Zendesk編集部
更新日: 2026年8月1日
ボイスボットの選び方ガイド
「電話が鳴りやまず、取りこぼしが増えている。」
「夜間や休日の問い合わせに応じきれない。」
「同じ問い合わせへの対応に、担当者の時間が奪われる。」
電話対応の質は、顧客の選択に直結します。ZendeskのCXトレンドレポート2026年版によると、消費者の82%が「商品・サービスを選ぶ際、迅速な対応と正確な問題解決をしてくれる企業やブランドを優先する」と回答しており、電話の取りこぼしや対応の遅れは、そのまま機会損失につながりかねません。
こうした電話対応の課題を、人手を増やさずに解決する手段として広がっているのが、AIによる電話自動応答サービス「ボイスボット」です。AI電話とも呼ばれ、電話の一次受付から回答・振り分けまでを自動で担います。ただし製品ごとに、対応できる業務や音声認識の精度、料金の考え方も大きく異なります。自社に合わない製品を選べば、想定した効果は得られません。
本記事では、主要なボイスボット18製品を、種類・機能・料金・比較ポイントとあわせて解説します。シナリオ型と生成AI型の違いから、導入後に効果を測るKPI、失敗しやすい落とし穴までを整理しました。
自社の電話業務にどこまで任せられるかを見極め、最適な1製品を選ぶための材料としてお役立てください。
この記事は2026年7月の情報をもとにZendeskが作成しています。各製品の最新情報は公式サイトでご確認ください。
目次
- ボイスボットとは？
- ボイスボットの仕組みとできること
- ボイスボットが注目される背景
- ボイスボットの基本機能
- ボイスボットの種類｜シナリオ型・生成AI型・ハイブリッド型
- ボイスボットとIVR・チャットボット・有人対応の違い
- ボイスボットを導入するメリット
- ボイスボットのデメリット・導入前に知るべき注意点
- ボイスボットの活用シーン
- ボイスボットの選び方・比較ポイント9つ
- ボイスボットの料金・費用相場
- 【2026年版】ボイスボットおすすめ18選を比較
- コンタクトセンター基盤・統合タイプにおすすめのボイスボット
- 手続き・受付の自動完結タイプにおすすめのボイスボット
- 一次受け・取り次ぎタイプにおすすめのボイスボット
- ボイスボット導入で得られる効果とKPI
- ボイスボット導入を成功させる注意点
- 生成AI・AIエージェントで変わるボイスボット
- 電話対応の自動化を加速するZendesk
- ボイスボットに関するよくある質問
- まとめ
ボイスボットとは？ボイスボットとは、AIが電話に自動で音声応答し、用件の聞き取りから回答・振り分けまでを担うことで、電話対応の効率化と品質の安定につなげるサービスです。電話が鳴りやまず入電を取りこぼす、対応が特定の担当者に偏るといった現場の悩みに対する、解決策の一つとして広がっています。 ボイスボットは音声認識で発話をテキスト化し、意図を解釈して音声で返す構造が基本のため、24時間休みなく応対できます。プッシュ操作を前提とする従来のIVRと違い、自然な会話のまま用件を済ませられる点も特徴です。近年は、生成AIやエージェント技術を取り入れた現行世代を「音声AIエージェント」と呼ぶことも増えています。 一次受けや定型受付を自動化し、複雑な用件だけを人へ回せるので、人手が限られる現場でも無理なく電話対応を続けられます。 |
ボイスボットの仕組みとできること
ボイスボットは、顧客の話した言葉をAIが認識し、内容を理解して音声で応答する電話自動応答システムです。電話の一次受付やFAQへの回答、予約・注文の受付、本人確認といった定型業務を自動化し、複雑な用件は人へ転送します。
対応の方向も、顧客からの電話を受ける受電（インバウンド）と、企業から電話をかける架電（アウトバウンド）の両方に広がりつつあります。まずは、その仕組みと守備範囲を整理します。
音声認識から応答までの仕組み
ボイスボットは、次の3つの処理を連続させて顧客に応答します。
- 音声認識（ASR）：顧客の話した言葉をリアルタイムでテキストに変換する
- 意図理解（NLP）：テキストから「何を求めているのか」をくみ取り、返す回答やアクションを判断する
- 音声合成（TTS）：判断した回答を自然な音声に変えて読み上げ、顧客へ返す
この一連の処理を数秒のうちに繰り返すことで、人が応対しているような会話が成り立ちます。生成AIを組み込んだタイプでは、意図理解と回答生成の部分をより柔軟に処理でき、事前に用意していない質問にも文脈をふまえて応じることが可能です。
さらに近年は、音声をいったんテキストに変換せず、音声のまま理解して応答を生成するリアルタイム音声モデル（Speech-to-Speech型）も登場しています。応答までの間が短くなり、話の途中の割り込みや言い直しにも追従しやすくなるなど、会話の自然さは着実に向上しています。ただし、導入するタイプによって対応できる会話の幅は変わるため、仕組みの違いは製品選定の前提として押さえておきたいポイントです。
ボイスボットでできること（一次受付・予約/注文・本人確認・案内など）
ボイスボットは、手順の決まった定型業務を得意とします。
用途 | 内容 |
一次受付 | 用件をヒアリングし、担当者や部署へ振り分ける |
予約・注文の受付 | 日時や商品を聞き取り、システムへ登録する |
本人確認 | 氏名や会員番号などを確認する |
FAQ・案内 | よくある質問にその場で回答する |
折り返し受付 | 会社名や連絡先、用件を聞き取り、担当者へ通知する |
各種手続き | 住所変更や解約、資料請求などを電話のまま完了させる |
営業電話の仕分け | 担当者の指名がない電話を判別し、取り次がずに終える |
架電（リマインド・督促） | 予約前日の確認や支払い案内を、リストへ自動発信する |
高齢者の見守り架電 | 定期的に架電し、高齢者の安否や体調を確認する |
簡単な用件はその場で回答し、人の対応が要るものだけを、聞き取った内容の要約とともに担当者へ引き継ぎます。
