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はいかにしてAI音声で300万分超の営業通話を自動化しているかを振り返ります。Cars24のAI・イノベーション責任者であるJayesh Gupta氏が、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システムを構築・導入した方法を詳しく解説しました。

この規模の音声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。月に4,000～4,500台を販売し、10万件超の検査を実施、2万2,000件超の試乗を仲介しています。

これに加え、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。経済的にも大きく、感情も伴う意思決定です。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、人による案内と支援を伴う営業が行われます。

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、サポート関連の問い合わせが営業チームに寄せられることで、待ち時間の長期化や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が漏れることもありました。 

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高く、拡大も困難でした。

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り手に電話をかけ、ヒンディー語で交渉し、競合プラットフォームではなくCars24を選ぶよう説得します。

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的な間がなく、自然に会話する

- 通話中に、売り手からCars24を利用する確約を得る

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、異議に反論し、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は、言語が一致することで会話時間とビジネス成果が直接向上す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： 顧客が検査の予約を逃しました。選別エージェントが日程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、文脈を失わずに営業エージェントへライブで通話を転送します。

デモの内容：

- エージェント1（Sneha）が予約漏れに対応し、日程を再設定する

- Snehaが意向を確認する：売り手はアップグレードを検討しているのか、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、通話途中で転送する

- 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

- 顧客から1時間後の折り返しを求められると、エージェントが確認し、予約状況をまとめて、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。各エージェントが一つの役割を担い、文脈が引き継がれます。繰り返しや引き継ぎ漏れはありません。Cars24は、売却、購入、融資までの全行程を、顧客が同じ説明を繰り返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漏れのリマインダーから始めました。短い通話、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、時には13分に及ぶ車選びの会話など、より長く複雑な受電通話に移行すると、単一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。 

ミニモデルは、3～4分を過ぎると文脈を見失い始めました。 

より大きなモデルではレイテンシーが発生しました。 

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けました： 

1. ミニ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ったら、より大きなモデルが車選びを引き継ぐ
3. 価格や融資の話題が出た場合にのみ、3番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ことを的確に処理します。一つを変更しても、他には影響しません。

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の精度を評価して採用
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、営業成果の測定可能な向上を実現
3. LLM：大半のユースケースにはGPT-4.1 miniを使用し、より深い推論が必要な長時間の車選び通話にはGPT-4oまたは同等モデルを使用
4. 電話機能：オーディオ品質のため24kHzのPCMを使用する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 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、レイテンシーでした。 

同じ基盤モデルを使って自前でパイプラインを構築しても、レイテンシーは一貫して1秒を超えていました。 

モデルとオーケストレーションレイヤーを一体で保有する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から学ぶ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、短く、シンプルで、リスクの低い予約漏れリマインダーでした。そこでモデルの有効性を実証した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分未満の通話におけるプロンプトを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はありません。さらに必要な場合は、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%のために残しておきます。これにより、ナレッジ検索で発生す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、通話接続前に冒頭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れば、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は全通話の100%でElevenLabs Agentsの評価機能を使い、SOPが遵守されたか、顧客が不満を示したか、何らかの失敗がなかっ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。無作為抽出したサンプルは毎日監査されます。チームは事後対応ではなく、先回りして取り組めます。

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. 連絡を希望し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。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。ガードレールはシンプルです。すでに関与していなければ、電話はかけません。

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、尋ねられた場合にバーチャルアシスタントであることを伝えます。顧客が人との会話を望む場合は、即座に通話を転送します。

10. AI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結び付く具体的な方針とともに、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期待されています。

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