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ボイスボットとは、AIを活用して電話応対を自動化するシステムです。コールセンターやコンタクトセンターに導入すれば、人手不足の解消や応答率の改善、顧客満足度の向上が期待できます。近年は生成AIの進化によって、より自然で柔軟な会話ができるようになり、自動化できる業務の幅も広がっています。
本記事では、ボイスボットの仕組みやIVR・チャットボットとの違い、生成AIによる進化、導入のメリット・デメリットを整理します。自社に合った製品の選び方や運用のポイント、活用事例も紹介するので、ボイスボットを検討中の方はぜひご確認ください。
ボイスボットとは、AI（人工知能）が音声で電話に応対し、用件の聞き取りから回答・転送までを自動で行う電話応対システムです。音声認識・自然言語処理・音声合成という3つの技術を組み合わせ、人が話すように自然な会話で顧客対応を代行します。プッシュ操作が不要なため顧客の負担が少なく、24時間365日の自動応対も可能です。
ボイスボットの導入は、コールセンターの業務効率化につながります。まずはボイスボットの概要と仕組みを確認しましょう。
ボイスボットとは、人工知能（AI）を実装した、自動音声応対システムのことです。コールセンターでの顧客対応業務を、AIによる音声対話エンジンが代行します。音声合成技術を活用しているため、人と会話をしているような自然な発声で対応できます。
ボイスボットには、AIが用件を最後まで自動で完結させる対話型と、問い合わせ内容を解析して適切なオペレーターへ転送するタイプがあり、両者を組み合わせて運用するのが一般的です。
ボイスボットは、音声認識や音声合成技術などを活用して、顧客の問い合わせに回答します。具体的なフローは以下の通りです。
①入電（顧客が発話する）
↓
②音声認識AIが発話内容を解析してテキスト化する
↓
③自然言語処理が内容を理解し、回答内容を組み立てる
↓
④音声合成技術で回答文を読み上げて会話を進める
以降は、1〜4の手順を繰り返しながら、用件の受付や案内を進めていきます。
従来のボイスボットは、あらかじめ設計したシナリオに沿って会話を進める方式が主流でした。そのため、想定外の言い回しや複数の用件が混ざった発話には対応しづらいという弱点がありました。
近年は生成AI（大規模言語モデル）の活用が進み、より自由な発話の意図をくみ取り、文脈に応じて柔軟に応答できるボイスボットが登場しています。シナリオを細かく作り込まなくても自然な会話が成立しやすくなり、これまで有人対応に頼っていた問い合わせの一部も自動化の対象に入ってきています。
生成AIのコールセンター活用については、以下の記事で詳しく解説しています。
コールセンターの生成AI活用法。ACW削減・業務効率化の最新事例と導入ポイント
顧客とのコミュニケーションを自動化するツールは、ボイスボットだけではありません。ここではIVR・チャットボットとの違いを解説します。
IVR（Interactive Voice Response）とは、自動音声応答システムのことです。顧客が音声案内を聞いて該当するボタンをプッシュ操作することで、あらかじめ用意された案内や処理が進みます。宅急便の再配達、サービスの受付や解約の申し込みなどでよく利用されています。
IVRでは企業が用意した選択肢の中から顧客が選ぶ方式のため、企業側はシナリオを把握・管理しやすい一方、顧客は必要・不要にかかわらず音声ガイダンスを最後まで聞く必要があり、操作を間違えると最初からやり直しになることもあります。これがストレスの原因になりがちです。
これに対してボイスボットは、顧客の発話内容に合わせて会話を進められるため、相対的に見てユーザーフレンドリーです。
IVRの仕組みやメリットを詳しく知りたい方は以下の記事も合わせてご覧ください。
IVRとは？コールセンターでの仕組みと導入メリットを解説
IVR費用相場と選び方：IVRからボイスボット（AI自動応答）まで徹底比較
チャットボットは、自動会話プログラムです。ボイスボットと同様にAIを実装しているケースも多いですが、ボイスボットが発話音声のやりとりであるのに対し、チャットボットはテキストでやりとりを行います。
つまり、チャットボットとボイスボットとでは、顧客の利用チャネルが異なります。PCやスマホを通してテキストで情報を求める顧客にとっては、チャットボットでのコミュニケーションが適していることが多いでしょう。
一方で、電話で急いで問い合わせたい、もしくはPCやスマホでのテキスト入力が得意ではない、といった顧客にとっては、ボイスボットでの音声コミュニケーションが適しているといえるでしょう。問い合わせの性質や顧客層に応じて使い分け、組み合わせるのが効果的です。
チャットボットとは？種類や導入するメリットや注意点、基礎知識を解説
