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、エージェントの裏側：Cars24が音声AIで300万分以上の営業通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氏が、Cars24が音声AIシステムをどのように構築・導入したかを解説しました。最初のシンプルなユースケースから、マルチエージェントアーキテクチャで数百万分に及ぶ顧客との会話を処理するまでを取り上げています。

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。月間4,000〜4,500台を販売し、10万件以上の査定と2万2,000件以上の試乗を実施しています。

さらに、融資、納車後サポート、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、会話です。ファネルのあらゆる段階で、人が導き、支援する営業が行われています。

AIエージェント導入前は、システムの動きが鈍くなっていました。顧客が誤ったチームに電話をかけ、サポートの用件で営業チームに連絡することもあったため、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日間のファネルの中でフォローアップも漏れていました。 

リードの選別からローン書類の管理までを担う運用は、コストが高く、拡張も困難でした。

現在： 

1. 全通話量の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主に電話をかけ、競合プラットフォームではなくCars24を選んでもらうために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実施

- 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

- 低レイテンシーでロボットのような間がなく、自然な会話を実現

- 通話中に売主からCars24を選ぶという合意を得る

重要な理由： これらのエージェントは、積極的な営業を行い、曖昧さに対応し、異議に反論して、コンバージョンの意思決定を促します。しかも、顧客が最も話しやすい言語で行います。Cars24は、言語の一致が会話時間とビジネス成果を直接向上させることを確認しています。

デモ2：クロスセルのためのマルチエージェントオーケストレーション

シナリオ： 顧客が査定予約を逃しました。選別エージェントが電話をかけて再予約を行い、アップグレードの意向を検知すると、文脈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）が予約漏れに対応し、再予約を行う

- Snehaが意向を確認：売主はアップグレードを検討しているのか、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、通話中に転送する

- エージェント2が完全な文脈を引き継ぎ、中古車購入に向けて会話を続ける

- 顧客が1時間後の折り返しを希望すると、エージェントが確認し、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、マルチエージェントオーケストレーションが実際にどのように機能するかを示しています。各エージェントが1つの役割を担い、文脈がエージェント間で引き継がれます。同じ説明を繰り返す必要も、引き継ぎ漏れもありません。Cars24は、顧客が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構築を目指しています。

Cars24の構築方法：技術的な考慮事項

Cars24は、最もシンプルなユースケースである予約漏れ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、誤りによる影響も小さいものでした。これにより、拡大前に何が機能するかを学べました。

平均7分、時には13分に達する車探しの会話など、より長く複雑な着信通話に移行すると、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分を過ぎると文脈を失い始めました。 

より大規模なモデルではレイテンシーが発生しました。 

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。ローンフローの変更が購入フローを壊しかねません。

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けました： 

1. Miniモデルを使う小規模な選別エージェントが、最初の意向を把握する
2. 顧客の関心が高まり、多少長く待つ意思がある場合は、より大規模なモデルが車探しを引き継ぐ
3. 価格や融資の話題が出た場合にのみ、ローン特化の3番目のエージェントが起動する。

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 リアルタイム。13言語の騒音が多いTier 2およびTier 3環境での高精度を評価して採用
2. テキスト読み上げ：ElevenLabs Flash 2.5。最近、Eleven v4 Turboにアップグレードし、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GPT-4.1 miniを使用。より深い推論を必要とする長時間の車探し通話ではGPT-4oまたは同等のモデルを使用
4. テレフォニー：オーディオ品質のため24kHzのPCMを使用したWebSockets。プロバイダーにはインドのTwilio、Exotel、Plivoを含む
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ネイティブHubSpot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ではバイナリ量子化を使用し、レイテンシーとコストを抑制

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、ただ1つ、レイテンシーです。 

同じ基盤モデルを使ったとしても、パイプラインを自社で構築すると、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レイヤーの両方を保有するElevenLabsプラットフォームにより、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. 失敗のコストが最も低いところから始める。 Cars24の最初のユースケースは、短時間でシンプル、かつリスクの低い予約漏れのリマインダーでした。そこでモデルの有効性を証明することで社内の信頼を得て、より価値の高いファネル領域に取り組む前にチームが学ぶ余地を確保できました。

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、一時的な低下を受け入れながら、実際のフィードバックをもと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分未満の通話ではプロンプトを4,000〜5,000トークンに制限しています。プロンプトが長いとモデルが遅くなり、結果が確実に改善するわけでもありません。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。 顧客が実際によく尋ねる質問については、回答を直接プロンプトに入れます。ツール呼び出しとRAG検索は残りの20%に留めます。これにより、ナレッジ検索によるレイテンシーの急増の大半をなくせます。

5. 最初のメッセージを事前録音する。 ElevenLabs Agentsでは、通話がつながる前に冒頭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めないようにすることと組み合わせることで、ネットワーク遅延や早すぎる割り込みによる初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が守られたか、顧客が不満を示したか、何かが失敗したかを追跡しています。評価に失敗すると手動レビューが行われます。無作為に抽出したサンプルも毎日監査されます。チームは問題発生後に対応するのではなく、先回りして対応しています。

7. 段階的に拡大する。 新しいエージェントは5%、10%、20%、50%、100%と段階的に展開し、各段階で2日間維持します。さらに拡大する前に、評価指標が安定していることを確認するためです。

8. 連絡を希望していない顧客には電話をかけない。 Cars24のアウトバウンド通話はすべて、すでにファネルに入っている人を対象にしています。求められていないAIによるアプローチは、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。すでに関心を示していない人には、電話をかけません。

9. 顧客からAIと話しているのかと聞かれたら、正直に答える。 Cars24のエージェントは、質問された際にはバーチャルアシスタントであることを伝えます。顧客が人間を希望する場合は、すぐに通話を転送します。

10. AIへの支出を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明確な方針のもと、AIコストを年間事業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期待されています。

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