コールセンターにおいて，オペレータの声の印象は，応対品質を決定する重要な要素の一つである．それゆえ，多くのコールセンターでは，応対品質の向上に活用するため，オペレータの声の印象について評価・採点を実施している．しかし，現状ではそのような評価・採点は人の手によって行うしかなく，その作業に多大なコストが必要となっている．そこで本研究では，機械学習によって声の印象評価を自動化することを試みた．特に，敵対的ドメイン適応によって予測の話者依存性を排除することや，訓練ラベルをソフトラベル化することで評点の順序関係を考慮することなどが今回の問題に有効であることを確認した．