「毎月SVが苦労してやっている応対品質評価を、AIで全自動化する」というプロジェクト。QAシートの評価項目である『お客様の気持ちに寄り添った対応ができていたか（5点満点）』を、AIにそのまま評価させました。すると、全く同じような丁寧な応対をしているコールのログなのに、AIはあるコールには「寄り添えているので5点」、別のコールには「事務的なので2点」と、気まぐれでバラバラな点数をつけました。オペレーターからは「AIの評価基準が意味不明で納得いかない！」と大ブーイングが起きてしまいました。

システムエンジニアリングの要件定義において、「寄り添い」や「おもてなし」「プロ意識」といった情緒的で曖昧な言葉はエラーの元です。AIは数値や明確なロジックしかブレずに処理することはできません。人間が定義できないものは、AIも絶対に定義できないのです。

「寄り添い」という抽象的な言葉を、事実として確認できる基準に変換します。

「寄り添い」という曖昧な言葉を評価基準からなくし、「直後1文以内に共感の言葉があるか」という明確な基準に変えます。誰が評価しても、同じ結果になる基準です。 

☐ 評価シートの中から「言葉遣い」「傾聴」など曖昧な項目を1つ選ぶ

☐ その項目を「〇〇という言葉を3回以上使っていれば合格」のような事実基準に書き換える

☐ 書き換えた基準で、新人SVとベテランSVが同じ点数をつけられるか試してみる

「寄り添い」のような曖昧な言葉は、AIにとってはノイズでしかありません。評価基準を「事実として確認できるかどうか」に変換すれば、AIも新人SVもブレなく同じ点数をつけられるようになります。