このようにAIと人で役割を分けられるのがボイスボットの現実的な使い方で、電話業務のすべてを自動化する必要はありません。定型的な一次受付や振り分けをボイスボットに任せ、判断や交渉が必要な複雑な相談は人が担います。まずは一次受付から始め、任せる範囲を段階的に広げていく企業も多く見られます。
インバウンド（受電）とアウトバウンド（架電）の両方がある
ボイスボットは受電専用というイメージを持たれやすいものの、実際には受電（インバウンド）と架電（アウトバウンド）の両方で使われています。どちらを自動化したいかによって、選ぶべき製品や設計は変わってきます。
インバウンド（受電）での活用例
インバウンドは、顧客からかかってきた電話をボイスボットが受ける使い方です。
代表的なのは、問い合わせが集中して受けきれない電話（あふれ呼）や取りこぼしの防止、夜間・休日を含む営業時間外の一次受付、予約・注文の受付などです。人が電話に出られない時間帯でも、ボイスボットが用件を聞き取り、その場で回答したり、内容に応じて担当者へ振り分けたりできます。
すべてを自動で完結させるのではなく、定型的な一次対応を任せ、複雑な用件は人へつなぐ設計にすれば、顧客を待たせずに対応の幅を広げられます。取りこぼしていた電話を拾えるようになる点が、受電側の大きな価値です。
アウトバウンド（架電）での活用例
アウトバウンドは、企業側から顧客へボイスボットが電話をかける使い方です。支払いの督促や予約前日のリマインド、アンケート調査、高齢者の見守りコールなど、かける相手と伝える内容があらかじめ決まった定型連絡を自動化できます。
対象リストを取り込んで一斉に架電できるため、人が1件ずつかけるよりも短時間で多くの相手に連絡でき、人手をかけずに架電業務を回せる点が架電側の利点です。
ボイスボットが注目される背景
ボイスボットへの注目が高まっているのは、電話応対をめぐる課題が深刻になっているからです。
多くの現場では、人手不足と採用難で電話に出られる人員が慢性的に足りていません。その結果、かかってきた電話をさばききれず、本来つかめたはずの予約や問い合わせを取りこぼしています。さらに、夜間や休日まで人手で対応し続けるのは、難しくなっています。実際の検討場面でも、受電量の削減が全社的な課題として掲げられたり、PBXやCTIといった電話基盤の更新時期にあわせて自動化がテーマに上がったりと、電話対応の見直しは経営レベルの論点になりつつあります。
技術の側でも、この数年で状況が大きく変わりました。生成AIによる意図理解と回答生成、人の声に近づいた音声合成、応答の間を縮めるリアルタイム音声処理の進歩により、機械との通話の自然さは実用水準に近づいています。「自動音声では用件を済ませられない」という従来の前提が変わりつつあることが、注目の残り半分を支えています。CXトレンドレポートでも、CXリーダーの58%が「音声AIは顧客体験を大きく進化させられる水準にようやく達しつつある」と回答しています。
また、オペレーターを顧客からの過度な叱責や理不尽な要求から守る観点でも、一次対応をAIに任せる意義が見直されています。カスタマーハラスメントへの対策が企業の責務として意識されるなか、攻撃的な電話をAIが最初に受け止める構成は、従業員を守る緩衝として働きます。ただし、聞き取りの失敗やたらい回しで顧客の不満を増幅させたまま有人へつなぐと逆効果になるため、人へ早く逃がす導線とセットで設計することが前提です。
電話の受け口としては、これまでも自動音声（IVR）が使われてきました。IVRは番号を選ばせて振り分ける方式が中心で、顧客が自由に話す用件を聞き取り、その場で完結させることはできません。そこで、自由な発話をそのまま理解し、回答や受付まで担えるボイスボットに注目が集まっています。
ボイスボットの基本機能
ボイスボットは、複数の機能を組み合わせて電話対応を自動化します。中核となるのは、顧客の発話を認識・理解する音声認識と自然言語処理、応答を返す音声合成、会話を制御するシナリオ設計、そして必要に応じて担当者へ引き継ぐ有人転送です。
さらに、SMS送信や通話の録音・テキスト化、通話データの分析など、電話対応の前後を支える機能を備えた製品もあります。ここからは、それぞれの機能の役割を紹介します。
音声認識・自然言語処理
音声認識と自然言語処理は、ボイスボットが会話を成立させるための入口となる機能です。音声認識が顧客の話した言葉をテキストに変換し、自然言語処理が「顧客が何を求めているのか」という意図をくみ取ります。言い回しが違っても同じ用件だと判断できるため、決まった言葉どおりに話してもらう必要がありません。
製品選定の観点で重要なのは、電話特有の雑音や人によって異なる話し方のなかでも正しく聞き取れるかどうかです。この2つの精度が高いほど、顧客は自然な言葉で用件を伝えられ、ボイスボットもスムーズに対応へ進めます。音声認識と自然言語処理の精度は、会話全体の成立を支える土台になります。
音声合成による自動応答
音声合成は、ボイスボットが用意した回答を音声に変換して顧客へ伝える機能です。テキストでは対応できない電話でのやり取りを、人の声に近い自然な音声で実現します。
近年は音声合成技術の進歩により、抑揚や話すテンポも自然になっています。製品によっては、話す速度や声質、話者を変更でき、利用シーンに合わせた音声設計が可能です。自然で聞き取りやすい音声は、案内内容の理解を助けるだけでなく、「機械的で冷たい」といった印象を和らげる効果も期待できます。
一方で、音声認識の精度が高くても、応答が聞き取りにくければ顧客体験は損なわれかねません。そのため、音声の自然さや聞き取りやすさも、製品を比較・検討する際の重要なポイントです。
シナリオ・対話フロー設計
シナリオ・対話フロー設計は、ボイスボットがどのような順序で会話を進めるかを組み立てる機能です。「最初に用件を尋ね、内容に応じて回答や次の質問へ分岐する」といった一連の流れを、あらかじめ設計しておきます。この作り込みの深さが、対応できる業務の幅や会話の自然さを決める部分です。
