パターン認識機能や機械学習機能は、大量の過去データから共通のパターンや関連性を学習し、未知の事象に対して最適な判断や回答を導き出すことを可能にします。選択肢イは、顧客の問い合わせ内容から関連資料や過去の履歴を分析し、最適な回答をリアルタイムで提示するという、これらの技術を活用した質の高い応対事例です。
基本情報技術者2018年度 春期午前問 61
2018年度 春期 基本情報技術者 午前 問61
難度
標準
蓄積されたデータに対してパターン認識機能や機械学習機能を適用することによって、コールセンタにおける顧客応対業務の質的向上が可能となる事例はどれか。
選択肢
ア応対マニュアルや顧客の基本情報を電子化したものを、オペレータの要求時に応対用の画面にポップアップ画面として表示する。
イ顧客の問合せの内容に応じて、関連資料や過去の応対に関する全履歴から、最適な回答をリアルタイムで導き出す。
ウ電話応対中のオペレータが回答に窮したときに、その電話や応対画面をベテランのオペレータや専門要員に転送する。
エベテランのオペレータが講師となり、応対マニュアルを教材にして,新人オペレータに対するロールプレイング研修を繰り返して実施する。
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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この解説は？
この解説は AI 生成です（詳細）
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AI は事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があります。 重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。
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分野「ストラテジ」の学習ポイント
この問題の理解を「分野全体の力」に広げるための足がかり
- 何が問われるか
- 本問の分野で問われる代表的な知識・用語の整理。
- 学習の進め方
- 正解／誤答の選択肢ごとに「なぜ正しい / なぜ違うのか」を1行ずつ言語化すると定着する。
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