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ボイスボット（AI電話自動応答）とは？
ボイスボットとは、AI（人工知能）が電話越しの音声を認識し、電話オペレーターの業務を代行するAIによる電話の自動応答システムのことです。
コールセンターでは、オペレーターに代わって一次受付や定型業務を担う仕組みとして注目され、人手不足の解消や応対品質の平準化に役立つツールとして導入が進んでいます。
ボイスボットの基本的な仕組み
ボイスボットは、顧客との通話を以下の流れで自動処理します。
- 顧客から着電を感知すると、あらかじめ設定されたシナリオでAIが受電する
- 顧客の発話内容を瞬時にテキスト化する（音声認識）
- 自然言語処理技術がテキストを解析し、お問い合わせ内容に適した回答を探す
- 検出された回答を音声合成技術により読み上げて顧客に応答する
ボイスボットの最大の特徴は、AIが機械学習機能を搭載している点です。
顧客との会話経験を積み重ねるほど回答の精度が向上し、自社の有能なオペレーターのように成長していきます。
IVR（自動音声応答）やチャットボットとの違い
ボイスボットと混同されやすいのが、IVR（自動音声応答）とチャットボットです。それぞれの違いを整理すると、以下のようになります。
| 項目 | ボイスボット | IVR | チャットボット |
| 入力方法 | 音声（自然発話） | プッシュ番号／音声選択肢 | テキスト入力 |
| 意図理解 | AIが文脈をふまえて判定 | 事前に決められた選択肢のみ | 事前に決められたルールベース |
| 顧客体験（CX） | 人と話す感覚に近い | 機械的で親しみにくい | テキストUIに慣れたユーザー向け |
IVRは「〜の方は1番を押してください」という階層型で、用件にたどり着くまで時間がかかります。
一方、ボイスボットは「ご用件をお話しください」と聞き、AIがその内容を解析して最短ルートで処理を進められます。
チャットボットは便利ですが、電話チャネルでしか接点を持てない高齢層やデジタル弱者には届きにくいという弱点があります。
電話コミュニケーションの自動化という点で、ボイスボットには独自の存在意義があります。
ボイスボット導入で解決できるコールセンターの課題とメリット
コールセンターは慢性的な人手不足、応対品質のばらつき、繁忙期の入電集中など、複数の課題を同時に抱えています。
ボイスボットを導入することで、これらの課題を構造的に解消することができます。
呼量削減による人手不足の解消とコスト削減
定型的な問い合わせをAIが自動応答することで、オペレーターが対応する呼量そのものを減らせます。
住所変更、配送状況確認、コールバック予約、各種手続き案内といった「頻度は高いが、判断を伴わない用件」をAIが受けることで、人的リソースを複雑な相談業務に集中させられます。
採用難や離職率の高さに悩むコールセンターでは追加採用ではなく、人が対応する仕事を減らすというアプローチが有効です。
24時間365日対応による顧客満足度の向上
オペレーターのみの対応では、夜間や休日、繁忙期のすべての電話を取りきることは現実的ではありません。
ボイスボットなら24時間365日いつでも対応でき、待ち時間ゼロで一次受付を完結させられます。
荷物の再配達依頼、保険の事故受付、金融の残高照会など、すぐ知りたい・すぐ手続きしたいというニーズの強い業務ほど、24時間対応の価値は大きくなります。
電話がつながらない、待ち時間が長いといった顧客のフラストレーションを解消することで、顧客満足度の向上にもつながります。
オペレーターの心理的負担軽減と応対品質の平準化
ボイスボットを導入すると、オペレーターが対応する用件は「AIで処理しきれない相談」に絞り込まれます。
これまで電話口で求められていた幅広い知識や瞬時の判断力が限定的なものになることで、日々の業務におけるプレッシャーが緩和され、心理的負担の軽減につながります。
また、対応内容がAIによって平準化されることで、コールセンターが長年抱えてきた担当者によるばらつきという課題も解消することができます。