分岐が浅ければ単純な受け答えにとどまり、細かく設計するほど複雑な受付にも対応できます。製品によっては、専門知識がなくても画面上でフローを組めるノーコードの編集画面が用意されており、自社で会話の内容を作成・修正できます。問い合わせの傾向に合わせて現場でフローを見直すことで、応対の質を保ちながら運用を続けられるでしょう。
有人オペレーターへの転送・切り替え
有人オペレーターへの転送・切り替えは、ボイスボットで対応しきれない用件を人へ引き渡す機能です。複雑な相談や感情的なやり取りなど、AIだけでは難しい場面で、スムーズに担当者へ切り替えられるかどうかが重要になります。
ここで見落とされやすいのが、引き継ぎの質です。単に電話をつなぐだけでは、オペレーターは用件を一から聞き直すことになり、顧客は同じ説明を繰り返す羽目になります。この二度手間は、顧客の不満を生む原因です。
ボイスボットが聞き取った用件や本人確認の情報をオペレーターへ引き継げば、担当者は状況を把握したうえで対応を始められます。あわせて、転送の経路が番号転送か内線接続かSIP連携かによって、発信者番号の引き継ぎや転送時の通話料、音声品質も変わります。引き継ぐ情報と転送の方式は、選定時に確認しておきたい項目です。
SMS・チャット連携／通話の録音・テキスト化・分析
ボイスボットには、音声応答だけでなく、通話の前後を支える機能も備わっています。
SMS・チャット連携
聞き取った内容の確認や予約番号の案内などを、SMSやチャットで送信できます。音声だけでは伝わりにくい情報も、あとから文字で確認できるため、顧客の聞き逃しや言い間違いを防ぐことが可能です。電話が不通のときにSMSで連絡するなど、音声以外の手段と組み合わせた対応もしやすくなります。
通話の録音・テキスト化・分析
録音した会話は、そのまま文字起こしし、要点を自動で要約できる製品もあります。対応記録の作成やCRMへの転記といった後処理まで自動化できる、通話後の工数削減に直結する機能です。さらに、蓄積した会話データを分析すれば、問い合わせの傾向やシナリオの改善点も見えてきます。日々の応対そのものが、運用改善の材料になる点も大きな価値です。
ボイスボットの種類｜シナリオ型・生成AI型・ハイブリッド型
ボイスボットは、会話の進め方によって大きく3種類に分かれます。あらかじめ決めた流れに沿って応答するシナリオ型、自由な発話を理解して回答を生成する生成AI型、そして両者と有人対応を組み合わせるハイブリッド型です。
近年は、それぞれの弱みを補い合うハイブリッド型が、現実的な選択肢として広がっています。まずは、3種類の違いを次の表で整理します。
タイプ | シナリオ型 | 生成AI型 | ハイブリッド型 |
応答の柔軟性 | 低い（決めた流れのみ） | 高い（自由発話に対応） | 高い（用件で使い分け） |
想定外の発話 | 弱い | 対応しやすい | 対応しやすい |
回答の確実性 | 高い（誤りが起きにくい） | 誤回答（ハルシネーション）のリスクあり | 高い（確実性が要る所はシナリオ・人へ） |
コスト | 抑えやすい | 高くなりやすい | 中程度（配分しだい） |
適した業務 | 定型の受付・案内 | 自由な問い合わせ・一次対応 | 幅広い業務（定型＋複雑の混在） |
シナリオ型
シナリオ型は、あらかじめ設計した会話の流れに沿って応答する、従来型のボイスボットです。「予約の方は日時をお話しください」といった質問を用意しておき、顧客の答えに応じて次の案内へと進んでいきます。手順が決まっているぶん応答が安定し、案内の誤りも起きにくいため、手続きや定型受付など、聞くべき項目がはっきりした業務に向くタイプです。
ただし、対応できるのは用意したシナリオの範囲内に限られます。想定外の質問や言い回しを受けると「お答えできません」と返すしかなく、顧客の離脱を招く原因になります。この「決まった業務を正確にさばける一方で、柔軟さには欠ける」割り切りが、シナリオ型を選ぶかどうかの分かれ目です。
生成AI型
生成AI型は、大規模言語モデル（LLM）を用いて、顧客の自由な発話を理解し、その場で回答を生成するタイプです。シナリオ型のように流れを細かく作り込まなくても、多様な言い回しや想定外の質問に対応できます。顧客は決まった言葉に縛られず、自然な会話のまま用件を伝えられる点が大きな強みです。
さらに現行世代では、回答を生成するだけでなく、API連携や外部システムの操作を通じて予約変更などの手続きを完了まで自律的に進める「AIエージェント型」への進化が進んでいます。製品名に「エージェント」を冠するボイスボットが増えているのは、この流れを反映したものです。
一方で、注意したいのがハルシネーションです。生成AI型は、参照すべきデータにない内容まで、もっともらしく答えてしまう場合があります。料金や手続きのように正解がある問い合わせで誤った案内をすると、顧客の信頼を損ねかねません。そのため、自社のFAQやナレッジに基づく範囲だけを答えさせ、それ以外は答えさせない、という設計ができるかどうかが重要になります。
ハイブリッド型
ハイブリッド型は、第3の技術方式ではなく、シナリオ型・生成AI型・有人対応を組み合わせてそれぞれの弱点を補い合う設計思想です。現在の業界では、これが現実的な最適解と考えられています。すべてを生成AIに任せるのではなく、用件に応じて処理の仕方と人の担当を振り分けます。
たとえば、一般的な問い合わせは生成AIが柔軟に受け止め、契約変更や手続きのように確実性が求められる用件はシナリオ型が正確に処理します。複雑な相談や感情的なケアが必要な場面は、人へ引き継ぎます。実装の面でも、シナリオと生成AIを並べるだけでなく、生成AIの会話の中に「必ず踏む手順」を決まったフローとして組み込む方向へ進んでおり、柔軟さと確実性の両立が図られています。「どこまでをAIに任せ、どこから人が対応するか」を設計することが、ハイブリッド型を活かす鍵になります。
ボイスボットとIVR・チャットボット・有人対応の違い
