JP2007257330A - 顧客対応要員を評価させるプログラム、評価方法、および顧客対応要員の評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】顧客対応者が日頃抱えている潜在的な課題、工夫（暗黙知）を引き出して（表出化）、共有（連結化）する。
【解決手段】複数の顧客対応要員とそれぞれの顧客との対話内容を取得する手段と、複数の顧客対応要員を評価グループにグループ分けする評価グループ決定手段と、その対話内容の評価が設定される評価シート情報をそれぞれ生成する手段と、評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員が所属する評価グループにグループ分けされている顧客対応要員の端末に前記評価シート情報を配布する手段と、評価グループにグループ分けされている顧客対応要員の端末から評価シート情報に対する評価結果を受信する手段と、評価シート情報に対する評価結果を評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員の端末に提供する手段と、を備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、顧客対応要員の評価技術に関する。

コールセンタ市場は、年率30％以上の成長をしており、その品質向上は常に重要な課題である。特に、オペレータの顧客に対する対応の品質を、顧客満足度の観点から、より向上させる必要がある。

一方、一般の店舗、例えば、家電量販店、ホームセンタ、あるいは、飲食店等においても、顧客対応者の接客態度が、その店舗の評価、あるいは、売上げに少なからず影響する。したがって、一般の店舗においても、顧客に対する対応の品質をより向上させる必要がある。

従来は、顧客対応品質を向上させる方法として、第三者の評価者（例えば、コールセンタ専門家、店舗に対するコンサルタント等）が、顧客対応者の対話音声を聞いて、そこから声質、会話力などを直感的に判断して総合的に評価する方法が採られてきた。

しかし、従来の手段では、対話評価は、専門家が顧客対応者に対して、一方的に評価を行うだけであったため、顧客対応者が日頃抱えている潜在的な課題、工夫（暗黙知）を引き出して（表出化）、共有（連結化）するなど、SECIモデル（下記非特許文献１参照）を活用する仕組みに欠けていた。

また、従来の暗黙知共有システム（下記特許文献１参照）では、暗黙知をデータベースに登録して共有することが目指されてきた。すなわち、この技術では、暗黙知の登録は、暗黙知表現テンプレート（「○○は、○○と○○○○することにより、○○○という結果を得た」等）を使って行うとされている。この方法では、登録者であるオペレータは、暗黙知を自発的に思い出して記入しなければならず、想起可能な暗黙知の質・量に限界がある。

また、従来の対話評価（下記特許文献２参照）は、対話のチェックリストにしたがって、トップダウンで評価するだけであり、オペレータが抱えている潜在課題の共有、潜在課題を克服するノウハウの共有ができない。
特開２００２−１５７４１５号公報 特開平１０−３３３５４３号公報 特開２０００−２５０７１４号公報 特開２００２−２６３２９号公報 特開２００４−２８８０１７号公報 野中郁次郎他著、「知識創造企業」、東洋経済新報社、１９９６年

本発明の目的は、顧客対応者が日頃抱えている潜在的な課題、工夫（暗黙知）を引き出して（表出化）、共有（連結化）できる情報処理技術を提供することである。

本発明は前記課題を解決するために、以下の手段を採用した。すなわち、本発明は、複
数の顧客対応要員とそれぞれの顧客との対話内容を取得する手段と、前記顧客対応要員が相互にそれぞれの前記対話内容を評価する評価グループに、前記複数の顧客対応要員をグループ分けする評価グループ決定手段と、前記それぞれの対話内容を含み、その対話内容の評価が設定される評価シート情報をそれぞれ生成する手段と、前記評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員が所属する前記評価グループにグループ分けされている顧客対応要員の端末に前記評価シート情報を配布する手段と、前記評価グループにグループ分けされている顧客対応要員の端末から前記評価シート情報に対する評価結果を受信する手段と、前記評価シート情報に対する評価結果を前記評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員の端末に提供する手段と、を備える顧客対応要員の評価装置である。

本発明によれば、評価グループにグループ分けされた顧客対応要員の端末に、それぞれの顧客対応要員と顧客との対話内容を含み、その対話内容の評価が設定される評価シート情報を配布する。そして、それらの端末からその対話内容に対する評価結果を受信する。そして、その評価結果をその対話を行った顧客対応要員の端末に提供する。したがって、評価グループにグループ分けされた顧客対応要員の間で、相互に対話内容を評価し、共有できる。

本発明は、前記評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員自身の評価結果と、その対話を行った顧客対応要員以外の顧客対応要員の評価結果とを比較する手段をさらに備えるようにしてもよい。