【海外事例】ボイスボット導入の成功事例4選
ここでは、海外で実装されている代表的なボイスボット導入事例を4つ紹介します。金融、保険、行政、小売の各業界で、定量的な成果が報告されています。
【金融】呼量を26%削減し、FAQ回答精度94%を実現
急成長する小～中規模のリテール銀行が、コールセンターの負荷増大とセルフサービスの使いにくさに直面し、AIによる音声FAQアシスタントを導入した事例です。
口座残高、取引履歴、ローン申請といった定型問い合わせをAIが処理し、CRMと連携して個別の顧客対応を実現しています。
導入後の主な成果は以下のとおりです。
- 呼量を26%削減
- FAQ回答精度94%
- 初回対応解決率（FCR）79%
- 多言語対応・24時間稼働を両立
ネガティブな感情を検知した場合は人間スタッフへ自動エスカレーションする仕組みも備えており、AIと有人対応のすみ分けが顧客体験を損なわないよう設計されています。
参考：AI Voicebot for Banking Case Study – Master of Code Global
【保険】月間37,000件の通話を自動化し、対応量を倍増
アメリカの保険会社「Aspire General Insurance」が、コロナ禍以降の急速な顧客増と既存ライブチャットベンダーのサービス終了を受けて、会話型AIを導入した事例です。
主な成果は以下のとおりです。
- 月間37,000件以上の通話を自動化
- スペイン語の自動化率53%、英語の自動化率45%
- 従来の月間処理件数に匹敵する規模をAIが処理し、実質的な対応量が倍増
特筆すべきは、チャットボット時代に蓄積した500件以上のデータをボイスボットへ移植した点と、ネイティブスピーカーが言語のチューニングを行った点です。
形式的な翻訳ではなく、地域の話者にフィットした自然な会話を実現することで、自動化率を引き上げています。
【行政】高齢者・移民向けに音声AIを導入し、アクセス性を向上
イギリス・ノーフォーク地方の自治体が、問い合わせの繰り返し解消と、高齢者や移民へのアクセシビリティ確保を目的にボイスボットを導入した事例です。
主なポイントは以下のとおりです。
- 18ヶ月間で初期コールの15〜20%を自動応答で処理
- 既存システムの上から音声AIを追加する形で導入
- 30チャネルへのスケール拡張を計画
同自治体のカスタマーサービスマネージャーは「予算内で迅速に展開でき、既存のコンタクトセンターを置き換えることなく住民サービスを改善できた」とコメントしています。
参考：Breckland Council Case Study | Advancing Customer Service with Voice Conversational AI
【小売】入電の60%をAIが完全自動対応し、運用コストを40%削減
小売・eコマース企業がAIボイスボット「Lola」とAIコンタクトセンタープラットフォームを導入した事例です。
注文追跡、返品リクエスト、FAQなどの高頻度問い合わせをAIで自動応答し、複雑な問い合わせのみを適切なオペレーターへパスする運用に切り替えました。
定量的な効果は以下のとおりです。
- AIによる自動対応率：60%
- 運用コスト：40%削減
- 応答時間：10分→1分以下
- 顧客満足度：45%→87%
- 離職率：25%低下
リアルタイム感情分析・通話要約・CRMチケット自動生成までを一気通貫で自動化することで、コスト削減と顧客満足度向上を同時に実現しています。
参考：Transforming Retail Customer Support With Our AI Voice bot And Contact Centre
【国内事例】LINE WORKS AiCallの導入事例4選
ここからは、国内大手企業が「LINE WORKS AiCall」を導入し、実運用で成果を上げている事例を4社紹介します。
金融、通信、物流、保険といった各業界で、ボイスボットがコールセンターの主戦力になりつつあることがわかります。
【金融】オペレーター対応件数を30%削減し、IVRの多重階層化を解消