ボイスボットは、IVRやチャットボット、有人対応と混同されることがあります。とくにIVRは、どちらも電話の自動応答に使われるため、違いがわかりにくいと感じる方も少なくありません。しかし、それぞれ役割や得意とする場面は異なります。違いを理解することで、自社に適した顧客対応の仕組みを選びやすくなるでしょう。
まずはIVR・チャットボット・有人対応との違いを比較表で確認し、その後「AI電話」「音声AIエージェント」との違いについても解説します。
タイプ | ボイスボット | IVR | チャットボット | 有人対応 |
チャネル | 電話（音声） | 電話（音声） | Web・アプリ（テキスト） | 電話・対面など |
入力方法 | 自由な発話 | プッシュ操作（番号入力） | テキスト入力 | 会話 |
できること | 用件のヒアリング・回答・振り分け | 番号による振り分けが中心 | 質問への自動回答 | 幅広く柔軟に対応 |
AI活用 | あり（音声認識・生成AI） | 基本的になし | あり（生成AI搭載型も） | ー |
向いている場面 | 定型の受付・一次対応 | 単純な分岐・振り分け | よくある質問への対応 | 複雑・感情的な対応 |
IVRとの違い
IVRとボイスボットの最大の違いは、顧客の用件をどう受け取るかにあります。IVRは、「ご予約の方は1番、お問い合わせは2番」といったガイダンスに沿って、顧客にプッシュ操作で番号を選んでもらう方式です。用意した選択肢へ振り分けることは得意ですが、選択肢にない用件や複雑な相談には対応できません。
これに対しボイスボットは、顧客が話した言葉をそのまま認識し、自由な発話から用件をくみ取ります。番号を押す必要はなく、「予約を変更したい」と話すだけで用件が伝わります。IVRのように何段階も選択肢をたどる必要がないため、顧客のストレスも軽くなるでしょう。
振り分けが中心のIVRに対し、ボイスボットは会話でのヒアリングまで担える点が、両者を分ける違いです。
チャットボットとの違い
チャットボットとの違いは、やり取りに使うチャネルの違いです。チャットボットはWebサイトやアプリ上のテキストで対応するのに対し、ボイスボットは電話の音声で対応します。文字で質問できる場面ではチャットボットが向き、電話でしか問い合わせられない、あるいは電話のほうが早い場面ではボイスボットが力を発揮します。
実務では、どちらか一方を選ぶのではなく、多層で設計する考え方が主流です。Web上のFAQやチャットボットで解決できる問い合わせは電話の前に解決してもらい、それでも電話に至った用件をボイスボットが受け、複雑な相談だけを人につなぎます。電話の自動化を単体で考えるのではなく、FAQ・チャットボットを含めた問い合わせ対応の全体像のなかでボイスボットの守備範囲を決めると、投資の重複や抜け漏れを防げます。
技術の面でも、両者は対立するものではありません。意図を理解する自然言語処理や、回答を生成する生成AIといった背後の技術には、共通する部分があります。同じAIエージェントの技術をテキストではチャットボット、音声ではボイスボットとして使い分けるケースも増えてきました。チャネルこそ違うものの、顧客対応を自動化するという狙いは共通しています。
有人対応との違い
有人対応との違いは、どこまで柔軟に対応できるかにあります。オペレーターによる有人対応は、込み入った事情のくみ取りや、感情的になっている顧客へのケアなど、その場の判断が必要な場面に強みがあります。対してボイスボットが得意とするのは、あらかじめ想定できる定型的な用件を、安定して大量に処理することです。
ここで押さえておきたいのは、両者は置き換えの関係ではないという点です。ボイスボットに任せるのは一次受付やよくある問い合わせといった反復業務であり、人はより高度な判断や対応に集中できます。定型はボイスボット、例外や複雑な相談は人、と役割を分ければ、対応全体の質と効率を両立させやすくなります。
AI電話・音声AIエージェントとの違い
「AI電話」は、ボイスボットとは別のシステムを指す言葉ではなく、AIを活用した電話対応全般を表す呼び方です。従来、「ボイスボット」は、決められたシナリオに沿って定型的な受付を自動化するサービスとして認識されてきました。近年は、生成AIによって自由な発話を理解し、文脈に応じて会話を進められるボイスボットを「AI電話」と呼ぶケースが増えています。
もう一つ広がっているのが「音声AIエージェント」という呼び方です。生成AIとエージェント技術を使い、対話から手続きの完了までを自律的に担う現行世代のボイスボットを指す呼称として、国内外で使われつつあります。オペレーター業務を代替する観点から「AIオペレーター」と呼ぶ製品もあります。ボイスボットとの明確な技術基準はありませんが、「質問に答える」にとどまらず「用件を最後まで片づける」ことを目指す、自律実行のニュアンスを含む言葉です。
いずれの呼び方も、ベンダーによって使い方が異なります。そのため、名称だけで判断するのではなく、生成AIの搭載有無や対応できる業務、有人連携などの機能を確認したうえで製品を比較することが大切です。
ボイスボットを導入するメリット
ボイスボットの導入は、電話対応の負担軽減にとどまらず、顧客満足や業務改善にも効果をもたらします。人手不足のなかで問い合わせをさばき、機会損失を防ぎ、対応品質を安定させる手段として注目される存在です。
ここからは、ボイスボットを導入することで得られる主なメリットを、5つの観点に分けて解説します。
人件費・対応工数を削減できる
ボイスボットを導入する大きなメリットは、電話対応にかかる人件費と工数を削減できることです。
ボイスボットは、通話中の対応だけでなく、用件を聞き取る一次受付、担当者への取り次ぎ、通話後の記録や要約といった後処理まで、定型業務をまとめて引き受けます。その結果、担当者はより付加価値の高い業務に集中できます。人員を増やさずに、増える問い合わせへ対応できる点も、導入効果のひとつです。
ただし、削減効果は業務量によって異なります。もともとの電話件数が少ない小規模な運用では、費用対効果を得にくいケースもあります。導入を検討する際は、自社の問い合わせ件数や運用体制を踏まえ、十分な効果が期待できるかを事前に確認しておくことが重要です。