本発明は、前記評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員以外の顧客対応要員の評価結果を集計する手段をさらに備えるようにしてもよい。

また、本発明は、コンピュータその他の装置、機械等が上記いずれかの処理を実行する方法であってもよい。また、本発明は、コンピュータその他の装置、機械等に、上記いずれかの処理を実行させるコンピュータ実行可能なプログラムであってもよい。また、本発明は、そのようなプログラムをコンピュータその他の装置、機械等が読み取り可能な記録媒体に記録したものでもよい。

本発明によれば、顧客対応者が日頃抱えている潜在的な課題、工夫（暗黙知）を引き出して（表出化）、共有（連結化）できる。

以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態（以下、実施形態という）に係る情報システムについて説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成には限定されない。

＜発明の概要＞
図１に、本情報システムによって例示される発明の概要を示す。本情報システムは、コールセンタを例にして、コールセンタのオペレータの学習サイクルを支援する。
（１）一般的に、顧客に対応する組織においては、日常の顧客対応業務を通じて、工夫やノウハウ（これを暗黙知という）が組織内の各メンバ（オペレータ）に蓄積される（共同化）。
（２）本情報システムは、スキルレベルの異なるオペレータ同士で、互いの対話データを分析することで、顧客対応のノウハウ、潜在課題を抽出する（表出化）。そのため、本情報システムは、暗黙知を共有するための評価グループを生成する。本情報システムは、その評価グループ内で、それぞれのメンバが、他のメンバと顧客との対話データを互いに評
価する。その評価の際に、対話原則と呼ぶガイドライン（本来あるべき対話の特性、手法を示す情報）が基準とされる。
（３）さらに、本情報システムは、各自が抽出したノウハウを含むコメント、潜在課題をマージしてフィードバックする（連結化）。
（４）本サイクル（（１）から（３））を繰り返し実施する（内面化）。このプロセスを繰り返すことによって、顧客対応の暗黙知が各評価グループ内のメンバに共用され、各メンバの顧客対応スキルが向上する。さらに、本情報システムは、学習の経過を、自己モニタリング度、単純総計の集計、各自が抽出したノウハウを含むコメントを整理し、表示する機能を提供する。

図２に、本情報システムの原理を示す。図２に示されたそれぞれの機能は、サーバ上のコンピュータプログラム、オペレータが使用するＰＣ（パーソナルコンピュータ）２−１、２−２上のコンピュータプログラムおよび管理者用ＰＣ５上のコンピュータプログラムとして実現される。

すなわち、図２のように、本情報システムは、ＰＣ２−１等において顧客対応の対話を入力する顧客対話入力手段２１と、それぞれのオペレータが自身の属する評価グループ内のメンバと顧客との対話に対する評価を入力するとともに、それぞれのオペレータの顧客との対話に対する他のメンバの評価結果を表示する対話評価入出力手段２２とを有する。このうち、顧客対話入力手段２１（本発明の対話内容を取得する手段に相当）としては、例えば、オペレータが顧客との対話に使用する電話機で構成できる。また、対話評価入出力手段２２は、オペレータが使用するＰＣ２−１等で実行されるコンピュータプログラムおよび前記ＰＣ２−１等に接続される表示装置、入力装置（キーボード、ポインティングデバイス等）として実現される。

また、本情報システムは、サーバ１上に、評価グループ決定手段１１を有する。評価グループ決定手段１１は、例えば、スキルレベルや特性の異なるオペレータ同士で評価グループを決定する。

また、本情報システムは、サーバ１上に、発話ごとの評価シート生成手段１２（本発明の生成する手段に相当）を有する。発話ごとの評価シート生成手段１２は、顧客対話入力手段２１から入力された対話内容を評価するための評価入力シートを作成する。評価入力シートは、当該対話を実施したオペレータの所属する評価グループのメンバの端末に配布され、当該オペレータ自身による自己評価および他のオペレータによる相互評価に使用される。

また、本情報システムは、サーバ１上に、自己モニタリング度算出手段１５、単純総計評価手段１６、および評価結果生成手段１３を有する。自己モニタリング度算出手段１５（本発明の比較する手段に相当）は、対話評価入出力手段２２から入力された同一評価グループ内の評価に対して、各オペレータが自己に対して指摘できた率を算出する。単純総計生成手段１６（本発明の集計する手段に相当）は、指摘された問題の数、ノウハウの数を算出する。評価結果生成手段１３は、前記自己モニタリング度算出手段１５の出力と、単純総計生成手段１６の出力と、発話ごとのコメントをマージしてＰＣ２−１等に表示する。

