--- sourceDocument: オーストラリアの対話型インターフェース sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/conversational-interfaces Release : - australia ft:locale : - ja-JP ft:publication_title : - オーストラリアの対話型インターフェース ft:clusterId : - convint bundleId : - convint workflow : - Platform --- # 音声ページ # アシスタントアナリティクスの \[音声\] ページ {#ariaid-title1} * リリースバージョン: Australia * * 更新日 2025年10月15日 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：7分 アシスタントデザイナーのアシスタントアナリティクスの \[音声\] ページから、音声アシスタントのパフォーマンスを監視します。 音声ダッシュボードページには、合計会話数、回避率、会話結果、満足度スコア、応答時間、ツール実行パフォーマンス、音声アシスタントによって呼び出された AI エージェントのパフォーマンスなど、音声アシスタントの使用状況とパフォーマンスに関連する主要なメトリクスが集計されます。図 : 1. アシスタントアナリティクスの音声ダッシュボードページ \[音声アシスト機能\] ページの可視化は、次のことに役立ちます。 * 音声アシスタントのインタラクションの量と結果を監視して、アダプションを評価し、改善が必要な領域を特定します。 * 推定顧客満足度 (CSAT) スコアとエンゲージメントメトリクスを追跡することで、ユーザーエクスペリエンスと効率の向上に役立ちます。 * AI エージェントのパフォーマンスと転送された会話を分析して、音声ワークフローを最適化し、ライブエージェントへの依存を減らします。 {#voice-assistant-analytics__ul_mdr_53l_dhc} 次のオプションを使用して、ダッシュボードデータをフィルタリングできます。 * 音声アシスタントでフィルター:特定の音声アシスタントのメトリクスを表示します。 * 言語でフィルター:英語、ドイツ語、スペイン語などの会話言語別にメトリクスを表示します * コミュニケーションチャネルタイプ別にフィルタリング:電話、モバイルアプリ - iOS、モバイルアプリ - Android、Web ブラウザーなどのチャネル別にメトリクスを表示します。 * 日付範囲でフィルタリング:特定の期間のメトリクスを表示します。 {#voice-assistant-analytics__ul_rdf_dwv_j3c} ## 音声アシスタント {#voice-assistant-analytics__section_z1q_gjl_dhc} 回避された音声会話の割合 : ダッシュボードのこの領域には、大規模言語モデル (LLM) トランスクリプト分析によって測定された、音声アシスタントによって正常に自己処理された音声会話の割合が表示されます。このメトリクスは、ユーザークエリを個別に処理する音声アシスタントの有効性を測定します。図 : 2. 回避された音声会話の割合 経時的に回避された会話の合計 : ダッシュボードのこの領域には、選択した日付範囲で転送された音声アシスタントとの会話の傾向が表示されます。日付にカーソルを合わせると、アシスタントの名前、回避された会話の数、および回避された会話の割合が表示されます。図 : 3. 経時的に回避された会話の合計数 合計会話数 : ダッシュボードのこの領域には、選択した日付範囲内の音声アシスタントとの会話の合計数が表示されます。このメトリクスを使用して、音声インタラクションの増加を追跡し、アシスタントのパフォーマンスのベンチマークを設定します。図 : 4. 合計会話数 経時合計会話数 : ダッシュボードのこの領域には、選択した日付範囲の音声会話の傾向が表示されます。日付にカーソルを合わせると、アシスタントの名前、その日付にアシスタントが処理した会話の数、および選択した日付範囲の合計会話数に対するアシスタントが処理した会話の割合が表示されます。図 : 5. 経時合計会話数 使用中の AI 音声エージェント : ダッシュボードのこの領域には、選択した日付範囲の会話を処理するためにアシスタントによって呼び出された AI 音声エージェントの数が表示されます。図 : 6. 使用中の AI 音声エージェント 経時的に使用されている AI 音声エージェント : ダッシュボードのこの領域には、選択した日付範囲で会話を積極的に処理しているアシスタントに関連付けられた AI 音声エージェントの傾向が表示されます。日付にカーソルを合わせると、エージェントとエージェントの呼び出し回数を含むアシスタント名が表示されます。図 : 7. 経時的に使用されている AI 音声エージェント ## その他の会話結果 {#voice-assistant-analytics__section_krf_hjl_dhc} ライブエージェントに転送された会話 : ダッシュボードのこの領域には、さらにサポートを受けるために音声アシスタントからライブエージェントに転送された会話の数が表示されます。このメトリクスは、ユーザーが音声アシスタントが提供できる範囲を超えてサポートを必要とする頻度を示します。このデータを使用して、一般的なエスカレーショントリガーを特定し、アシスタントワークフローを最適化して不要な転送を減らします。図 : 8. ライブエージェントに転送された会話 作成されたチケットの数 : ダッシュボードのこの領域には、会話後のフォローアップアクション用に作成されたチケットの数 (インシデントレコードやケースレコードなど) が表示されます。