あふれ呼・放棄呼による機会損失を防げる
ボイスボットは、電話がつながらないことで生じる機会損失を防ぎます。
問い合わせが集中すると、オペレーターだけでは対応しきれず、あふれ呼や放棄呼が発生します。あふれ呼は、回線や受付の枠を超えて受けきれず、つながらなかった電話です。放棄呼は、いったん待ち行列に入ったものの、応答される前に顧客が待ちきれずに切ってしまった電話を指します。そのなかには、予約や申し込みにつながる可能性があった顧客も含まれます。こうした取りこぼしは、売上や顧客満足度の低下に直結しかねません。
ボイスボットを導入すれば、混雑時でも複数の着信に同時に対応できます。一次受付やよくある問い合わせへの回答を自動化し、人が対応できない時間帯の着信も受け付けられるため、これまで対応しきれなかった問い合わせにも応対しやすくなります。その結果、機会損失の防止や顧客満足度の向上につながります。
24時間365日の対応で顧客満足度が高まる
ボイスボットは、営業時間に縛られず、24時間365日いつでも電話に対応できます。夜間や休日の問い合わせを人だけでカバーするのは難しく、これまでは翌営業日まで待ってもらうしかありませんでした。ボイスボットなら、顧客が問い合わせたいその瞬間に一次対応へ回せます。
また、営業時間外だからと問い合わせをあきらめ、他社へ流れてしまう事態も防げます。CXトレンドレポートによると、消費者の71%が「AIにより、カスタマーサービスが24時間365日利用可能であることを期待するようになった」と回答しています。いつでも電話がつながる体制は、もはや付加価値ではなく顧客側の期待になりつつあり、応えられるかどうかが顧客の安心感や利便性の差になります。
応対品質を均一化できる
ボイスボットは、担当者による応対のばらつきを抑え、一定の品質を維持できます。
人による対応では、ベテランと新人で案内の正確さや対応スピードに差が生じます。最初に電話を取った人が、その場の判断で担当者へ振り分けているケースも珍しくありません。さらに、担当者が退職すれば、その人が培ったノウハウが失われ、対応品質にも影響します。こうした属人化は、多くの現場が抱える課題です。
ボイスボットなら、あらかじめ設計した内容にもとづいて、いつでも同じ手順で対応できます。担当者の経験や忙しさに左右されず、判断の基準も一定に保てる点が大きなメリットです。入社したばかりのスタッフや、日本語に不慣れな外国人スタッフが在籍する現場でも、一次対応の品質を揃えられます。その結果、教育の負担を抑えながら、顧客には一貫した対応を届けられます。
通話データを業務改善に活用できる
ボイスボットは、日々の通話データを蓄積し、業務改善に役立てられます。通話内容は自動でテキスト化され、これまで埋もれていた顧客の声を分析しやすくなります。人が対応する電話では、記録が担当者のメモに依存しやすく、問い合わせ全体の傾向を把握するのは容易ではありませんでした。
蓄積したデータを分析することで、問い合わせ内容の傾向や、会話が滞りやすい場面を把握できます。よくある質問が明らかになればFAQや応答シナリオの改善に生かせるほか、対応しきれていない問い合わせが見つかれば、人員配置や業務フローの見直しにも役立ちます。
通話データを継続的に分析・活用することで、応対品質の向上や業務効率の改善を図れる点も、ボイスボットの大きなメリットです。
ボイスボットのデメリット・導入前に知るべき注意点
ボイスボットは電話対応を効率化できるものの、苦手な領域も存在します。対応できる範囲や精度には限界があり、それを知らないまま導入すると、期待した効果は得にくくなります。大切なのは、弱点を正しく理解したうえで、自社の使い方に合うかを見極めることです。ここでは、導入前に押さえておきたいデメリットと注意点を整理します。
想定外の発話・複雑な相談には弱い
ボイスボットが苦手とするのは、あらかじめ想定できない複雑な相談です。シナリオ型は用意した筋書きから外れた質問に対応できず、生成AI型も個別の事情がからむ判断では的確に答えきれない場面があります。たとえば、契約内容が入り組んだトラブルの解決や、感情的になっている顧客への謝罪といった対応は、どの型であっても人が対応すべき領域です。
こうした用件を無理にボイスボットへ任せると、かえって顧客の不満を招きます。顧客が求めているのは、機械的な受け答えではなく、事情をくみ取った柔軟な対応だからです。導入時には、複雑な相談をスムーズに人へ引き継ぐ流れをつくっておくと安心です。
生成AIの「ハルシネーション（誤回答）」リスク
生成AI型のボイスボットには、ハルシネーションと呼ばれるリスクがあります。ハルシネーションとは、AIが事実にもとづかない内容を、もっともらしい口調で答えてしまう現象です。自由な会話に対応できる裏返しで、参照情報のない質問にも、それらしい答えを作り出す場合があります。
とくに注意したいのが、料金や手続きのように、正解が決まっている問い合わせです。ここで誤った案内をすれば、顧客の不利益や企業への信頼低下を招きます。誤回答を抑える基本は、自社のFAQやナレッジに登録した範囲だけを回答の根拠とし、それ以外は推測で答えさせない設計です。実務ではこれに加えて、聞き取り内容の確認ステップやAIに任せる操作範囲の制限を組み合わせた多層の対策が取られています。製品を選ぶ際は、こうした誤回答を防ぐ機能があるかを確かめておくとよいでしょう。
音声認識の精度が話し方（言い淀み・方言・間）・環境（雑音）に左右される
音声認識の精度は、話し方や周囲の環境によって変わります。ボイスボットは顧客の発話を正しく聞き取れて初めて成り立ちますが、実際の電話ではさまざまな要因が精度を下げます。早口や言い淀み、地域特有の方言、独特の間などは、誤認識が起きやすい代表例です。周囲の雑音が多い環境からの電話も、聞き取りの妨げになります。
見落とせないのは、誤認識の影響が聞き取りだけで終わらないことです。生成AI型では、誤って聞き取った内容を前提に、もっともらしい回答を組み立ててしまう場合があります。聞き取った内容を復唱して確認するステップは、この「誤認識と誤回答の連鎖」を断ち切る対策としても機能します。