また、本情報システムは、サーバ１上に、評価コメント分類手段１７と、成績状況算出手段１４とを有する。評価コメント分類手段１７は、入力された全評価コメントをテキスト間の距離によって分類して分類結果を表示する。成績状況算出手段１４は、これまでの評価の成績状況を算出する。算出された成績は、成績データ記録手段１８に格納されるとともに、それぞれのオペレータ（ＰＣ２−１等）にフィードバックされる。また、算出さ
れた成績は、品質管理者（管理者用ＰＣ５）に提供される。

＜システム構成例＞
図３に、本情報システムのシステム構成図を示す。図３のように、本情報システムは、電話網に接続される電話機３−１、３−２、・・・、３−Ｎと、電話網を通じたオペレータと顧客との対話を録音する音声記録装置４と、ＬＡＮに接続されるサーバ１、オペレータ用のパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）２−１、２−２、・・・、２−Ｎ、管理者用ＰＣ５、および音声テキスト変換用のＰＣ６とを備えている。

電話機３−１等は、それぞれのオペレータに設けられており、顧客との対話に使用される。オペレータが顧客と対話した対話内容は、電話網を通じて音声記録装置４に記録される。音声記録装置４は、例えば、ハードディスクで構成される。

また、ＰＣ２−１等も、それぞれのオペレータに設けられている。ＰＣ２−１等は、サーバ１から配布される対話評価のための評価シートを表示し、各オペレータの相互評価を入力するために使用される。この評価結果は、サーバ１に送信され、サーバ１にて集計および解析される。

集計された結果および解析された結果は、ＰＣ２−１等に送信される。このようなＰＣ２−１等とサーバ１との相互作用により、オペレータによる相互の暗黙知の共有が促進される。さらに、集計された結果および解析された結果は、管理者用ＰＣ５に送信され、管理者に使用される。

なお、ＰＣ６は、音声記録装置４で記録された音声データを音声認識してテキストに変換する際に使用される。また、ＰＣ６は、その音声認識結果の校正に使用される。ただし、サーバ１から配布される対話評価のための評価入力シートに対話内容を示すテキストデータが含まれず、対話内容がそのまま音声データで再生される形式で評価がなされる場合、ＰＣ６による音声認識は不要である。その場合には、サーバ１は、評価シートに音声データを付加したものをＰＣ２−１等に配布すればよい。そして、例えば、評価シートの所定の位置をＰＣ２−１等の画面上でポインタによりクリックすると、対話時の音声が再生されるようにすればよい。

なお、本実施形態では、コールセンタにおいてオペレータの学習を支援する場合を例にして情報システムの処理を説明している。しかしながら、本発明の実施は、このようなコールセンタのシステムに限定されるものではなく、例えば、家電量販店、ホームセンタ、コンビニエンスストア、ファーストフードの店舗、スーパーマーケット、百貨店、その他の店舗において、顧客対応者の学習を支援する情報システムとして実現できる。その場合には、対話内容の音声データ収集のため、電話機のかわりに、音声を入力する携帯無線機（例えば、マイクロホン付きの無線機）を備えるようにすればよい。

＜画面例＞
図４に、対話評価入力画面例を示す。この画面には、評価入力シート３０が表示されている。評価入力シート３０は、顧客がコールセンタに問い合わせを行ったときの一連の対話内容を評価するシートである。サーバ１は、音声記録装置４にアクセスし、テキストデータに変換されている対話内容を評価シートのフォームの中に埋め込み、評価シート３０を作成する。サーバ１は、作成した評価シートをＰＣ２−１等に配信する。

図４のように、評価入力シート３０は表形式であり、それぞれの行は、１人の発話者の１回の発話に対応している。各行は、行番号、発話者、発話内容、評価の選択肢（「良い」または「悪い」の選択肢）、対話原則、コメントの各フィールドを有している。

このうち、発話者は、その行の発話内容の発話者を示している。本実施形態では、オペレータか顧客かを識別する。発話内容は、その発話者が発話した音声を音声認識機能によってテキストに変換したものである。

また、評価入力シート３０は、選択肢チェックボックスを有し、「良い」または「悪い」のいずれかが評価者によってチェックされる。評価には、評価者自身が、自分の発話内容を評価する自己評価と、自己評価以外の評価グループ内の相互評価がある。

