AIコールセンター技術：仕組みとコスト

すべてのコールセンターが抱える本質的な課題は、運用コストの急増や顧客体験の低下を招かずに、大量の電話に対応することです。これまでは、基本的な問い合わせを対話型音声応答（IVR）メニューで処理し、チームが残りの業務に集中できるようにする方法が使われてきました。しかし、こうしたシステムは対応できる問い合わせの範囲が限られ、それ以外の顧客を長時間待たせることになりがちで、顧客にとって不満の原因になることも少なくありません。

そのため、より多くの企業が、日常的なやり取りを処理し、通話体験全体を改善するためにAIコールセンター技術を導入しています。AIコールセンターでは、会話型AIを活用し、自然でリアルタイムなカスタマーサービスの会話を実現します。AIは24時間365日のサポート、定型的な事務作業の完了、有人エージェントの支援を行い、必要に応じて複雑な電話を人間のエージェントへスムーズに引き継ぎます。これにより、1件あたりの通話コストを抑え、解決率を高められます。

このガイドでは、AIコールセンター技術の仕組み、評価すべき主な機能とビジネス上のメリット、インバウンド・アウトバウンド通話での実践例、検討すべき料金モデル、組織に適したソフトウェアの選び方を解説します。

AIコールセンターとは？

AIコールセンターとは、有人エージェントと連携して、または定型的な問い合わせではその代わりに、人工知能を使って顧客との会話を処理するコールセンターです。AIは音声による依頼を理解して応答し、顧客の定型タスクを完了させ、電話での会話中に有人エージェントを支援します。従来のIVRのような自動システムよりも、迅速かつ自然な電話サポートを提供できます。

顧客が企業のカスタマーサービス番号に電話すると、AIコールセンター内のAIエージェントが電話に応答し、用件を特定して、会話を交わしながらリアルタイムで応答できます。 

用件を特定した後、AIは次のような適切な対応を行えます。

• 関連情報の取得
• 質問への回答
• 注文状況の確認
• 予約の設定
• 顧客記録の更新

より高度な判断や専門的な支援が必要な場合、AIエージェントは人による対応が必要だと判断し、発信者を有人エージェントへ転送できます。 

AIコールセンターの仕組み

AIコールセンターは、オーケストレーションレイヤーによって調整される、リアルタイムで連携する3つの主要技術で動作します。一般的なやり取りでのそれぞれの役割は次のとおりです。

• スピーチtoテキスト（STT）モデル：発信者の言葉を、大規模言語モデル（LLM）が処理できるテキストに変換します。正確な文字起こしにより、LLMは異なるアクセント、話す速度、バックグラウンドノイズがあっても依頼内容を理解できます。
• 大規模言語モデル：発信者の依頼を解釈し、応答方法を決定します。承認済みのツールを使って、アカウント情報の取得、空き状況の確認、企業ナレッジベースの情報へのアクセスも可能です。
• テキスト読み上げ（TTS）モデル：LLMが生成した応答を自然な音声に変換します。音声品質、話すペース、応答速度はすべて、会話の快適さに影響します。

このオーケストレーションレイヤーは、これら3つの技術を調整します。また、通話全体を通じて接続されたツールも管理し、それらの間で情報を受け渡しながら各応答のタイミングを制御します。これにより、別々の3つのシステムが引き継ぎを繰り返すのではなく、1つの連続した会話のように感じられます。

自然に感じられる鍵はタイミングです。システムは明確な間を待つのではなく、発信者が話し終えたタイミングを予測するため、ターン間の遅延を短縮できます。割り込みにも同じリアルタイム認識を適用します。発信者がAIエージェントの応答中に話し始めると、システムは音声を停止し、発信者が話した内容を取得して、それに応じて返答を調整します。この機能はバージインと呼ばれることもあります。

発信者がこうした仕組みを意識する必要はありません。効果的なオーケストレーションは技術の存在を感じさせず、従来の電話メニューよりも自然で操作しやすい応対を実現します。

AIコールセンターソフトウェアの主な機能は？ 

AI音声技術は、通話の振り分け、有人エージェントの支援、会話の前後や最中に発生する事務作業の自動化を行えます。これを可能にするAI固有の機能を紹介します。

• インテントベースのルーティング：AIが発信者の言葉を分析して用件を特定し、適切なキュー、専門担当者、または承認済みのワークフローへ振り分けます。
• 有人エージェントへのリアルタイム支援：通話中の担当者に役立つ情報を提供します。ヘルプセンター文書の取得、応答案の提示、コーチングや感情に関するシグナルの共有、開示事項を読み上げるよう促すことなどが含まれます。
• 通話後の文書作成の自動化：通話要約を生成し、重要な詳細を抽出してCRMプラットフォームへ送信することで、通話後の手作業を減らします。
• AIによる品質モニタリング：通話を書き起こし、カスタム評価基準に照らして採点し、コンプライアンス上の問題やコーチング機会をフラグ付けします。これにより、チームリーダーは、開示漏れや反論への対応不足といった繰り返される問題を見つけやすくなります。

