CXスコアは、Finと人間の両方のやり取りにわたるサポート体験に対する顧客の感情を測定します。調査に頼らず、サポートリーダーやチームに顧客の感情を完全に可視化します。
この記事を使ってCXスコアの仕組みを理解し、パフォーマンスレポートとトピックスエクスプローラーでスコアを確認し、ベンチマークパネルで業界の同業者とパフォーマンスを比較し、スコアを向上させるベストプラクティスを適用してください。
注意：CXスコアは現在、以下の条件を満たすすべてのFin顧客に利用可能です。
ZendeskやSalesforceなどのソースプラットフォームから会話をインポートしており、オン・オフを切り替え可能であること。
Finを導入していること。
サブスクリプションにProアドオンが含まれていること。
CXスコアはどんな課題を解決するのか？
CXスコアはサポートリーダーやチームが以下の問題に対処するのを支援します。
調査によるCSATは不完全で偏りがある - 小規模で自己選択的なグループからのフィードバックを取得し、極端な意見が過剰に代表されることが多い。
顧客はAIと人間のエージェントを異なる評価をする - 顧客はAIサポートを厳しく評価する傾向があり、公平な評価が難しい。
関心を失った顧客は測定されない - 中立的または不満足な体験をした顧客を含め、調査に回答しない顧客は満足度指標から除外されることが多い。
すべてのAI会話をスケールして満足度を測定する方法がない - 完全なカバレッジがなければ、チームは傾向を追跡し、摩擦点を特定し、全体的なサポート品質を向上させるのに苦労する。
調査設計が結果を歪めることがある - 調査のタイミングや表現の小さな変更が、サポート品質が変わっていなくてもスコアに影響を与える。
CXスコアは調査に頼らず、すべての意味のあるやり取りをスコアリングすることで、Finとチームメイトの会話全体で顧客の感情をより完全かつ一貫して把握できるようにします。
CXスコアの仕組み
CXスコアは機械学習を使い、CXスコア理由と呼ばれる特定の要因に基づいて意味のある会話をスコアリングします。これらはモデルが各会話で評価する信号カテゴリです。
モデルは会話を分析し、以下のカテゴリで明確な信号（ポジティブまたはネガティブ）を特定します。
回答の質（Fin AI Agent）：Fin AI Agentの回答がどれだけ明確で正確であったか、矛盾なく問題を解決したかを測定します。
回答の質（Teammate）：人間のチームメイトの回答がどれだけ明確で正確であったか、矛盾なく問題を解決したかを測定します。
顧客の労力：顧客が支援を得るためにどれだけの労力をかけたかを測定します（例：繰り返し説明や複数の引き継ぎ）。
強い感情：顧客が喜び、感謝、苛立ち、怒りなどの強いポジティブまたはネガティブな感情を表現したかを検出します。
製品／サービスのフィードバック：製品（機能、バグ）や提供されたサービス（配送、信頼性）に対する称賛や批判を捉えます。
ポリシーフィードバック：返金やアカウントルールなどの会社方針に対するポジティブまたはネガティブな反応を強調します。
各理由は独立して評価されます。明確な信号があれば、モデルは値（ポジティブ、ネガティブ、高、低）を割り当てます。強い指標がなければ、その属性は中立と見なされます。
特定の理由がスコアに他の理由より影響を与える隠れた公式や重み付けはありません。代わりに、モデルは非中立の理由の組み合わせを見て、1から5の全体的なCXスコア評価を導き出します。
CXスコアの具体的な基準
以下の条件が満たされると、会話はCX評価を受けます。
会話がクローズされていること。
評価を決定するのに十分な決定的な情報が会話にあること。
会話がメッセンジャーまたはメールで行われていること（電話ではない）。電話の会話はスコアリングされず、CXスコアデータに表示されません。
注意：最近、基準を拡大してカバレッジを広げました。以前はスコアリングされなかった短いまたは低コンテキストの会話も、評価する明確な信号があればスコアを受ける可能性があります。
スコアの正確性を保つため、モデルは自動的にスパムを除外します。
CXスコアへのアクセス方法
パフォーマンスレポートでCXスコアを見る方法
CXスコアを見るには、分析 > パフォーマンスに移動し、レポートの最初のセクションにあるCXスコアチャートを確認してください。
Finのみで対応した会話のすべての評価のうち、ポジティブな顧客評価の割合が表示されます。
CXスコアチャートが表示されない場合は、この記事の冒頭にある3つの適格基準をすべて満たしているか確認してください。
このスコアはFinのサービスに対する顧客満足度を反映しています。CXスコアチャートでドリルインをクリックすると、FinのCXスコアの背後にある会話と、主要な瞬間を強調し各スコアの理由を説明する要約が表示されます。
トピック別にCXスコアを追跡する方法
トピックスエクスプローラー（分析 > トピックスエクスプローラー）では、トピックごとにCXスコアのパフォーマンスを追跡できます。各トピックはCXスコアを表示し、どの問題領域がうまく対応されているか、どこに注意が必要かを確認できます。
高ボリュームでCXスコアが低いトピックを特定し、クリックしてサブトピック別のツリーマップと折れ線グラフを表示し、最も影響力のあるサブトピックの根本原因に対処してターゲットを絞った改善を行いましょう。
さらに詳しく調べるには、特定のCXスコア理由でトピックスエクスプローラーをフィルターし、その理由でスコアを左右するトピックを特定します。例えば、「CX Score reasons is Negative product feedback」でフィルターし、その理由で最も多くのネガティブなCXスコアを生むトピックを見つけ、根本原因を理解してターゲットを絞った対策を講じます。