通話原則の欄には、対話評価の目安となるガイドラインが表示される。このガイドラインは、例えば、対話内容が、効率的か（効率性）、一貫しているか（一貫性）、ユーザの特性に整合した対話となっているか（ユーザタイプ適合）等である。

コメント欄には、評価者がコメントを入力する。コメントは、その評価（チェックボックスの選択）が「悪い」であった場合の理由、あるいは、その対話内容に関連する評価者が有するノウハウを含む。コメントを容易に入力することを支援するため、その対話が、なぜ良い・悪いかを根拠付ける理由となる対話原則を選択してコメント欄に取り込めるようにしてもよい。

評価者であるオペレータがＰＣ２−１等の画面上で「回答完了」ボタンを押下する（ポインティングデバイスで選択する）と、評価が入力された評価入力シート３０がサーバ１に返送される。一方、オペレータが画面上のクリアボタンを押下すると、評価入力シート３０の選択肢（チェックボックス）およびコメント欄がクリアされる。

図５に、評価結果シートの表示画面例を示す。評価結果シートは、図４に示した評価入力シート３０に、評価者が評価を入力した結果である。評価が入力された評価入力シート３０は、一旦サーバ１に収集された後、集計および解析に供されるとともに、それぞれの対話の発話者であるオペレータにフィードバックとして返送される。

図５のように、評価結果シートは、図４の評価入力シート３０とほぼ同様の構成である。ただし、評価結果シートでは、オペレータの発話に対して、当該オペレータ自身、および、他者が評価した選択肢（「良い」および「悪い」）と、コメントが表示される。この評価結果シートの表示により、各オペレータは、自己評価だけではなく、他のオペレータによる当該オペレータの対話に対する評価も参照することができる。なお、サーバ１が、これらの評価シ入力ート３０から主要なキーワード等、対話分析を実行し、学習教材を生成するようにしてもよい。

図６および図７に、成績資料の表示例を示す。成績資料は、評価結果シートの内容を集計した結果である。成績資料によって各オペレータの問題点、ノウハウの指摘数、学習サイクルごとのデータを表示し、学習状況を把握することができる。

図６で、自己モニタリング度とは、他のオペレータが指摘した評価が、当該対話を行ったオペレータ自身の自己評価と一致した割合を示している。すなわち、自己モニタリング度が、例えば、５０パーセントとは、他のオペレータが指摘した評価のうち、半数は、自身で認識していたことを示す。自己モニタリング度のグラフ１回目、２回目とあるのは、所定の期間内（例えば、各月）に実施された評価の回数（順位）を示している。図６の例では、例えば、その期間内で、現在２回の評価が実施されたことを示している。１回の評価は、単位期間（例えば、１日、あるいは、１週間）に発生した顧客との対話について、図４に示した評価入力シート３０がサーバ１からＰＣ２−１等に配布され、評価結果シートがサーバ１に戻ることで実行される。ただし、その期間のすべての対話を評価してもよ
いし、所定の条件（ランダム、対話時間の長いもの、短いもの等）でサンプルされたものを評価するようにしてもよい。

図６で単純総計とは、例えば、否定的な評価（選択肢「悪い」）をオペレータごとに集計した結果である。ただし、肯定的な評価（選択肢「良い」）をオペレータごとに集計してもよい。

なお、各オペレータが指摘したコメントをデータマイニングにより、分析し、集計してもよい。上述のように、このコメントには、対話内容が「悪い」と評価された場合の理由、その他の指摘事項、および、その対話内容に関連するノウハウが含まれる。このような分析により、評価者のコメントが分類表示される。そのため、各オペレータは、自身の顧客との対話に対してどのような指摘がされているか概要を把握することができる。また、対話内容に関連するノウハウを収集できる。

図７は、そのようなコメントの分類表示の例である。例えば、「受付番号」の提示に関する否定的な指摘が集計され、出現頻度とともに明示されている。ここで、出現頻度とは、例えば、全評価コメント中の当該分類のなされたコメントの件数である。

＜処理フロー＞
図８に、本情報処理装置による処理（対応品質支援処理という）全体の流れを示す。この処理は、サーバ１で実行されるプログラムによって実現される。

この処理では、まず、サーバ１は、評価グループ決定処理を実行する（Ｓ１）。この処理では、各オペレータが、いずれかの評価グループに所属するようにグループ分けされる。本情報システムは、そのような評価グループ内での相互評価を支援する。