株式会社クレディセゾンは、月間約20万件の問い合わせを受ける大規模コールセンターを運営しています。
導入前の最大の課題は、IVRが6階層にもなり回答にたどり着くまで時間を要していた点、そして電話がつながるまでの待ち時間が20分に及ぶこともあり、顧客満足度の低下を招いていた点です。
同社はLINE WORKS AiCallをベースに「AIナビ」を構築し、顧客の発話から問い合わせを35項目に自動分類し、後続処理を「SMS送信」「IVR案内」「オペレーター転送」の3経路に自動振り分けする仕組みを整えました。
導入後の効果は以下のとおりです。
- オペレーター対応件数：月10万件→月7万件（30%削減）
- IVR完了率：40%増加
- 新人オペレーターの心理的負担が大きく軽減
今後はカード利用状況確認、ポイント交換、住所変更など、多くの手続きをAIナビ内で完結させることを目指しています。
詳細はこちら：LINE WORKS AiCallの活用でインフォメーションセンターの運用が効率化。オペレーターの対応件数を30%削減し、IVRの多重階層化も解消！
【通信】なめらかな音声合成と高い認識精度で「電話がつながらない」課題を解決
ソフトバンク株式会社は、携帯電話契約者向けに「ソフトバンク カスタマーサポート」を運営しています。
問い合わせ内容は、機種の使い方、修理、契約内容、キャンペーン情報など多岐にわたり、コールリーズンは100を超える規模です。
最大の課題は「電話がなかなかつながらない」という顧客体験の悪化でした。
同社は2021年8月から半年かけて複数社を比較検討し、2022年8月にLINE WORKS AiCallを採用しています。
決め手として挙げられたのは、以下のポイントです。
- 正確な音声認識と自然な発話品質
- 電気通信事業者として求められる高いセキュリティー基準を満たしていたこと
- シナリオ設計や音声認識チューニングを毎週の打ち合わせで伴走するフォローアップ体制
導入にあたり、同社は一気にすべてを自動化するのではなく、まずは定型業務である「本人確認」からスタートしました。
今後は「問い合わせ内容のヒアリング」や「適切なオペレーターへの自動振り分け」へと段階的に拡張していく計画です。
「定型的な手続きはAI、複雑な相談や提案は人」というハイブリッド運営により、電話がつながりやすい環境の構築と顧客満足度の向上を目指しています。
詳細はこちら：電話によるお問い合わせをAIで自動化 繋がらないを解消し、顧客満足度向上へ
【物流】電話対応を自動化し、オペレーターの業務量を緩和
ヤマト運輸株式会社は、コールセンターを「第二の顧客接点」と位置づけ、AiCallを活用した自動応対の高度化を進めています。
導入のステップは以下のとおりです。
- 法人顧客向け集荷依頼にAiCallを導入
- 個人顧客対応へ拡張
- 確認する内容が多い「その他」のお問い合わせの一部にも適用
結果として、集荷依頼の約8割をLINE WORKS AiCallを経由してAIで対応できるようになり、お問い合わせ内容のファクトデータ化も進みました。
お客様のニーズを社内で体系的に把握できるようになったことで、「どのニーズから対応すればより良い顧客体験につながるか」という観点で施策を実施できるようになりました。
また、AIが用件を事前整理することでオペレーターへの引き継ぎがスムーズになり、待ち時間の短縮にもつながっています。
詳細はこちら：あらゆる人に寄り添うコールセンターをAI×人で実現
【保険】事故受付窓口などの初期対応をAI化し、スムーズな顧客対応を実現
チューリッヒ保険会社は、4つのコンタクトセンターを複数拠点で運営しています。
同社はLINE WORKS AiCallを2段階で導入しました。
- 傷害保険契約窓口に「コールバック予約機能」として導入
- 自動車保険事故受付窓口で用件振り分けに活用
自動車保険事故受付窓口では、入電時に用件をヒアリングしたうえで適切な窓口に自動でつなぎ、LINE公式アカウントでの事故対応進捗連絡まで一貫して提供しています。
導入決定の決め手は、流暢な日本語の音声、繁忙期に間に合うスケジュール、国内に開発拠点があることによるスムーズな連携体制の3つでした。
