カスタムスコアカードは、精度、トーン、ポリシー遵守など、重要視する基準を明確に設定することで、チームにとっての「良い状態」を定義します。スコアカードはモニターと連携して機能します。モニターはどの会話をレビューするかを定義し、スコアカードはそれぞれの評価方法を定義します。

異なるモニターごとに複数のスコアカードを持つことができます。モニター設定画面から、どのスコアカードをモニターに関連付けるか選択してください。

分析 > モニターに移動し、スコアカードをクリックします。既成のFin Quality Scorecardを使うか、+ 新しいスコアカードをクリックして独自のものを作成できます。

まずスコアカードの基準を追加します。新しいスコアカード > + 基準 > 新規作成をクリックしてください。

新しい属性を作成する際は、以下の手順に従ってください。

基準には短く明確な名前を付けます（例：感情分析や回答の正確さ）。この名前はレポートに表示され、参照用に使われます。

基準が何をチェックし、どのように評価されるかを明確に説明してください。この説明はAIが基準を評価する際の指示となり、正確であればあるほどAIの評価も正確になります。また、人間のレビュアーが一貫して同じ基準を適用するのにも役立ちます。

基準をAIによる自動評価にするか、人間のレビュアーによる手動評価にするか決めます。同じスコアカード内でAI評価と人間評価を混在させることも可能です。

レビュアーやAIが選択できる評価値を追加します（例：良い、普通、悪い）。各属性には最低2つの評価オプションが必要です。各評価オプションについては以下を行います。

割り当てたスコアは、その評価が全体のレビュー得点にどのように寄与するかを決定します。

各評価オプションに対して、特定のスコアが付けられた理由を説明する評価理由のリストを定義できます。評価理由はレビュアーやAIがスコアを一貫して分類するのに役立ち、会話全体のパターンを特定しやすくします。

AIが基準を評価する際、該当する場合は最も関連性の高い事前定義された理由を自動的に選択します。該当する理由がない場合は、AIが明確な説明を生成し、すべてのスコアに意味のある文脈を提供します。

自動レビュー スコアカードをオンに切り替えることで、スコアカードのQAプロセス全体を自動化できます。

有効にすると:

スコアカード基準を追加した後、全体のレビュー結果にどのように影響するかを設定します。

基準を重要としてマークできます。重要な基準が不合格評価を受けると、レビュー全体が不合格になります。

重要な基準は、コンプライアンス要件、安全性、ポリシー遵守、エスカレーション対応など、譲れない基準に役立ちます。

各基準には相対的重要度を定義する重みを割り当てられます。

重みは重要度を反映するために使います。例えば、正確さが速度より重要な場合は、効率より正確さに高い重みを付けます。

レビューが合格と見なされるための最低全体得点である合格基準値を定義できます。例えば、合格基準値が80%の場合、80%未満のレビューは不合格とマークされます。

これは重み付けスコアリング後に評価され、重要な基準がすでに不合格の場合は適用されません。

以下は3つの基準が最終得点にどのように組み合わされるかの例です。

全体得点 = (100×60 + 50×30 + 100×10) / (60+30+10) = 85%

レビューが完了すると、スコアは会話リストと各会話内の両方で確認できます。

モニターでは、会話リストに全体のレビュー得点（パーセンテージまたは不合格）と個々の基準評価が列として表示されます。これにより、会話全体のパフォーマンスを簡単に確認し、不合格や低評価を見つけやすくなります。

会話を開いてレビュータブに移動すると、割り当てられたスコアカード、レビュー状況、全体得点、各基準の選択評価が確認できます。この画面で最終得点の決定方法が正確にわかります。FinがAIで基準を評価した場合、レビュータブの評価にカーソルを合わせると、選択された評価、基準の説明、Finの評価理由がツールチップで一括表示されます。