誤認識が続くと、顧客は同じ言葉を何度も繰り返すことになり、ストレスを感じて離脱してしまうこともあるでしょう。認識精度は製品によって差が大きいため、カタログの数値だけで判断するのは危険です。デモや試験導入で、自社の顧客の話し方でも正しく聞き取れるかを、事前に確かめておくことが重要です。
高齢層など機械的な対応を敬遠する顧客への配慮が要る
ボイスボットを導入する際は、機械的な対応を苦手とする顧客への配慮も必要です。電話という手段を選ぶ顧客には高齢層が多く、自動音声が応答すると「怪しい」「冷たい」と感じて敬遠されやすい傾向があります。すべての入電を自動応答で受けると、かえって不満を生み、顧客が離れる原因にもなります。
前提として大切なのは、AIが応対していることを冒頭で明示する透明性です。機械と知らずに話し続け、途中で気づいた顧客は不信感を抱きやすくなります。自動応答であることを名乗ったうえで、オペレーターにつながる選択肢を最初から案内しておく組み合わせが、敬遠されにくい設計の基本です。
また、話す速度や間の取り方には個人差が大きく、音声認識がうまく働かない場面も出てくるでしょう。言い直しを促す案内や、うまくいかない場合に有人へ切り替える導線も用意しておきたいところです。すべてを自動化するのではなく、人が求められる場面は有人対応に残す設計が大切です。
導入・運用に設計と一定のコストがかかる
ボイスボットは、導入して終わりではなく、運用にも設計の手間と継続的なコストがかかります。導入時には、初期費用に加えて、業務に合わせたシナリオ設計や既存システムとの連携開発が必要です。運用開始後も、月額の利用料や通話料に加え、生成AI型ではやり取りの量に応じた費用が発生し、使うほどコストは積み上がります。
さらに見落としやすいのが、精度を保つための運用工数と、効果が出るまでの期間です。ボイスボットは一度作れば放置できるものではなく、ログを見ながらシナリオを改善し続ける必要があります。導入直後は自動で完結できる割合が低く、チューニングを重ねて数か月かけて引き上げていくのが実態のため、初月の数字だけで成否を判断しないことも大切です。複雑な用件は人が引き継ぐため、オペレーターの人件費がまるごと消えるわけでもありません。導入前に、こうした継続コストまで含めて費用対効果を見積もっておくと安全です。
ボイスボットの活用シーン
ボイスボットは、特定の業界だけでなく、電話対応のある幅広い業種で活用されています。同じボイスボットでも、業界ごとに任せたい業務や求められる要件はさまざまです。予約受付の自動化が中心の業種もあれば、本人確認の正確さが重視される業種も多いでしょう。
ここからは、代表的な6つの場面で、ボイスボットがどのように使われているかを紹介します。
コールセンター・カスタマーサポート（一次受付・FAQ自動応答）
コールセンターやカスタマーサポートは、ボイスボットが広く使われている現場です。問い合わせが集中する窓口では、よくある質問への回答や一次受付をボイスボットが引き受け、オペレーターの負担を軽くします。
「営業時間は何時までか」「配送状況を確認したい」といった定型的な問い合わせなら、そのまま自動で完結できるケースも多くあります。空いた時間で、オペレーターは複雑な相談やクレーム対応に集中できます。あふれ呼や放棄呼が課題になっている窓口ほど、導入の効果を実感しやすい領域だといえるでしょう。
EC・通販（24時間の注文受付・入電スパイクへの対応）
EC・通販は、24時間動き続けるビジネスとボイスボットの相性がよい分野です。深夜や早朝の注文、配送状況の照会、返品や交換の受付といった問い合わせに、営業時間を気にせず対応できます。
とくに効果が大きいのは、セールやテレビ放映の直後など、電話が一気に集中する場面です。人のオペレーターだけでは取りこぼしやすいこうした集中時の入電も、ボイスボットなら複数同時にさばけます。繁忙期に人員を増やす負担を抑えつつ機会損失を防げる点が、EC・通販での大きな強みになります。
金融・保険（本人確認を伴う定型受付・セキュリティ要件への配慮）
金融や保険でも、本人確認を伴う定型的な受付にボイスボットが活用されています。契約内容の照会や住所変更、各種手続きの受付などを、氏名や会員番号を確認したうえで自動化できる分野です。
ただし、この領域では正確さとセキュリティが何よりも重視されます。顧客の個人情報や金融情報を扱うため、AIに参照させるデータの範囲や、情報の保管場所といった管理体制を整えたうえで導入するのが前提です。認証と手続きを電話のまま完結させられれば、窓口の負担を抑えながら、顧客を待たせない受付を実現できます。
官公庁・自治体（住民からの定型問い合わせの自動応答）
官公庁や自治体でも、住民からの定型的な問い合わせにボイスボットが使われています。各種手続きの案内や窓口の受付、給付金や証明書に関する質問など、内容の決まった問い合わせの自動応答に適した領域です。
とくに申請期限が近づく時期は、電話が特定の窓口に集中し、つながらないという住民の不満も生じます。ボイスボットを導入すれば、こうした繁忙期でも一次対応を自動化でき、時間外の問い合わせも受け付けられます。限られた職員数のまま、住民を待たせずに応対できる体制を整えられるのが利点です。
飲食・宿泊（予約受付の自動化・多言語/インバウンド対応）
飲食店や宿泊施設では、予約受付の自動化にボイスボットが適しています。ネット予約に対応していない小規模な店舗では、いまも電話予約が主流です。営業中や仕込みで手が離せない時間帯に電話が重なると、予約の取りこぼしや来店客への対応の遅れが起こります。
ボイスボットを使えば、こうした電話も自動で受け付けられ、機会損失を防げます。予約システムと連携させれば、聞き取った日時や人数をそのまま登録でき、確認や転記の手間もかかりません。夜間はスタッフを置かずに営業し、電話は音声AIが受けるといった運用もしやすくなります。