顧客対応をスムーズにするボイスボットですが、どのような場面で使われているのでしょうか。ここではボイスボットの活用シーンを3つ紹介します。
FAQやチャットボットといったノンボイスツールの活用が一般化している金融や通信サービスの領域ですが、未だに電話でのお問い合わせニーズは高く存在します。
そこで、「24時間365日稼働のコールセンター」を実現すべくボイスボットの導入も増えています。
EC・通信販売では、注文受付から返品・コース変更・解約手続きまで、定型的な電話問い合わせが大量に発生します。
こうした業務をボイスボットに任せることで、オペレーターはより付加価値の高い対応に集中できます。また、事業拡大による呼量増加や繁忙期の入電急増にも、人員を増やすことなく応答率を維持できる点も大きなメリットです。
飲食店やホテルの予約・受付でもボイスボットの導入が進んでいます。
昨今のボイスボットは精度が高くツールによっては多言語にも対応するため、各方面から寄せられる予約や受付などのお問い合わせを自動でさばくことができるのです。
続いて、ボイスボット導入後に期待できる7つのメリットを見ていきましょう。
ボイスボットを導入すれば、オペレーターが不在の場合にも顧客からの問い合わせに対応できます。これにより、顧客は自分のタイミングでアクションを起こすことができ、機会損失への対策になります。また、顧客はプッシュボタンの操作や人との会話をする必要がないため、問い合わせのハードルも下がるでしょう。
有人対応では、対応時間に限りがあり、顧客が問い合わせしたい時間にいつでも応対できるわけではありません。
ある調査によると、問い合わせを検討しながら実際にはしなかった経験がある人が43.7%にのぼり、その理由として「営業時間外だったので後回しにした」という声が一番多く挙がっています。問い合わせをしたい時間と企業が対応できる時間のずれが、機会損失につながっているのです。ボイスボットなら24時間365日いつでも電話を受けられるため、夜間や営業時間外もカスタマーサポートを提供できます。
※出典：株式会社PR TIMES「カスタマーサポート調査2025」（2025年）
シンプルな問い合わせがボイスボットだけで完結するようになり、オペレーターが直接対応する件数が減ります。複雑な用件でもボイスボットが初期ヒアリングを代行できるため、オペレーターは用件を把握した状態で対応に移れます。
ボイスボットは入電時に顧客から自動でヒアリングを行い、適切な回答や転送につなげます。頻出の質問対応を任せることで、オペレーターはより付加価値の高い対応に集中できます。クラウドPBXやチャットツールと連携すれば、在宅・分散環境での問い合わせ対応も効率化できます。
受電数の多さや精神的負荷の大きさから、コールセンターは人手不足や高い離職率が課題になりがちです。
ボイスボットで業務負荷や労働環境を改善できれば、定着率の向上や採用・教育コストの削減にもつながります。
ボイスボットを既存の社内ツールや顧客データと連携することで、応対品質を高め顧客満足度の向上を図ることができます。
例えば、ECの顧客データと連携すれば、定期便の配送頻度変更などをボイスボットだけで受け付けることができ、顧客は有人対応を待たずに用件を完了できます。
コールセンターでは、キャンペーンや季節の繁忙期に入電が急増し、呼量予測を上回った分が放棄呼や応答率低下につながりやすいです。急な人員確保は採用・育成コストの面でも難しく、毎年課題になりやすい時期です。
ボイスボットなら、こうした呼量の上ブレもそのまま吸収できます。人を増やさずに繁忙期の入電を受けきれるため、応答率を保ちながら放棄呼を抑えられ、採用や育成にかかるコストも抑制できます。
ボイスボットにも苦手な領域があります。導入前に押さえておきたい3点と対策をまとめます。
顧客自身が番号入力するIVRと比べ、発話を認識する方式では誤認識が生じるリスクがあります。ただし、利用を重ねることで精度は向上し、固有名詞や数字に強い補正技術を備えた製品を選べば、このリスクは大きく抑えられます。
クレーム対応やカウンセリング、込み入った相談など、臨機応変な判断が必要な用件は苦手です。雑音で発話を聞き取りにくい場面もあります。対策としては、こうした用件をスムーズに有人対応へ引き継ぐ設計や、受付内容を復唱して認識ミスを防ぐ設定が有効です。
導入時点で一定の性能はありますが、運用しながら会話データを分析し、シナリオや認識精度をチューニングし続けることで効果を最大化できます。改善を前提とした運用体制とサポートの有無が重要です。
ここでは、自社に合ったボイスボットを選ぶための6つのポイントを説明します。
既存システムと連携できると業務効率化の幅が広がります。たとえば、やりとりをテキスト化して問い合わせシステムや顧客のSMSへ転送する、問い合わせ内容をCRMやRPAに自動入力する、といった連携が可能かを確認しましょう。