注意：CXスコア付きのトピックを表示するには、十分な適格会話数が必要です。AI生成のトピックとサブトピックについて詳しくはこちら。
CXベンチマーキング
Finパフォーマンスレポートのベンチマークパネルでは、業界別に匿名化されたピアグループとCXスコアを比較できます。Proプランの顧客のみ利用可能です。
CXスコアを業界ベンチマークと比較する方法
ベンチマークパネルの開き方
パネルには以下が含まれます：
Benchmarkボタンが見えない場合は、ワークスペースにProアドオンが含まれているか確認してください。
業界セレクター — パネル上部のドロップダウンで、デフォルトは「すべての業界」。15以上の業界が検索・フィルター可能。30未満の適格ワークスペースがある業界は顧客プライバシー保護のため選択肢に表示されません。
スコア分布 — 2つの水平積み上げバーで、ワークスペースのCX評価内訳（評価1～5）とピアグループの分布を比較。
密度曲線 — 滑らかなグラフで、ピアのスコア範囲分布を示し、「あなたはここにいます」マーカーでワークスペースの位置を表示。
「注目ポイント」カード — ワークスペースがピアと意味のある差異を示すCX理由率を強調。カードにカーソルを合わせると、ワークスペースの率とピア中央値が表示される。
制限事項
ベンチマークの制限と適格性
CXスコアベンチマークパネルには以下の制限と適格要件があります。
最小会話数の閾値 — Finが関与した会話が75未満のワークスペースはベンチマークデータから除外されます。
注意：データは常に匿名化されています。個々のワークスペースのスコアは他者に見えず、集計された匿名化分布のみがピアグループ間で共有されます。
CXスコアを最大限に活用する
CXスコアの価値を最大化するために、以下を推奨します。
アクション | 確認すべきこと |
傾向とパターンを追跡する |
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低スコアの会話を調査する |
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AI生成の説明を探る |
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よくある質問
CXスコアはCSATとどう違うの？
CXスコアはCSATとどう違うの？
従来のCSAT調査は顧客満足度の狭く偏った見方を提供します。回答率は低く、フィードバックは極端な体験のみを反映し、AIサポートは人間主導の会話より厳しく評価されることが多いです。
CXスコアは調査に頼らず、すべての意味のあるやり取りをスコアリングすることで、Finとチームメイトの会話全体で顧客の感情をより完全かつ一貫して把握できるようにします。
CXスコアの一部に納得がいかない場合はどうすればいいですか？
CXスコアの一部に納得がいかない場合はどうすればいいですか？
CSATと同様に、CXスコアが正確でない、またはカウントすべきでないと思う場合は、会話にタグ付け（例：「exclude_from_cx」）をしてください。そのタグを使ってレポートでその会話を除外できます。
カスタムレポートの一部のチャートでCX評価でフィルターできないのはなぜですか？
カスタムレポートの一部のチャートでCX評価でフィルターできないのはなぜですか？
「CX Score rating」と「CX Score rating explanation」属性はConversations datasetに由来するメトリクスでのみ利用可能です。また、「CX Score Reasons」という新しい属性が追加され、CXスコアに影響を与える理由でチャートをフィルターまたはセグメントできます。
ドロップダウンに自分の業界が表示されないのはなぜですか？
ドロップダウンに自分の業界が表示されないのはなぜですか？
業界は、そのグループに30以上の適格なワークスペースがある場合にのみ表示されます。これは顧客プライバシー保護のための閾値です。業界がリストにない場合は、すべての業界を選択してベンチマーク全体と比較してください。
なぜ自分のワークスペースがベンチマークに含まれていないのですか？
なぜ自分のワークスペースがベンチマークに含まれていないのですか？
ワークスペースはベンチマークデータに含まれるために、Finが関与した会話が少なくとも75件必要です。この閾値を下回ると、ベンチマークパネルはピア比較にあなたのワークスペースを反映しません。
自分のデータは他の顧客と共有されますか？
自分のデータは他の顧客と共有されますか？
いいえ。ベンチマークでは匿名化された集計分布のみが使用されます。個々のワークスペースのスコアが他者に見えることはありません。
なぜベンチマークデータが古く感じるのですか？
なぜベンチマークデータが古く感じるのですか？
ベンチマークは現在、ライブデータではなく固定の4か月間のデータスナップショット（2025年12月〜2026年3月）を使用しています。これにより、ピアグループの分布は業界の最近の変化を反映しません。
人間のエージェントの会話をベンチマークできますか？
人間のエージェントの会話をベンチマークできますか？
いいえ。ベンチマークパネルにはFinの会話のみが含まれます。人間のエージェント、workflow、その他のエージェントタイプの会話はベンチマークデータから除外されます。