導入の結果、応答率が改善しただけでなく、お客様の利用経験にもとづく推奨意向を把握する「TNPS調査」のスコアも向上し、業務効率と顧客満足度の向上を同時に実現しました。
さらに、コールバック予約機能に対しては、実際に案内を受けたお客様がSNS上で「待ち時間がない仕組みは素晴らしい」と投稿するなど、好意的な反応が広がっています。
詳細はこちら：お客様をお待たせせず、適した対応窓口への スムーズなご案内をAIオペレータで実現
自社に合ったボイスボットを選ぶための3つの比較ポイント
ボイスボットサービスは数多く存在しますが、自社の課題や運用環境に合わないものを選んでしまうと、期待した成果は得られません。
ここでは、導入検討時に必ず確認したい3つの比較ポイントを解説します。
音声認識・音声合成の精度と自然さ
ボイスボットを検討する際にまず確認したいのが、音声認識（聞き取り）と音声合成（AIの話し方）の精度です。
日本語は同音異義語や省略表現が多く、業界用語・商品名・固有名詞を正しく認識できるかが導入後の成果を左右します。
確認すべきポイントは以下の通りです。
- 自社のコールセンターで頻出する用語や固有名詞をチューニングできるか
- 高齢者の発話速度や方言、雑音環境でも認識率を担保できるか
- お客さまが違和感なく対話できる自然な合成音声を備えているか
デモ環境で発話や聞き取りを試し、自社業務の語彙で検証することをおすすめします。
既存システム（PBX・CRMなど）との連携のしやすさ
どれほど高性能なボイスボットでも、既存システム（PBX・CRMなど）と連携できなければ、現場での運用は成立しません。
確認すべきポイントは以下の通りです。
- 既存のPBXをそのまま活用できるか
- CRMや基幹システムとAPI連携し、本人認証・契約情報照会・SMS送信などを自動化することができるか
- LINEやSMS、Web上のフォームといった他チャネルへのシームレスな引き渡しが可能か
「電話単体での自動応答」ではなく、マルチチャネルにわたる顧客接点の最適化という視点で評価することが重要です。
導入後のサポート体制とチューニングの容易さ
ボイスボットは導入したら終わりではなく、運用しながら継続的にチューニングしていくシステムです。
シナリオの修正、認識率の改善、対象業務の拡張など、運用フェーズでの伴走力こそがベンダーの真価といえます。
確認すべきポイントは以下の通りです。
- 専任のカスタマーサクセス担当が継続的に伴走してくれるか
- 業界特化のノウハウを持っているか
- 自社側でもシナリオ修正が可能なわかりやすい管理画面が用意されているか
- 問題発生時に迅速に対応できるサポート体制が整っているか
導入後も安心して運用を継続するためには、ベンダーが業務改善のパートナーとして長期的に関与してくれるかどうかを見極めることが重要です。
ボイスボットなら「LINE WORKS AiCall」がおすすめ
「自社の課題を本当に解決できるボイスボットを選びたい」「大手企業の実績がある製品を導入したい」とお考えなら、LINE WORKS AiCallがおすすめです。
LINE WORKS AiCallは、シナリオ設計から音声認識チューニング、運用改善まで専任チームが伴走するサポート体制を整えています。
コールセンターの課題解決を検討している方は、まずはお気軽にお問い合わせください。
事例を参考に自社に最適なボイスボットの導入を
この記事では、8つのボイスボット導入事例と自社に最適な製品を選ぶための3つの比較ポイントを解説しました。
ボイスボット導入の成果は製品スペックだけでなく、自社の業務・顧客特性・既存システムにどれだけフィットするかで決まります。
海外事例で示された既存システムへの統合の柔軟性や、国内事例における自然な日本語での対応といった要素は、導入検討の際に参考になるポイントです。
LINE WORKS AiCallは、年間3,000万件の対応実績と、国内大手企業における豊富な事例を有するボイスボットです。
資料やお問い合わせから、自社に最適な活用イメージをご確認ください。
