-tab",

「属性」：{

「スロット」:「Tab」

"class": "widget-pane-tab"

},

"子供たち"：[

{

「コンプ」:「スロット」

「属性」：{

 "名前": "RT_TRANSCRIPT_TAB" 

}

}

],

「可視性」：「RT_TRANSCRIPT」

},

{

"comp": "md-tab-panel",

「スロット」:「パネル」

クラス: "ウィジェットペイン"

},

"子供たち"：[

{

「コンプ」:「スロット」

「属性」：{

"名前": "RT_TRANSCRIPT"

}

}

],

「可視性」：「RT_TRANSCRIPT」

},

 RT_TRANSCRIPT visibility が有効になっていることを確認してください。重要なのは「visibility」: "RT_TRANSCRIPT" 属性です。 この属性が存在すること、および値 RT_TRANSCRIPT がシステムで定義された可視性設定に対応していることを確認してください。 Visibility 属性が欠落しているか、異なる値に設定されている場合、リアルタイム転写 Tab は表示されません。

保存して適用：変更したカスタムレイアウトの JSON ファイルを保存し、コントロールハブ内の該当するユーザまたはプロファイルに適用します。

Cisco では、AI を活用して包括的かつ革新的な未来を創造します。 当社の AI を活用した機能は、潜在的な危害を軽減しながら機能性を向上させるよう責任を持って設計されています。 Cisco は、透明性、公平性、説明責任、プライバシー、セキュリティ、信頼性という 6 つの基本原則に基づいた、当社の責任ある AI フレームワークに準拠しています。  これらの原則は当社の製品開発プロセスの指針となり、AI テクノロジーが責任を持って倫理的に統合されることを保証します。

各 AI 機能はこれらの原則を中核として開発されており、安全性、公平性、プライバシーの高い基準を維持しながらユーザ エクスペリエンスを向上させます。

これらの機能はオプションであり、組織の管理者は特定のニーズに応じて柔軟に有効化または無効化できます。 各機能のアーキテクチャ、使用ガイドライン、安全上の考慮事項、倫理的な影響について詳しく説明した包括的な技術ノートを提供します。 以下のドキュメントは、組織内でこれらの機能を有効にする管理者向けのリファレンスとして役立ちます。

• 自動車 CSAT