プロジェクト概要
コールセンターの全通話を自動で文字起こし・AI分析し、品質スコアリングとクレームリスク判定を行うシステム。
1日100件以上の通話を統一基準で一次チェックし、問題のある案件だけを管理者に通知する。
通話チェック・フィードバック時間を従来比90%削減、重大クレーム発生をほぼゼロに改善した。
3つの主要機能
自動文字起こし・AI分析
通話音声を即座にテキスト変換し、案内品質のスコアリング、クレームリスクの自動判定、問題発言の特定を一括で実行。
スマートアラート・ダッシュボード
一定基準を超えた案件のみを管理者に自動通知。全件を人が聴く必要がなくなり、問題案件に集中できる。改善ポイントも明示。
既存システム完全統合
Salesforce顧客管理システムとの連携により、通話分析結果を顧客データと紐付け。一貫したワークフローの中で品質管理を実現。
技術スタック
- AI/音声処理：音声認識（文字起こし）、自然言語処理、感情分析
- バックエンド：Salesforce (Apex)、Laravel
- フロントエンド：Salesforce UI (Lightning Web Components)
- クラウド：AWS (Lambda等)
- データ連携：Salesforce Objects、REST API、CTI連携API
- 開発ツール：Claude Code、GitHub Copilot
技術的チャレンジ
大量通話の全件リアルタイム処理
1日100件以上の通話データを遅延なく文字起こし・分析するパイプラインを構築。バッチ処理ではなく、リアルタイム性を確保した設計。
業界特化の分析基準設計
汎用的なNLPではなく、コールセンター業務に特化した品質評価基準をAIに組み込む。企業・業界ごとにカスタマイズ可能な分析プロンプトを設計。
クレームリスクの精度向上
顧客の不満を示す微妙な表現やトーンの変化を検出し、クレームに発展する前に早期警告。偽陽性を抑えつつ、見逃しを限りなくゼロに近づけるチューニングを実施。
Salesforceとのリアルタイム連携
分析結果を既存の顧客管理フローに自然に組み込み、管理者の業務を増やすことなく品質管理を強化。
社会貢献・意義
コールセンター業界共通の課題である「品質管理の属人化」と「全件チェックの不可能さ」を解決する。
従来は管理者が1件10分かけて音声を聴く必要があり、1日100件の全件確認は物理的に不可能だった。
本システムにより全件を統一基準で自動チェックし、チェック・フィードバック時間を90%削減。重大クレームの発生をほぼゼロに抑え、オペレーターの対応品質と顧客満足度の両方を向上させた。
エンジニアにとっての魅力
即座に効果が見える開発
導入直後からチェック時間90％削減、クレームほぼゼロという明確な成果を実現。自分が作ったシステムのインパクトを、数字で実感できます。
AI×業務最適化の実践
汎用AIを業界特化の品質管理に落とし込むプロセスを経験。プロンプト設計や分析基準のチューニングなど、AIを実務で使いこなすスキルが身につきます。
今後の拡張余地が大きい
リアルタイム支援機能（オペレーターへの即時ガイド表示、不適切表現の即時警告）、成功トークパターンの自動学習、多言語対応など、開発ロードマップも豊富です。
技術選定の自由
ClassLabの「No Restrictions」方針のもと、目的達成に最適な技術を自ら選定し、提案できる環境があります。