オペレータのグループ分けがなされると、サーバ１は、それぞれのオペレータの顧客との対話内容を記録した対話データ（例えば、音声認識処理によりテキストデータに変換されているデータ）を読み出す（Ｓ２）。そして、サーバ１は、対話ごとの評価入力シート３０（図４参照）を作成する（Ｓ３）。

そして、サーバ１は、ネットワークを通じてそれぞれのオペレータのＰＣ２−１等に、そのオペレータが属する評価グループのメンバの対話データを含む評価入力シート３０を送信する（Ｓ４）。この処理を実施するサーバ１（のプログラム）が配布する手段に相当する。

各ＰＣ２−１等にて評価入力シート３０を受信すると、オペレータは、自身のＰＣ２−１等にて評価結果を入力する（Ｓ５）。評価が入力されると、ネットワークを通じて入力結果がサーバに受信される（この処理を実施するサーバ１（のプログラム）が本発明の受信する手段に相当する）。サーバ１は、評価結果シート（図５参照）を作成し、評価グループ内のメンバ（その対話を実施したオペレータ）に送信する（Ｓ６）。この処理を実施するサーバ１（のプログラム）が提供する手段に相当する。

さらに、サーバ１は、各員の成績の変化の集計、コメントの状況の解析処理を実行する。そして、サーバ１は、集計結果、解析結果を管理者要ＰＣ５に送信する（Ｓ７）。

図９に評価グループ決定処理（図８のＳ１）の詳細を示す。この処理では、サーバ１は、例えば、管理者の設定にしたがって、評価グループの数を入力する（Ｓ１１）。

次に、サーバ１は、それぞれのオペレータの属性を登録した不図示のオペレータデータ
ベースからオペレータの属性を読み出す。オペレータの属性は、複数の項目を含み、各項目は、属性値を有する。この項目は、属性の軸を構成し、各オペレータは、その属性値にしたがって、多次元空間の所定位置（属性ベクトル）が決定される。例えば、経験年数、勤務地（東京＝１、大阪＝２、沖縄＝３、北海道＝４等）、スキル（高い＝１、普通＝２、低い＝３等）等である。

そして、サーバ１は、それぞれの評価グループにおいて、オペレータの属性値（属性ベクトル）の距離が極力大きくなるように、各評価グループにオペレータを割り当てる。距離は、それぞれのオペレータの属性値の差の２乗の和で定義できる。

例えば、ある評価グループに、１人目のオペレータとして経験年数＝１年以内のものが割り当てられている場合、２人目のオペレータとしては、経験年数最長のオペレータを割り当てる等である。なお、この場合、距離が完全に最大になる必要はなく、極力大きくなるようにグループ分けできればよい。

また、このような評価グループ分けの手順に代えて、例えば、ランダムにオペレータを選択しても構わない。また、類似するオペレータを同一の評価グループに入れるグループ分け（属性値の距離が小さくなるグループ分け）でも構わない。

図１０Ａ−１０Ｃに、各員の成績の変化の集計処理、コメント解析処理（図８の７）の詳細を示す。このうち、図１０Ａは、自己モニタリング度集計処理を示すフローチャートである。

この処理では、サーバ１は、他のオペレータが悪いと評価した対話のうち、その対話を実施したオペレータ本人が気づいていた割合を算出する（Ｓ７１）。

そして、サーバ１は、図６に示した表示画面により、それぞれのＰＣ２−１等、および管理者用ＰＣ５に、各オペレータの自己モニタリング度を表示する（Ｓ７２）。

図１０Ｂは、単純総計処理を示すフローチャートである。この処理では、サーバ１は、単位時間あたり他のオペレータが悪いと評価した対話と、「良い」と評価した対話の数をそれぞれのオペレータについて集計する（Ｓ７４）。

さらに、サーバ１は、それぞれのオペレータについて、良い評価と悪い評価の比を算出する（Ｓ７５）。そして、サーバ１は、図６に示した表示画面により、それぞれのＰＣ２−１等、および管理者用ＰＣ５に、各オペレータについての集計結果、集計結果の履歴（例えば、前回の評価等）を表示する（Ｓ７６）。

図１０Ｃは、定性分析処理を示すフローチャートである。この処理では、サーバ１は、評価者の全コメントを複数の特性軸示すキーワードとの類似度で分類する（Ｓ７８）。類似度は、例えば、キーワードとそのキーワードと関連する他のキーワードとの関係（遠近）が数値で定義されている辞書データベースを参照することによって決定すればよい。このような類似度による分類は、データマイニングの手法として知られている。

