ウェビナーまとめ：Cars24が音声AIで300万分超の営業電話を自動化する方法

Cars24は、本番環境で音声エージェントを13言語で大規模に運用しています。

この記事では、Behind the Agent：Cars24が音声AIで300万分超の営業電話を自動化する方法を振り返ります。Cars24のAI・イノベーション責任者であるJayesh Guptaが、最初のシンプルなユースケースから、数百万分に及ぶ顧客との会話を処理するマルチエージェントアーキテクチャまで、Cars24が音声AIシステムをどのように構築・導入したかを詳しく解説しました。

この規模で音声AIが重要な理由

Cars24は、インド、UAE、オーストラリアで事業を展開する、インド最大級の中古車マーケットプレイスです。月に4,000～4,500台を販売し、10万件超の検査と2万2,000件超の試乗を実施しています。

これに加えて、融資、納車後のサポート、罰金の支払い、自動車担保ローンも扱っています。営業ファネルだけでも、顧客1人あたり30～45日間に及びます。

購入者の75％は、初めて車を所有する人です。こうした顧客にとって、車の購入は単なる取引ではありません。経済的にも大きく、感情を伴う決断です。つまり、Cars24のプロダクトの70～80％はアプリではなく、会話にあります。ファネルのあらゆる段階で、人が導き、支援する営業です。

AIエージェント導入前は、システムが滞り始めていました。顧客が誤ったチームに電話をかけ、サポートに関する問い合わせが営業チームに入ることで、待ち時間が長くなり、顧客体験も非効率になっていました。

待ち時間は長くなり、30日間のファネルでフォローアップの漏れも発生していました。

リードの見極めからローン書類の処理までを管理するには高いコストがかかり、規模を拡大するのも困難でした。

現在：

1. 全通話の25％を自動化
2. 営業のほぼ半分を音声AIが支援
3. 通話コストを50％削減

デモ1：Cars24の交渉エージェント

シナリオ： Cars24の音声エージェントが、車の売却を検討している売り手に電話をかけ、競合プラットフォームではなくCars24を選んでもらうため、ヒンディー語で交渉します。

デモの内容：

- エージェントがヒンディー語で本格的な営業交渉を行う

- 異議に対応し、他のプラットフォームとリアルタイムで競合する

- 低レイテンシーでロボットのような間もなく、自然な会話を実現する

- 通話中に、売り手からCars24を選ぶという意思を引き出す

重要な理由：これらのエージェントは、積極的に営業し、曖昧な状況に対処し、異議に応じながら、コンバージョンの意思決定を後押しします。しかも、顧客が最も話しやすい言語で行います。Cars24は、言語を合わせることが会話時間とビジネス成果を直接高めると確認しています。

デモ2：クロスセルを実現するマルチエージェントオーケストレーション

シナリオ： 顧客が検査の予約を逃しました。見極めエージェントが予約変更のために電話をかけ、アップグレードの意向を検知すると、コンテキストを失わずに営業エージェントへライブ転送します。

デモの内容：

- エージェント1（Sneha）が予約を逃した件に触れ、再予約を行う

- Snehaが意向を確認する：売り手はアップグレードを考えているのか、それとも経済的な理由で売却するのか？

- 顧客がアップグレードの意向を示す

- Snehaが適切なチームへの転送を提案し、通話の途中で転送する

- エージェント2が完全なコンテキストを引き継ぎ、中古車の購入に向けて会話を続ける

- 顧客が1時間後にかけ直してほしいと依頼すると、エージェントは確認し、予約状況を要約して、スムーズに通話を終了する

重要な理由：このデモは、実際のマルチエージェントオーケストレーションを示しています。各エージェントが1つの役割を担い、コンテキストが引き継がれます。繰り返しや引き継ぎ漏れはありません。Cars24は、顧客が同じ説明を繰り返すことなく、売却、購入、融資までの全行程を進められる、24時間365日対応の単一窓口の実現を目指しています。

Cars24の構築方法：技術的な考慮点

Cars24は、最もシンプルなユースケースである予約不履行のリマインダーから始めました。短時間の通話、二択の結果、失敗コストの低さが特徴です。これにより、拡大前に何が有効かを学べました。

平均7分、最長13分に及ぶ車探しの会話など、より長く複雑な受電通話へ移行すると、単一エージェントアーキテクチャの限界に直面しました。

miniモデルは、3～4分を過ぎるとコンテキストを失い始めました。

より大規模なモデルではレイテンシーが生じました。

すべてを1つのプロンプトに詰め込むと、システムは脆弱になります。ローンフローを変更しただけで、購入フローが壊れる可能性がありました。

解決策はマルチエージェントオーケストレーションでした。会話を次の段階に分割しました：

1. miniモデルを使う小規模な見極めエージェントが、最初の意向を取得する
2. 顧客のエンゲージメントが高まり、少し長く待つことを許容できる段階で、より大規模なモデルが車探しを引き継ぐ
3. 価格や融資の話が出た場合にのみ、3つ目のローン特化エージェントが稼働する。

