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。

本記事では、Behind the Agent：Cars24はいかにして音声AIで300万分超の営業通話を自動化しているのかで紹介された、Cars24のAI・イノベーション責任者であるJayesh Gupta氏の解説を振り返ります。Cars24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、音声AIシステムをどのように構築・導入したのかを詳しく紹介しました。

この規模で音声AIが重要な理由

Cars24はインド最大級の中古車マーケットプレイスの一つで、インド、UAE、オーストラリアで事業を展開しています。毎月4,000〜4,500台を販売し、10万件以上の検査と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、顧客一人あたり30〜45日にわたります。

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。金銭面でも大きく、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、会話なのです。ファネルのあらゆる段階で、人が導き、支援する営業活動です。

AIエージェント導入前は、システムの処理が滞っていました。顧客が誤ったチームに電話し、サポート案件で営業チームに連絡が入ることもあり、待ち時間の増加と非効率な顧客体験につながっていました。

待ち時間は長くなり、30日間のファネル全体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処理まで、すべてを管理する運用はコストがかかり、拡大も困難でした。

現在：

1. 全通話量の25％を自動化
2. 売上のほぼ半分を音声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にヒンディー語で交渉します。

デモ内容：

- 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

- 異論に対応し、他のプラットフォームとリアルタイムで競合

- 低レイテンシーで機械的な間がなく、自然な会話を実現

- 通話中に売り手からCars24を利用するという確約を得る

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、異論には反論し、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では、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。選別エージェントが電話をかけて再予約し、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リアルタイムで通話を転送します。

デモ内容：

- エージェント1（Sneha）が予約の不履行を確認し、再予約を行う

- Snehaが意向を探る：売り手はアップグレードを希望しているのか、それとも金銭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進める

- 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、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。各エージェントは一つの役割を担い、文脈はエージェント間で引き継がれます。同じことを繰り返したり、引き継ぎが途切れたりすることはありません。Cars24は、売却、購入、融資までの全行程を顧客が何度も説明し直すことなく進められる、24時間365日対応の単一窓口を目指しています。

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。短い通話、二択の結果、エラーのコストも低いものでした。これにより、拡大前に何が有効かを学べました。

平均7分、長い場合は13分に達する車探しの会話など、より長く複雑なインバウンド通話へ移行すると、シングルエージェントアーキテクチャの明確な限界に直面しました。

miniモデルでは、3〜4分を超えると文脈が失われ始めました。

より大きなモデルではレイテンシーが生じました。

すべてを一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、多少長く待てる状態になると、より大き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、3つ目のローン特化エージェントが起動する。

各エージェントは一つの役割を適切に処理します。一つを変更しても、ほかのエージェントには影響しません。

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言語にわたるTier 2・Tier 3のノイズが多い環境でも精度が高いため採用
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：大半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または同等のモデルを使用
4. テレフォニー：オーディオ品質のために24kHzのPCMによるWebSocketを使用。インドのプロバイダーには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。レイテンシーとコストを抑えるため、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使用

ElevenLabsのAgentsを採用し、個別のSTT、LLM、TTSコンポーネントを組み合わせなかった決め手は、一つです。レイテンシーです。

同じ基盤モデルを使っていても、自社でパイプラインを構築すると、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提供する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、短くシンプルでリスクの低い予約不履行のリマインダーでした。ここでモデルの有効性を示したことで社内の信頼を得て、ファネルのより価値の高い部分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、実際の顧客で運用する。社内テストでは、実際の会話の混沌を再現できません。Cars24は実トラフィックの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。長いプロンプトはモデルを遅くし、成果を確実に改善するわけでもありません。より多く必要なら、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％に限定します。これにより、ナレッジ検索に伴う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、通話接続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中断不可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中断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は通話の100％でElevenLabs Agentsの評価機能を使用し、SOPが守られたか、顧客が不満を示したか、何か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実施されます。無作為サンプルも毎日監査しています。チームは受け身ではなく、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の導入は、5％、10％、20％、50％、100％の順でロールアウトします。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.連絡を希望していない顧客には電話しない。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。一方的なAIによる働きかけは苦情を増やし、信頼を損ないます。基準はシンプルです。すでに関与していない相手には電話しません。

9.AIと話しているか尋ねられたら、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。顧客が人間の対応を希望すれば、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結び付く具体的な方針とともに、年間運用計画へAIコストを組み込んでいます。すべての導入で、実際の指標を改善することが期待されています。

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