AIコールセンターソフトウェアは、チャネル間のコンテキストも統合できます。顧客は、音声、チャット、メール、その他のサポートチャネルを移動するたびに、同じ情報を繰り返す必要がありません。プラットフォームを企業のCRMシステムやヘルプデスクソフトウェアなどのツールと接続すれば、会話の開始場所に関わらず、エージェントは顧客の過去の会話、アカウント情報、依頼内容を確認できます。

コールセンターにおけるAIの主なメリットは？

AIカスタマーサービスエージェントは、定型的な電話への対応、会話中の有人エージェントの支援、営業時間外のサービス提供を行えます。これが測定可能なビジネス効果にどうつながるかを見ていきましょう。

運用コストの削減 

AIは、すべてを有人エージェントに振り分けるのではなく、大量かつ反復的なやり取りを自動化することで、コールセンターの運用コストを大幅に削減できます。 

GetmobilはElevenAgentsを導入しました。音声、ウェブチャット、WhatsAppに導入して、これまで各問い合わせで有人エージェントを必要としていたカスタマーサービスを自動化しました。導入後、コンタクトセンターのコストは60％削減され、AIエージェントがエスカレーションなしで初回対応時に75％の問い合わせを解決しました。

新規エージェントのオンボーディングを迅速化 

AIは、新しい有人エージェントが実際の電話対応を始める前に、現実的な顧客との会話を練習するのに役立ちます。電話対応中は、リアルタイムガイダンスによって承認済みの回答、ポリシー、次の対応を提示できるため、自信をつけ、一貫性のある対応をしやすくなります。 

TELUS Digitalは、年間2万人から3万人の新しいコンタクトセンター担当者を採用しており、研修用のリアルな音声・チャットシミュレーションを作成するためにElevenAgentsを活用しました。その結果、オンボーディング時間を20％削減し、エージェントの離職率低下の初期兆候も見られました。

初回対応での解決率を向上 

AIは、音声エージェントをその場で依頼を完了するために必要なツールとデータに接続することで、他部署へ回したり顧客にかけ直しを求めたりすることなく、初回対応での解決率を高められます。

mdhubは、行動医療クリニックの患者受け入れ管理を支援する企業で、患者の属性情報を収集し、保険を確認し、適切な医療提供者へ発信者を自動的に振り分けるためにElevenAgentsを導入しました。その結果、現在ではインバウンド通話の90％が最初から最後まで処理され、人による判断が必要な場合にのみスタッフが対応しています。

24時間365日のカスタマーサポート 

AI音声エージェントにより、24時間体制で質の高いカスタマーサポートを提供し、通話需要がチームの対応能力を超えた場合にも対応できます。顧客は夜間、週末、急な通話量の増加時にもサポートを受けられるため、待ち時間が減り、定型的な依頼が翌営業日に持ち越されるのを防げます。 

Insurelyはオンライン専業の保険データプロバイダーで、有人チームは通常の営業時間で稼働しながら、ElevenAgentsを使って週7日・24時間のカスタマーサポートを提供しています。営業時間外に発信者が人による対応を必要とした場合、AIがチームの業務再開後のコールバックを自動予約し、通話終了前に文字起こしを記録してメモを要約するため、引き継ぎで情報が失われることはありません。

複雑な顧客対応により多くの時間を確保 

AI音声エージェントは、承認済みの業務システムと接続し、定義済みのアクションを実行することで、定型的な依頼を処理できます。たとえば、パスワードをリセットする前の発信者本人確認、残高案内のためのアカウントデータ取得、予約確認のためのスケジュールシステム照会などが可能です。

Zingageは、400社以上の事業所にサービスを提供する在宅ケア運営プラットフォームで、ElevenAgentsを使い、90％以上の電話を自律的に解決しています。人へのエスカレーションは、対応が必要な場合に限られます。これによりスタッフは電話対応の時間を減らし、ケアにより多くの時間を割けるようになりました。 