各エージェントは、1つの役割を的確に処理します。あるエージェントへの変更が、他のエージェントを壊すことはありません。

技術スタック（ElevenAgentsプラットフォームでオーケストレーション）：

1. スピーチtoテキスト：ElevenLabs Scribe v2 real-time。13言語の騒がしいTier 2・Tier 3環境でも高い精度を発揮するため採用
2. テキスト読み上げ：ElevenLabs Flash 2.5。最近、V3の表現力豊かなモードへアップグレードし、営業パフォーマンスの測定可能な向上を実現
3. LLM：ほとんどのユースケースではGPT-4.1 miniを使用。より深い推論が必要な長時間の車探し通話にはGPT-4oまたは同等モデルを使用
4. 電話基盤：オーディオ品質のため24kHz PCM対応WebSocketsを使用。インドではTwilio、Exotel、Plivoを利用
5. インテグレーション：ElevenLabs AgentsプラットフォームへのカスタムAPI呼び出し、MCPサポート、オーストラリア市場向けのHubSpotネイティブインテグレーション
6. ベクトルデータベース：Qdrant。100万ベクトルを超える大規模データセットにはバイナリ量子化を用い、レイテンシーとコストを低く維持

ElevenLabs Agentsを選び、個別のSTT、LLM、TTSコンポーネントを組み合わせなかった理由は、1つです。それはレイテンシーです。

同じ基盤モデルを使っていても、パイプラインを自前で構築すると、レイテンシーは一貫して1秒を超えました。

モデルとオーケストレーション層の両方を管理するElevenLabsプラットフォームでは、レイテンシーを30～40％削減できました。この削減は、コンバージョンの30～40％向上に直結しました。

Cars24のベストプラクティス

1. 失敗コストが最も低い領域から始める。Cars24の最初のユースケースは、予約不履行のリマインダーでした。短く、シンプルで、リスクの低いものです。そこでモデルの有効性を証明したことで社内の信頼を得られ、より価値の高いファネル領域に取り組む前に学ぶ余地が生まれました。

2. シミュレーションではなく、実際の顧客に使う。社内テストでは、実際の会話の混沌を再現できません。Cars24はライブトラフィックの10％でパイロットを実施し、一時的なパフォーマンス低下を受け入れながら、実際のフィードバックを基に改善を重ねました。

3. プロンプトの長さを厳格に制限する。 Cars24では、2分未満の通話のプロンプトを4,000～5,000トークンに制限しています。プロンプトを長くするとモデルが遅くなり、結果が確実に改善するわけではありません。それ以上必要なユースケースには、別のエージェントを構築します。

4. よくある回答はナレッジベースではなく、プロンプトに入れる。顧客から実際によく聞かれる質問については、回答を直接プロンプトに記載します。ツール呼び出しとRAG検索は、残りの20％のために取っておきます。これにより、ナレッジ検索時のレイテンシー急増の大半を解消できます。

5. 最初のメッセージを事前録音する。ElevenLabs Agentsでは、通話接続前に最初のメッセージを事前生成してキャッシュできます。最初のメッセージを割り込み不可にすることと組み合わせると、ネットワーク遅延や早すぎる割り込みによる早期離脱を減らせます。

6. すべての通話に評価を組み込む。Cars24は全通話の100％でElevenLabs Agentsの評価機能を使い、SOPに従ったか、顧客が不満を示したか、問題が発生したかを追跡しています。評価に失敗した通話は手動レビューの対象になります。無作為のサンプルも毎日監査します。チームは問題発生後ではなく、先回りして対応できます。

7. 段階的に拡大する。新しいエージェントは、5％、10％、20％、50％、100％の順に展開します。各段階で2日間維持し、評価指標が安定していることを確認してから、さらに拡大します。

8. 連絡を求めていない顧客には電話をかけない。 Cars24のすべてのアウトバウンド通話は、すでにファネルに入っている人に対して行われます。求められていないAIによる働きかけは、苦情を増やし、信頼を損ないます。ガードレールはシンプルです。すでに関わりのある相手でなければ、電話をかけません。

9. AIと話しているかを顧客に尋ねられたら、正直に答える。 Cars24のエージェントは、尋ねられた場合はバーチャルアシスタントであることを伝えます。顧客が人間を希望した場合は、すぐに通話を転送します。

10. AIへの支出はコストではなく、投資項目として扱う。Cars24は現在、測定可能なビジネス成果に紐づく具体的な目標とともに、AIコストを年間運用計画に組み込んでいます。すべての導入で、実際の指標を動かすことが求められます。

セッション全編を見る

セッション全編はこちら。