そして、サーバ１は、類似するテーマに関係するコメントをまとめて（図７参照）、それぞれのＰＣ２−１等、および管理者用ＰＣ５に表示する（Ｓ７９）
＜効果＞
以上述べたように、本情報システムによれば、実際の具体的な顧客対話内容を、異なる知識をもつオペレータ同士で分析することで、効果的に暗黙知の抽出が可能とすることになる。また、本情報システムによれば、異なる特性のオペレータ同士で評価することで、オ
ペレータが日常業務を経験することによって得た暗黙知をもとに、潜在課題や共有すべきノウハウを表出化、共有することが可能となる。

一方、評価グループに、類似した属性のオペレータを含めることで、共通の始点から多数の意見を収集し、きめの細かい評価が可能となる。

＜コンピュータ読み取り可能な記録媒体＞
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。

ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、メモリカード等がある。

また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。

情報システムによって例示される発明の概要を示す図である。 情報システムの原理を示す図である。 情報システムのシステム構成図である。 対話評価入力画面例を示す図である。 評価結果シートの表示画面例を示す図である。 成績資料の表示例（自己モニタリング度、単純総計）を示す図である。 成績資料の表示例（評価コメントの分類）を示す図である。 情報処理装置による処理全体の流れを示す図である。 評価グループ決定処理の詳細を示す図である。 自己モニタリング度集計処理を示すフローチャートである。 単純総計処理を示すフローチャートである。 定性分析処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１ サーバ
２−１、２−２、２−３、６ ＰＣ
３−１、３−２、３−３ 電話機
４ 音声記録装置
５ 管理者用ＰＣ

Claims (5)

1. コンピュータに、複数の顧客対応要員とそれぞれの顧客との対話内容を取得するステップと、
   前記顧客対応要員が相互にそれぞれの前記対話内容を評価する評価グループに、前記複数の顧客対応要員をグループ分けする評価グループ決定ステップと、
   前記それぞれの対話内容を含み、その対話内容の評価が設定される評価シート情報をそれぞれ生成するステップと、
   前記評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員が所属する前記評価グループにグループ分けされている顧客対応要員の端末に前記評価シート情報を配布するステップと、
   前記評価グループにグループ分けされている顧客対応要員の端末から前記評価シート情報に対する評価結果を受信するステップと、
   前記評価シート情報に対する評価結果を前記評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員の端末に提供ステップと、を実行させ、顧客対応要員を評価させるプログラム。
2. 前記評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員自身の評価結果と、その対話を行った顧客対応要員以外の顧客対応要員の評価結果とを比較するステップをさらに実行させる請求項１に記載の顧客対応要員を評価させるプログラム。
3. 前記評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員以外の顧客対応要員の評価結果を集計するステップをさらに実行させる請求項１または２に記載の顧客対応要員を評価させるプログラム。
4. コンピュータが、複数の顧客対応要員とそれぞれの顧客との対話内容を取得するステップと、
   前記顧客対応要員が相互にそれぞれの前記対話内容を評価する評価グループに、前記複数の顧客対応要員をグループ分けする評価グループ決定ステップと、
   前記それぞれの対話内容を含み、その対話内容の評価が設定される評価シート情報をそれぞれ生成するステップと、
   前記評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員が所属する前記評価グループにグループ分けされている顧客対応要員の端末に前記評価シート情報を配布するステップと、
   前記評価グループにグループ分けされている顧客対応要員の端末から前記評価シート情報に対する評価結果を受信するステップと、
   前記評価シート情報に対する評価結果を前記評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員の端末に提供ステップと、を実行する顧客対応要員の評価方法。
5. 複数の顧客対応要員とそれぞれの顧客との対話内容を取得する手段と、
   前記顧客対応要員が相互にそれぞれの前記対話内容を評価する評価グループに、前記複数の顧客対応要員をグループ分けする評価グループ決定手段と、
   前記それぞれの対話内容を含み、その対話内容の評価が設定される評価シート情報をそれぞれ生成する手段と、
   前記評価シート情報に含まれる対話内容の対話を行った顧客対応要員が所属する前記評価グループにグループ分けされている顧客対応要員の端末に前記評価シート情報を配布する手段と、
   前記評価グループにグループ分けされている顧客対応要員の端末から前記評価シート情報に対する評価結果を受信する手段と、
   前記評価シート情報に対する評価結果を前記評価シート情報に含まれる対話内容の対話
   を行った顧客対応要員の端末に提供する手段と、を備える顧客対応要員の評価装置。

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