認識精度は100%ではないため、受付内容をSMSやメールで顧客に送るフォローアップ機能があると安心です。顧客は自分の要望が正しく伝わったかを確認でき、安心感につながります。
発話の聞き取り精度は応対品質を左右します。名前・住所・電話番号・日時といった項目に特化した認識補正技術や、専門用語・商品名・略称を独自辞書に登録できる仕組みがあると、誤認識を抑えて高精度な受付が実現できます。
導入後のチューニングやトラブル対応を任せられるサポート体制があるかは重要です。入電傾向の分析や効果的な活用方法の提案まで伴走してくれるベンダーであれば、導入から運用まで安心して進められます。
同時接続できる件数とは、ボイスボットが同時に対応できる顧客の数です。同時に対応できる件数を超える架電が集中すると「あふれ呼」が発生します。自社の入電状況に対して十分なキャパシティがあるかを確認しましょう。
会話フローやシナリオを誰でも直感的に変更できるかは、運用のしやすさを大きく左右します。ノーコードでフローを編集できる製品なら、エンジニアに依頼せずとも運用部門だけで素早く改善できます。
ボイスボットの効果を最大化するには、いくつかのポイントがあります。導入後のスムーズな運用につなげるため、事前に把握しておきましょう。
ボイスボットで対応できない複雑な問い合わせは、オペレーターにつなげるようにしましょう。有人対応との連携を高めることで、サービス品質や顧客満足度の向上が期待できます。そのためには事前にオペレーターへの導線を構築するのも大切ですし、ボイスボットを選ぶ段階で「有人対応との連携が可能なシステムなのか」を確認したほうが良いでしょう。
ボイスボットの運用では、音声データを音声認識技術でテキスト化して、問い合わせ内容を分析する作業が必要です。この作業を継続的に行い、ボイスボットの精度の改善や顧客ニーズの把握をします。
なお、顧客に最後まで電話対応していただけたか（完了率）をチェックし、完了率の向上を図ることは特に重要です。
ボイスボットには誤認識や誤回答をするリスクがあります。そのため、AIの精度を向上させるためには、チューニング（メンテナンス）が欠かせません。
具体的な作業例としては、認識ミスが生じやすい箇所を特定し、会話の流れやシナリオなどを見直します。自動学習機能の有無に関わらず、人の手によって定期的なチューニングを行わなければなりません。
NTTドコモの取り組みを詳しく知りたい方はこちら「サポートへの入電のうち20%以上をボイスボットで自動応答化」
三井住友海上あいおい生命の取り組みを詳しく知りたい方はこちら「給付金請求お申出受付を自動化しBCP対策強化と応答率改善を実現」
ビタブリッドジャパンの取り組みを詳しく知りたい方はこちら「PKSHA VoiceAgentで電話での返品・解約手続きを自動完結」
ボイスボットを活用することで、コールセンター業務の効率化や顧客満足度の向上など、さまざまなメリットが期待できます。人手不足に悩んでいるコールセンター管理者の方などは、導入を検討してみてください。
一方で、ボイスボットのデメリットや選び方のポイントを把握するのも大切です。自社の課題を解決するために必要な機能を備えているか、しっかりと確認することをおすすめします。
記事内の事例で使っているボイスボットについて詳しく知りたい方は、こちらから資料ダウンロードいただけます。
PKSHA VoiceAgentは、AI音声技術で電話問い合わせを自動化する国内シェアNo.1（※）のボイスボットです。多数の大規模コールセンターに導入され、月間35万件を超える入電に自動応答しています。
電話業務の効率化を検討している方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
※出典：富士キメラ総研「顧客接点・CX変革ソリューション市場分析 2023年版」
ボイスボットの導入を検討する際によく寄せられる質問をまとめました。
IVRはあらかじめ用意された選択肢を顧客がプッシュ操作で選ぶ方式です。一方ボイスボットは、顧客の発話内容をAIが認識し、会話形式で用件を進められます。番号入力の手間がなく、より自然なやりとりができる点が大きな違いです。
従来はシナリオに沿った会話が中心でしたが、生成AIの活用により、自由な発話の意図をくみ取り柔軟に応答できるようになりました。シナリオを細かく作り込まなくても自然な会話が成立しやすく、自動化できる問い合わせの範囲も広がっています。
導入企業では、入電の自動応答化比率の向上や放棄率の改善、応答率の改善といった効果が報告されています。効果は業務内容や運用方法によって異なるため、自社の入電傾向を分析したうえで導入設計を行うことが重要です。
他システムとの連携性、音声認識の精度と補正技術、管理画面の使いやすさ、サポート体制を確認することが重要です。あわせて、有人対応へのスムーズな引き継ぎ設計と、運用しながら改善し続ける体制を整えておきましょう。