さらに、多言語に対応したボイスボットは、訪日客からの予約や問い合わせにも有効です。電話がつながっても言葉が通じないという壁を下げ、インバウンド需要の取り込みにも力を発揮します。
アウトバウンド（リマインド・督促・見守りコール）
アウトバウンドは、企業側から顧客へボイスボットが電話をかける使い方です。予約前日のリマインドや支払いの督促、高齢者への見守りコール、アンケート調査など、定型的な連絡を自動化できます。あらかじめ用意した顧客リストへ一斉に架電できるため、担当者が一件ずつかけるよりも短い時間で多くの相手に連絡が取れます。
また、督促のように精神的な負担が大きい業務では、AIが淡々と用件を伝え、担当者のストレスを和らげる効果も期待できます。人手をかけずに数多くの架電をこなせる点が、アウトバウンドならではの利点です。
ただし、企業側から電話をかける以上、相手の都合への配慮は欠かせません。早朝や夜間を避ける時間帯の設定や、不通時にかけ直す回数の調整、応答がない相手へのSMS切り替えなどに対応できる製品を選べば、しつこさや不快感を与えずに連絡できます。
ボイスボットの選び方・比較ポイント9つ
ボイスボットは製品ごとに、音声認識の精度や対応できる機能、料金体系が大きく異なります。自社に合うものを選ぶには、価格だけで判断せず、複数の観点から見比べることが大切です。
比較を始める前に決めておきたいのが、「自社のどの業務を自動化するか」の切り出しです。検討の現場では、任せる範囲の線引きができないまま製品比較に入り、選定基準そのものが定まらなくなるケースが少なくありません。自社に多い問い合わせと自動化したい業務を先に洗い出しておくと、以下の観点が判断基準として機能します。あわせて、資料で確認できる項目と、デモ・トライアルで実測しないと分からない項目（精度・会話の自然さ）を区別して進めると、比較の精度が上がります。
1. 種類（シナリオ型／生成AI型／ハイブリッド型）が業務に合うか
まずは、どの種類のボイスボットが自社の業務に合うか見極めましょう。ボイスボットはシナリオ型、生成AI型、ハイブリッド型に分かれ、それぞれ得意な業務が違います。
受付や案内など、聞くべき項目が決まった定型業務が中心なら、正確に処理できるシナリオ型が向いています。問い合わせの内容が幅広く、顧客が自由に話すケースが多いなら、柔軟に対応できる生成AI型が力を発揮します。定型と複雑な相談が入り混じる窓口であれば、両者と有人対応を組み合わせるハイブリッド型が現実的です。
自社に多い問い合わせのパターンに合う種類から候補を絞ると、選定がスムーズに進みます。
2. 既存システム・電話番号との連携（CRM・CTI／PBX・予約・FAQ）
既存環境との連携は、実際の選定で最初の足切り条件になりやすい確認項目です。すでにCTIやCRM、予約システム、基幹システムを運用している企業は多く、製品単体の性能よりも「既存環境に無理なく載るか」が判断軸になるケースが目立ちます。
たとえばCRMと連携できれば、電話をかけてきた顧客情報を自動で参照し、本人確認や応対をスムーズに進められます。連携できない場合は通話内容を手作業で転記することになり、自動化の効果を十分に発揮できません。AIの回答精度を左右する既存のFAQ・ナレッジを取り込めるかどうかも、あわせて確認したい点です。
電話まわりでは、既存の電話番号を継続して使えるかが必須条件になる企業もあります。接続の方式（番号転送・内線接続・SIP連携など）によって、発信者番号の引き継ぎや転送時の通話料、音声品質、元の運用への切り戻しやすさが変わるため、方式まで確認しておくと安心です。なお、PBXやCTIそのものの刷新を控えている場合は、基盤の構成を先に決めたほうが手戻りを防ぎやすくなります。ただし、番号転送型のように基盤構成に依存しにくい方式なら、更改を待たずに並行して導入できる場合もあります。刷新の時期と接続方式をあわせて検討しましょう。
3. 音声認識・会話精度と応答速度（方言・雑音・専門用語・会話の間）
音声認識と会話の精度は、ボイスボットの使い勝手を決める重要な軸です。どれだけ機能が豊富でも、顧客の言葉を正しく聞き取れなければ、用件は前に進みません。とくに確認したいのが、方言や言い淀み、高齢者のゆっくりとした話し方、周囲の雑音といった条件での認識精度です。業界特有の専門用語や、型番・固有名詞のような聞き間違えやすい言葉への強さも、業種によっては大事なポイントになります。
音声ならではの観点として、応答までの速さ（レイテンシ）と会話の間も確認しましょう。テキストのチャットと違い、電話では応答のわずかな遅れや不自然な間が体験を大きく左右し、製品ごとの差も出やすい部分です。
こうした精度や会話の自然さは、カタログの数値だけで見極めるのは難しいのが実情です。無料トライアルやデモを活用し、自社の顧客層に近い声や実際の利用環境で試したうえで、必要な水準に届くかを確かめることをおすすめします。
4. 生成AIの誤回答対策（ガードレール）
生成AI型・ハイブリッド型を検討する場合は、誤回答を防ぐ仕組みがどこまで用意されているかを確認します。ハルシネーションは生成AIの性質上ゼロにはできないため、製品側の抑え込みの設計が比較の分かれ目になります。
確認したいのは次のような点です。回答の根拠を自社のFAQ・ナレッジの範囲に限定できるか。根拠がない質問に対して、推測で答えずに聞き返しや有人転送へ切り替える挙動を設定できるか。料金や契約条件など、案内を禁止するトピックを指定できるか。そして、実際の回答ログを後から検証できるか。
こうした仕組みは総称してガードレールと呼ばれ、生成AIの柔軟さを活かしながら、誤案内のリスクを実用的な水準まで抑えてくれます。デモの段階で、あえて答えのない質問を投げてみると、製品の挙動を確かめやすいでしょう。
5. シナリオ作成・更新のしやすさ（ノーコード対応）
シナリオを自社で手軽に作成・更新できるかどうかも、見落とせない要素です。ボイスボットのシナリオは一度作れば終わりではなく、問い合わせの傾向に合わせて改善し続けることで精度が高まります。このとき、専門的な知識がなくても画面上で編集できるノーコード対応の製品なら、担当者が自分たちのペースで修正できます。社内にAIやシステムの専門人材がいない場合は、とくに重要な確認項目です。
