コールセンター応対品質チェックリストを作るプロンプト

コールセンターやカスタマーサポートのSV（スーパーバイザー）業務で、応対品質のモニタリングをしていると、「毎回チェック項目を一から書き出すのが手間」「評価者によって観点がぶれる」と感じることがあるはずです。

このプロンプトは、対応内容の要約やログを入力するだけで、AIに評価観点ごとのチェックリストと具体的な改善点まで整理させるものです。コピーしてそのままChatGPTやGeminiなどに貼り付けて使えます。

コピペ用プロンプト

以下のコードブロックの中身をそのままコピーして、AIチャットに貼り付けてください。【】で囲まれた部分はご自身の状況に合わせて書き換えてください。

あなたは経験豊富なコールセンターのSV（スーパーバイザー）です。以下の対応内容をもとに、応対品質のチェックリストと評価コメントを作成してください。

【対応内容の要約・ログ】: 配送遅延の問い合わせ。開始時の挨拶はやや事務的。途中で顧客の状況確認を丁寧に行い、代替案（返金/再送）を提示。最後のお詫びの言葉がやや弱い
【評価したい観点】: 標準的な応対品質（挨拶・傾聴・解決力・クロージング）
【評価対象者の経験レベル】: 新人（入社3ヶ月未満）

# 出力してほしい内容
1. 評価観点ごと（挨拶・傾聴・解決力・クロージング等）のチェック項目リスト（できていた/改善余地ありを判定できる形式）
2. 今回の対応で良かった点（具体的な発言・行動を引用しながら）
3. 改善すべき点と、次回に向けた具体的なアドバイス
4. フィードバック面談で伝える際の言い方の例（新人が萎縮しないトーンで）

# 出力フォーマット
チェック項目は表形式または箇条書きで整理し、最後に「総合評価コメント」として3〜4行でまとめてください。

# 制約条件
- 提供された対応内容の範囲で評価し、記載のない事実を勝手に補って断定しない
- 改善点の指摘は具体的な行動レベルで示し、抽象的な精神論にしない

使い方3ステップ

モニタリングした通話・チャット対応の内容を要約するか、実際のログをそのまま貼り付けます。上記プロンプト内の【対応内容の要約・ログ】【評価したい観点】【評価対象者の経験レベル】を書き換えます。
ChatGPTやGeminiなどのAIチャットに貼り付けて送信します。
出力されたチェックリストと評価コメントをもとに、フィードバック面談の準備や、評価シートへの記入を行います。

入力例と出力サンプル

入力例（評価観点を変更した場合）

【対応内容の要約・ログ】: 「不良品が届いた」というクレーム対応。開始直後に丁寧な謝罪あり。原因究明よりも先に返品・交換の案内を優先し、顧客の不満はスムーズに収まった
【評価したい観点】: クレーム対応特化（謝罪・共感・再発防止）
【評価対象者の経験レベル】: 中堅（1〜3年程度）

出力サンプル（抜粋）

チェック項目

初動の謝罪：◯（開始直後に実施できている）

顧客への共感表現：△（謝罪はあるが「ご不便をおかけしました」等の共感の言葉がやや少ない）

再発防止の言及：△（今回は未実施。商品確認体制について一言添えるとより丁寧）

総合評価コメント 初動対応のスピードと的確さは高く評価できます。次のステップとして、再発防止に関する一言を添えると、顧客の安心感がさらに高まります。

カスタマイズのコツ

自社のCS部門で使っている評価基準（例：5段階評価、独自の応対フレームワーク）があれば、【出力してほしい内容】にその基準名を明記すると、既存の評価シートに沿った形式で出力されます。
複数の対応事例をまとめて評価したい場合は、対応ログを事例ごとに分けて入力し、「事例ごとに評価」と指定するとよいでしょう。
新人教育用には「良かった点を先に伝え、改善点は1〜2個に絞る」よう出力フォーマットに条件を加えると、フィードバック面談で使いやすくなります。

注意点

出力された評価はあくまで叩き台です。最終的な評価は、実際の対応音声・ログを確認したうえでSVが判断してください。
顧客の個人情報（氏名・電話番号・住所等）は入力せず、対応内容のみを要約して入力してください。
評価コメントを人事評価に直接使う場合は、社内の評価制度・規定と整合しているか事前に確認してください。