AIによるコールセンター自動化：実践例 

AIコールセンターの自動化は、通話ジャーニーのさまざまな段階で、企業が一般的な顧客の依頼を処理するのに役立ちます。定型的なインバウンド通話への応答、アウトバウンドでのアプローチ支援、営業時間外や需要急増時のサービス提供を行えます。日常業務での活用例をいくつか紹介します。

インバウンドカスタマーサポート 

顧客が小売業者に遅延した荷物について問い合わせると、AIエージェントが企業のサポート窓口に応答し、顧客の本人確認を行い、注文システムから最新の追跡情報を取得します。

AIは注文システムに記載された遅延理由を伝え、変更後の配送予定時刻を案内し、追跡リンクをSMSで送信することも提案できます。追加の支援が必要な場合は、注文の詳細と会話コンテキストを添えて、発信者を有人エージェントへ転送できます。

ReceptionはElevenAgentsによるこのシナリオそのものを処理するサービスです。顧客からの電話に応答し、振り分け、人のキューに届く前に受信した問い合わせを解決します。

アウトバウンドのリード選別

ソフトウェア企業がウェブサイト経由で新たなデモ依頼を受け取った場合、アウトバウンドAIエージェントは、見込み客の関心が高いうちに電話をかけ、求めているものを確認し、承認済みの選別質問を行えます。

回答に基づき、AIエージェントは適切な営業担当者とのミーティングを設定したり、フォローアップのために結果をCRMシステムに記録したりできます。

営業時間外の対応 

HVAC企業が、異常気象時などに営業時間外の緊急電話を受けた場合、AI音声エージェントはサービス番号に応答し、発信者の連絡先と住所を収集して、依頼の緊急度を判断するための質問を行えます。

その後、システムはサービスチケットを作成し、詳細を待機中のチームに送信したり、企業のエスカレーションルールに従って翌営業日のコールバックを手配したりできます。この種のワークフローは、バーチャルコールセンターエージェントの一般的なユースケースです。 

最適なAIコールセンターエージェントを選ぶポイント 

優れたAIコールセンターエージェントは、実際の顧客との会話で信頼性高く機能し、チームが十分な可視性を得て、その働きを評価・改善できる必要があります。

やり取り全体でレイテンシーをテストする 

低レイテンシーにより、エージェントは1〜2秒以内に応答でき、会話が自然に感じられます。間が長いと、システムが応答しないように見え、発信者に同じことを繰り返させたり、コンピューターと話していることが明白になって信頼を損ねたりする可能性があります。 

レイテンシーを評価する際は、初回音声出力までの時間（TTFA）に注目してください。TTFAは、発信者が話し終えてからエージェントの応答を聞くまでの総経過時間です。そのため、モデル推論、ネットワークの往復、音声認識、LLM処理、音声バッファリングにかかる時間が含まれます。

ベンダーにはTTFAを具体的に確認し、エージェントが通話中に注文を照会したり、カレンダーを確認したり、アカウントデータを取得したりする実際のシナリオでテストしてください。遅延はこうした場面で顕在化します。エージェントがアクションを完了している最中でも、記憶に基づいて答えるだけの場合と同様に、一貫した応答を維持すべきです。

実際の会話で音声品質を評価する 

音声品質には、明瞭さ、話すペース、発音、トーン、そしてエージェントによる間の取り方が含まれます。会話全体を通して音声が聞き取りやすく、顧客がよく使う用語を正しく発音できる必要があります。

短い音声サンプルではなく、完全なテスト通話を聞いてください。準備されたデモで説得力があるように聞こえる音声でも、割り込みや感情の変化を伴う長時間の会話では、異なるパフォーマンスを示す場合があります。

複数言語で導入する場合は、各言語で音声を確認してください。英語のデモが優れていても、同じベンダーで言語ごとに品質や自然さが大きく異なることがあります。

コンプライアンスとセキュリティの管理機能を確認する 

プラットフォームは、想定する用途に必要なセキュリティ、プライバシー、ガバナンスの管理機能を提供すべきです。事業内容や扱う情報によっては、SOC 2、HIPAA、PCI DSS、一般データ保護規則（GDPR）などの標準や規制への対応が求められる場合があります。

プラットフォームが顧客データを暗号化するか、ロールベースのアクセス制御に対応しているか、監査ログを保持するか、業務提携契約など必要な契約を提供しているかを確認してください。 

購入者は、チームが設定すべき項目と、アクセス管理、記録保持、セキュリティインシデント対応の責任者も明確にする必要があります。 

実環境の条件下でパフォーマンスをテストする 

音声エージェントは、リリース後に直面する条件でテストすべきです。たとえば、発信者が携帯電話を使う、異なるアクセントで話す、騒がしい場所から電話する、エージェントに割り込む、想定外の回答をする、といった状況です。

