高度なAIエージェントのAIエージェント満足度（BSAT）評価の分析

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AIエージェント満足度（BSAT）評価は、AIエージェントの対応に対するカスタマーの満足度を測定するためのフィードバック手段です。BSAT評価を分析することで、ユースケースや対話について的を絞った改善に役立てることができます。

この記事では、以下のトピックについて説明します。

BSAT評価を分析する
BSAT評価で会話をフィルタリングする
次のステップ

BSAT評価を分析する

パフォーマンスの概要ダッシュボードを使用して、AIエージェントのBSAT評価を分析できます。

BSAT評価を分析するには

右上隅にある「AIエージェント」ドロップダウンフィールドで、BSAT評価を分析するAIエージェントを選択します。
左側のメインメニューで、「分析」>「AIエージェントの分析」を選択します。
パフォーマンスの概要ダッシュボードが表示されます。
ヒント：パフォーマンスの概要ダッシュボードの詳細については、「パフォーマンスの概要ダッシュボードを使用した高度なAIエージェントの分析」を参照してください。

このダッシュボードには、BSAT評価に関する以下の情報が含まれます。

平均BSATスコアと応答率の分析

平均BSATスコアはAIエージェントの全体的なパフォーマンスのレベルを示し、応答率はBSAT評価を返してきたユーザーの数を示します。

平均BSAT評価と応答率を分析するには

パフォーマンスの概要ダッシュボードで、「パフォーマンスの概要」セクションを見つけます。
調査対象エリアにあるドロップダウンをクリックし、「BSAT」を選択します。

BSATの情報が表示されます。
- BSATスコア（ドロップダウンメニューのすぐ下に表示される数値）は、AIエージェントに対するユーザー満足度をパーセンテージで表します。このスコアは、「評価が4または5だった会話数」を「フィードバックが返された会話の総数」で割り、100を掛けて算出されます。
  このスコアの右側には、過去7日間のパーセンテージの変化も表示されます。
- 太字で表示されている平均BSATスコアは、カスタマーから寄せられた評価の合計を、フィードバックが返された会話の件数で割って算出された値です。括弧内の数値は評価を含む会話の総数です。色のついたバーは、1〜5の各フィードバック評価が全体に占める割合を示しています。赤・黄色・緑のグラデーションで視覚的に表現されています。
- 応答率（太字で表示）は、カスタマーが評価フィードバックを返した会話の割合です。括弧内の数値は会話の総数です。青と灰色で応答率を視覚的に表すバーは、バー全体で会話の総数を表し、青は応答の割合を表します。

BSATスコア全体の傾向の分析

BSATスコアの全体的な傾向は、AIエージェントの満足度の経時的推移または低下を示します。

全体的なBSAT評価の傾向を分析するには

パフォーマンスの概要ダッシュボードで、「AIエージェントのパフォーマンス分析」のセクションを見つけます。
左側のドロップダウンリストで、「AIエージェントの総合的な満足度スコア - 全体の傾向」を選択します。
このビューで、各週の全体的なBSATスコアの変動を確認できます。
右側のドロップダウンリストで、「AIエージェントの総合的な満足度スコア - 言語別の傾向」を選択します。
このビューで、言語別の各週の全体的なBSATスコアの変動を確認できます。

ユースケース別のBSATスコアの分析

各ユースケースのBSATスコアを分析することで、さまざまなトピックに関する会話においてAIエージェントのパフォーマンスレベルを把握できます。

ユースケース別にBSAT評価を分析するには

パフォーマンスの概要ダッシュボードで、「AIエージェントのパフォーマンス分析」のセクションを見つけます。
左側のドロップダウンで、「目的別BSATスコア」を選択します。
このビューでは、各ユースケースのBSATスコアを確認できます。ユースケースは、返されたBSAT評価の多い順に降順で表示されます。
次に、「ユースケースのパフォーマンス」セクションを見つけます。

この表は、各ユースケースにおけるAIエージェントのパフォーマンスの概要を示したもので、以下の列を含みます。
- ユースケース名：会話内で特定されたユースケース。
- 会話：総会話数のうち、そのユースケースが含まれていた会話の数。
- 平均BSAT：ユースケースの平均BSATスコア。
- 最初のユースケース：会話内で特定されたユースケースが、最初のユースケースであった頻度。
- カスタム解決率：カスタム解決の割合。
- AIエージェント処理率：AIエージェントによる処理の割合。
- エスカレーション：このユースケースの会話内で、人間のエージェントへのエスカレーションが発生した数。この数値が高い場合は、このユースケースに関連する対話の内容を改善する余地があることを示しています。
- 失敗したエスカレーション：このユースケースの会話内で、AIエージェントがオンラインまたは対応可能でなかったために、人間のエージェントへのエスカレーションが試行されたものの、失敗した回数。
- 技術的エラー：このユースケースの会話内で、発生した技術的エラーの回数。トラブルシューティングの詳細については、「対話内の技術的エラーの調査」を参照してください。
  ヒント：表の右上にある% / # のトグルを使って、パーセンテージと実際の数とで表示を切り替えます。

BSAT評価で会話をフィルタリングする

会話ログ内で、BSAT評価のリクエストに対するカスタマーの応答に基づいて会話のリストをフィルタリングできます。これにより、これらの会話を詳しく調査し、改善が必要な箇所や機会を特定できます。たとえば、以下の条件に基づいてフィルタリングすることができます。

低いBSAT評価：会話が成功しなかった理由と、改善すべき点を確認します。
高いBSAT評価：会話が成功した理由と、その成功を他の領域で再現する方法を確認します。

詳細については、「高度なAIエージェントの会話ログの確認」を参照してください。

次のステップ

AIエージェントのBSAT評価を分析したら、AIエージェントのユースケースと対話を改善して、カスタマーサービスを向上させる必要があります。以下のリソースも参考にしてください。