これにより、ユーザーの問題が正式な追跡と解決を必要としたインスタンスが強調表示されます。チケット作成の傾向を監視して、アシスタントの有効性を評価し、問題解決の改善が必要な領域を特定します。図 : 9. 作成されたチケットの数 切断された会話 : ダッシュボードのこの領域には、エンゲージメント前に突然終了した会話や切断された会話の数が表示されます。音声インタラクションにおける潜在的な摩擦点や技術的な問題を明らかにします。切断された会話を調査して、アシスタントの信頼性とユーザーエクスペリエンスを向上させます。図 : 10. 切断された会話 ## 会話とユーザーインサイト {#voice-assistant-analytics__section_swf_3jl_dhc} 即時ライブエージェント転送 : ダッシュボードのこの領域には、コールの開始から 30 秒以内にユーザーがライブエージェントへの転送を要求した会話の数が表示されます。このメトリクスは、電話での会話にのみ適用されます。このメトリクスを使用して、ライブエージェントへのほぼ即時のエスカレーションを促進するシナリオを特定します。図 : 11. 即時ライブエージェント転送 推定顧客満足度 (CSAT) スコア : ダッシュボードのこの領域には、LLM トランスクリプト分析によって計算された、選択したデータ範囲内の音声会話の平均推定 CSAT スコアが表示されます。5 段階評価で採点され、1 = 最も満足、5 = 最も満足しています。このメトリクスは、音声アシスタントのインタラクションに対するユーザーの感情を追跡します。CSAT の傾向を追跡して、アシスタントの更新の影響を評価し、ユーザーエクスペリエンスの改善をガイドします。図 : 12. 推定顧客満足度 (CSAT) スコア 平均音声会話時間 : ダッシュボードのこの領域には、転送後にライブエージェントと費やした時間を除いた音声会話の平均時間が表示されるため、値はコールの AI が処理した部分のみを反映します。このメトリクスは、音声インタラクションの効率を評価するのに役立ちます。このメトリクスを使用して、会話を簡素化し、解決時間を短縮する機会を特定します。図 : 13. 平均音声会話時間 ## 応答時間 {#voice-assistant-analytics__section_ynv_3rv_j3c} 応答時間は、ユーザーが質問または要求を完了してから、音声アシスタントが応答を開始するまでの期間です。 50 パーセンタイル応答時間 : ダッシュボードのこの領域には、応答の 50% が完了した応答時間が表示されます。この時間よりも時間がかかったのは回答の 50% のみでした。 図 : 14. 50 パーセンタイル応答時間 90 パーセンタイル応答時間 : ダッシュボードのこの領域には、応答の 90% が完了した応答時間が表示されます。この時間よりも時間がかかった回答はわずか 10% でした。図 : 15. 90 パーセンタイル応答時間 99 パーセンタイル応答時間 : ダッシュボードのこの領域には、応答の 99% が完了した応答時間が表示されます。この時間よりも時間がかかった回答はわずか 1% でした。図 : 16. 99 パーセンタイル応答時間 ## ツールインサイト {#voice-assistant-analytics__section_bdf_rsv_j3c} ツールタイプ別の実行数 : ダッシュボードのこの領域には、スクリプト、フローアクション、サブフロー、RAG ベースの検索など、タイプ別に分類されたツール実行の数が表示されます。ツールタイプの詳細については、「 [Add tools and information to an AI agent](https://www.servicenow.com/docs/access?context=add-tool-aia&version=australia&pubname=australia-intelligent-experiences&ft:locale=en-US) 」を参照してください。このメトリクスを使用して、音声会話中に最も頻繁に呼び出されるツールを把握し、ツールのパフォーマンスを最適化します。図 : 17. ツールタイプ別の実行数 50 パーセンタイル応答時間 : ダッシュボードのこの領域には、実行の 50% が完了し、残りの 50% の実行がこの時間よりも長くかかったツールの実行時間が表示されます。このメトリクスを使用して、音声会話中の一般的なツール実行時間を把握します。図 : 18. ツールの 50 パーセンタイル応答時間 90 パーセンタイル応答時間 : ダッシュボードのこの領域には、実行の 90% が完了したツール実行時間が表示されます。この時間よりも時間がかかったのは実行のわずか 10% でした。このメトリクスを使用して、会話フローに影響を与える可能性のある遅いツールの実行を特定します。図 : 19. ツールの 90 パーセンタイル応答時間 99 パーセンタイル応答時間 : ダッシュボードのこの領域には、実行の 99% が完了したツール実行時間が表示されます。この時間よりも時間がかかったのは実行のわずか 1% でした。このメトリクスを使用して、ツールのパフォーマンスの最適化が必要な外れ値のケースを検出します。図 : 20. ツールの 99 パーセンタイル応答時間 ## AI エージェントの使用 {#voice-assistant-analytics__section_jyn_jjl_dhc} AI 音声エージェントサマリー : ダッシュボードのこの領域には、解決ステータスやエージェントごとの合計会話数など、音声会話中に呼び出された AI 音声エージェントのパフォーマンスサマリーが表示されます。このメトリクスを使用して、成功しているエージェントを特定し、低実績エージェントを改善します。図 : 21. AI 音声エージェントサマリー