複雑でストレスの多い会話で音声が選ばれる理由

問題が複雑だったりストレスを伴ったりする場合、人は文字を入力するより、会話しながら解決したいと考えることが調査から分かりました。そこで、電話やWhatsAppによる音声通話とチャットの両方を運用する数百の実稼働エージェントを対象に比較し、さらにユーザー調査も実施しました。

複雑な問題には音声が最適だと分かりました。2分を超える会話では、音声の成功率がテキストチャットより32%高くなりました。また、解決に至った長い会話では、音声のほうが約3分の1短い時間で解決できました。

ストレスが高まる状況でも、音声が好まれました。フライトが欠航した想定のシナリオでは、参加者の85%が音声を選びました。

だからといって、チャットが不要になるわけではありません。短い会話では、チャットがわずかに優位です。しかし、会話が長くなるほど音声が役立ちます。

複雑なサポート対応で際立つ音声

会話の長さを複雑さの指標として分析したところ、明確な傾向が見られました。1分未満の会話では、チャットの成功率が約9ポイント高くなりました。1～2分では、両チャネルはほぼ同等でした。2分を超えると音声が優位になり、成功率は10.9ポイント高くなりました。これは31.7%の上昇に相当します。また、エージェントの3分の2近くが音声で明らかに高い成果を上げました。

長い会話をより短時間で解決できるのも音声です。2分を超えて解決に至った会話では、チャットが平均7分だったのに対し、音声は平均4.6分でした。また、両チャネルで十分な数の長い会話を解決した90のエージェントのうち、78%が音声のほうが短時間で解決していました。

会話時間は複雑さを測る完全な指標ではありません。特にチャットでは、顧客がメッセージを送るまでに間を置くことがあります。それでも傾向は明らかです。会話が長くなるほど、音声が役立ちます。

その理由の一つは、音声なら顧客がより多くの情報を伝えられることかもしれません。話す速度は入力する速度の約3倍です。また、音声での会話なら、メッセージを待つことなく双方が会話に集中できます。会話が複雑になるほど、音声のほうが解決への近道になります。

音声を成功に導く方程式：スピードと共感

すべての音声会話が成功するわけではありません。その大きな要因の一つがレイテンシーです。レイテンシーを抑えるため高速なLLMに切り替えた315件のエージェント会話では、平均エンドツーエンドレイテンシーが16%低下したのに伴い、成功率が26%上昇しました。同時に、15秒以内に終了した通話の割合は21.1%から3.8%に減少しました。

この結果から、レイテンシーが特に重要なのは、通話を続けるかどうかを判断する開始直後だと考えられます。エージェントの応答が遅いと、発信者は回線が切れているか、システムに問題があると思い、通話を終了する可能性があります。応答を速くすれば、サポートを受けられるまで通話を続けてもらえます。

重要なのはスピードだけではありません。ストレスを伴う会話では、エージェントの話し方も大切です。ユーザー調査では、98人の参加者がこのビデオと同様のフライト欠航を想定したシナリオに取り組み、音声エージェントとチャットエージェントの両方を順序をランダムにして利用し、予約を取り直しました。シナリオ終了後のアンケートでは、85%が音声を好むと回答し、主な理由として解決の速さと共感を挙げました。

音声体験の質が重要な理由

顧客ロイヤルティを左右するのは、フライトの欠航、請求への異議申し立て、すでに顧客の時間を奪いすぎている問題など、最も重要な局面です。どのチャネルでも、問題を解決できなければ、顧客が次に利用してくれる機会を失います。

最も難しい会話でも、適切に構築された音声なら解決の可能性を最大限に高められます。その第一歩は、最後まで対応できるエージェントです。長い会話には、文脈を把握し、システムと連携できるエージェントが必要です。顧客を別の担当者に引き継ぐのではなく、エージェント自身がフライトの予約変更や返金処理まで完了できなければなりません。低レイテンシーも同じくらい重要です。会話を自然に保ち、発信者に通話を続けてもらえるからです。また、顧客が冷静でないときほど、音声自体は落ち着きと共感が伝わるものであるべきです。

それを実現するために開発しているのがElevenAgentsです。音声とチャットのどちらでも同じ知識とインテグレーションを利用できる単一のエージェントなので、顧客は好きなチャネルで問題を解決できます。会話が長くなるほど音声が役立ち、より早く解決へと導きます。最も難しい会話を解決できる企業こそ、顧客にまた選ばれます。

調査方法

2026年5月から7月にかけて、音声とチャットの会話をそれぞれ50件以上処理したエージェントを調査しました。各エージェントは、企業が自社のユースケースに合わせて定義した成功基準に基づいて評価しました。

公平に比較するため、すべての会話をまとめるのではなく、各エージェントの音声とチャットの成果を個別に比較しました。企業ごとにユースケースや利用量、成功の定義は異なります。すべての会話をまとめると、主に音声を使用し、たまたま成功率が高い企業があるだけで、実際にはその企業で音声による差がなくても、音声の成果が高く見えてしまいます。各エージェント内で比較することで、この問題を排除しています。