ツール呼び出しが失敗する、顧客情報が不完全である、有人エージェントへのエスカレーションが必要になる、といったシナリオも含めてください。 

エージェントが問題を明確に伝え、正しいフォールバックワークフローに従い、会話コンテキストを次の担当者に渡すことを確認してください。理想どおりに通話が進まないときのシステムの動作を把握できます。  

すべての通話をモニタリング・レビューできることを確認する 

オブザーバビリティにより、チームは各会話で何が起きたかを明確に把握できます。通話録音、文字起こし、要約、レイテンシーデータ、ツール呼び出しの結果、カスタマイズ可能な評価基準を確認しましょう。

これらの記録は、繰り返される問題の特定、個別の通話のレビュー、エージェントのプロンプト、知識、ワークフローの継続的な改善に役立ちます。

AIコールセンターの料金に影響する要因は？ 

AIコールセンターの料金は通常、利用量、インフラ、プラットフォームに含まれるサービスによって決まります。表示されている1分あたりの料金だけを比較すると、重要なコストを見落とす可能性があります。

総コストに影響する要因は複数あります。

• 月間通話量
• 平均会話時間
• 同時通話数
• 言語と音声の要件
• 電話キャリア料金
• モデルの選択
• インテグレーションとカスタムツール
• 分析、ストレージ、サポート

一般的な料金モデル 

プロバイダーは、次の料金モデルを1つ以上使用する場合があります。

• 分単位の料金：各通話の時間に基づいて課金されます。
• 月額プラン：定額料金に一定の利用量が含まれ、上限を超えると追加料金が発生します。
• 利用量ベースのコンポーネント：音声認識、言語モデル、音声生成、電話サービス、接続ツールが個別に課金される場合があります。
• エンタープライズ契約：料金は、契約利用量、サポート要件、セキュリティ機能、カスタムインテグレーションを反映する場合があります。

実質的な1分あたりコストの計算 

簡単な計算式を使うと、購入者は料金モデルをより一貫して比較できます。

実質的な1分あたりコスト＝（月額プラットフォーム料金＋従量課金＋追加オプション）÷総通話時間（分）

この計算には、電話サービス、モデルの利用量、インテグレーション、サポート、システム運用に必要な社内のエンジニアリングや保守を含める必要があります。

実質的な1分あたりコストは、判断材料の一部にすぎません。購入者は、タスク完了率、転送率、顧客体験、信頼性、システムによって削減される事務作業の量も比較すべきです。

通話時間が長いからといって常に価値が高まるわけではないため、チームはエージェントが意図したタスクを完了できるかも検討すべきです。

財務面の違いをより詳しく知りたい場合は、AIと従来型コールセンターのコストの詳細な比較をご覧ください。

自社運用インフラとマネージドプラットフォーム

企業は、個別のスピーチtoテキスト、言語モデル、テキスト読み上げ、電話サービスのプロバイダーを組み合わせて、AIコールセンターを構築できます。この方法では技術チームの管理性が高まる一方で、オーケストレーションレイヤー、インテグレーション、モニタリング、セキュリティ管理機能を構築・保守し、システムを継続的に更新する必要があります。

マネージドプラットフォームは、音声認識、言語モデル、音声合成、オーケストレーションを含む中核技術を、単一のサービスに統合します。個別のコンポーネントを別々に利用する場合より料金が高くなることはありますが、通常は組み込みのインテグレーション、モニタリングツール、セキュリティ機能、継続的なプラットフォーム保守が含まれます。これらを自社で用意するには、社内のエンジニアリングリソースが必要になります。 

高度なAIコールセンターをElevenAgentsで始める 

カスタマーサポートを変革するために、テクノロジースタックをゼロから再構築する必要はありません。

ElevenAgentsは、音声認識から音声生成までの完全な音声スタックを、単一のオーケストレーションプラットフォームに統合します。SOC 2 Type IIおよびISO 27001の認証を取得し、PCI DSS Level 1に準拠しており、HIPAAおよびGDPRの要件にも対応しています。

自動化されたインバウンドサポートデスクを構築する、アウトバウンドのリードキャンペーンを実施する、または有人エージェントにライブのリアルタイム支援を提供するなど、ElevenAgentsはそのためのツールを提供します。今すぐ作成を始める：最初のAIエージェントを作成するか、チームに相談することで、AIをコールセンターに導入するお手伝いについてご確認いただけます。

よくある質問