反対に、更新のたびにベンダーへ依頼が必要な製品では、その都度コストと時間がかかる点が難点です。デモや無料トライアルの段階で、実際に管理画面を操作し、シナリオの追加や修正がどれだけ簡単に行えるかを確かめておくと、運用開始後の負担を抑えられます。
6. 有人対応への切り替え・エスカレーション設計
ボイスボットを導入しても、複雑な用件は人が引き取る場面が必ず残ります。そのとき、いかにスムーズにオペレーターへ切り替えられるかが、使い勝手を大きく分けます。ボイスボットが答えられない質問や、「人に代わってほしい」という要望が出たら、迷わせずに人へつなげるかを確認しておきましょう。
見落とされやすいのが、切り替え時の引き継ぎの質です。聞き取った用件や本人確認の情報がオペレーター画面に引き継がれなければ、顧客は名前や用件を初めから説明し直すことになります。この手間は、かえって不満やクレームを生む原因です。CRMやCTIと連携し、通話内容のテキストや要約をそのまま渡せる機能があるかどうかまで確かめておくと、切り替え時のトラブルを防げます。
もう一つ確認したいのが、転送した後の受け皿です。ボイスボットと数分やり取りした後に、オペレーターの待ち行列でさらに待たされると、顧客の不満は最初から人につながらない場合より大きくなりがちです。転送呼を優先的につなぐルーティングや、混雑時の折り返し（コールバック）に対応できるかも、あわせて確認しておきましょう。
7. 対応チャネル・対応範囲（インバウンド／アウトバウンド・SMS・同時着信数）
ボイスボットを選ぶ際は、自動化したいのが受電（インバウンド）なのか、架電（アウトバウンド）なのかを明確にしておくことが大切です。製品によって、顧客からの電話対応を得意とするものもあれば、リマインドや督促などの架電業務まで対応できるものもあります。受電専用のサービスもあるため、アウトバウンド業務を想定している場合は、対応可否の確認が必要です。
受電側で見落とされやすいのが、同時に受けられる着信数（同時通話チャネル数）の上限です。多くの製品はプランや契約によって同時対応数が決まっており、無制限ではありません。あふれ呼対策で導入したのに、契約した同時通話数が足りず繁忙期の入電をさばけなかった、という失敗は実際に起こります。自社のピーク時の入電数を把握し、それに見合う上限を確保できるかを確認しましょう。
また、SMSなど電話以外のチャネルと連携できる製品もあります。用件を聞き取ったあとに確認内容や折り返しの案内をSMSで送れば、音声だけでは伝わりにくい情報も文字で確実に届けられるのが利点です。自社で自動化したい業務や使いたいチャネルを整理し、それらに対応した製品を選べば、導入後のミスマッチを避けられます。
8. 料金体系（従量・固定・ハイブリッド／通話料の扱い）
料金は月額だけを見るのではなく、体系そのものが自社の使い方に合うかで判断します。
ボイスボットの料金には、毎月定額の固定制、対応した件数に応じて支払う従量制、その両方を組み合わせたハイブリッド型があります。あわせて、課金の単位が席数（ユーザー数）ベースか、対応件数ベースかも確認しましょう。窓口の一部だけで使いたいのか、全体に広げたいのかによって、どちらの体系が総コストを読みやすいかは変わります。コール数が多く安定している窓口なら固定制が割安になりやすく、繁忙期だけ電話が増えるような使い方なら従量制のほうが無駄を抑えられます。
さらに注意したいのは、通話料が料金に含まれるか、別途かかるかです。生成AI型では、やり取りの量に応じた利用料が上乗せされる場合もあります。初期費用や月額に加え、通話料や従量分まで含めた総額で比べると、導入後のコストを見誤らずに済みます。
9. サポート体制・セキュリティ・導入実績（伴走支援・認証・SLA）
ボイスボットは導入して終わりではなく、運用を支えるサポート体制やセキュリティも重要な選定ポイントです。導入後もシナリオの改善やチューニングが続くため、設計から運用まで伴走支援を受けられるベンダーであれば、運用をスムーズに進めやすくなります。
セキュリティ面では、顧客の個人情報や通話データを扱うため、第三者認証の取得状況やデータの保管場所を確認しておくことが重要です。あわせて、障害発生時の復旧体制や稼働率を定めたSLAの有無も確認しておきましょう。電話は止められないチャネルのため、SLAの数値そのものに加えて、障害時に着信を既存のIVRや有人窓口へ迂回できる構成にしておけるかも、実務では大切な確認点です。とくに金融機関や公共機関など、高い安全性と安定性が求められる業界では、こうした項目を十分に確認する必要があります。
最後に、同業種での導入実績も参考になります。業界特有の用語や業務フロー、セキュリティ要件への対応力は、同じ業界での稼働実績があるかどうかで見えやすくなります。将来のリプレイスに備えるなら、録音・通話ログ・FAQなどのデータをエクスポートできるかを確認し、会話フローの設計書を自社の資産として残しておくことが現実的な備えです。シナリオそのものを他社製品へ移せるケースは少ないため、この2点を押さえておくと特定ベンダーへの依存リスクを抑えられます。
ボイスボットの料金・費用相場
ボイスボットの料金は、求める機能や規模によって大きく幅があります。単純な自動応答で十分なのか、AIによる自然な対話やシステム連携まで求めるのかで、費用は数万円から数十万円規模まで変わってきます。相場をつかんでおくことが、自社の予算に見合うサービスを絞り込む第一歩です。
ここでは、料金体系ごとの考え方や、提供形態別の費用の目安、見落としやすいコストを順に整理します。
料金体系の種類（従量課金・固定・ハイブリッド）
ボイスボットの料金体系は、大きく従量制・固定制・ハイブリッド型の3つに分かれます。まず従量制は、対応した件数や時間に応じて支払う方式です。電話が特定の時期にだけ増えるような使い方であれば、使った分だけの支払いで無駄を抑えられます。
一方の固定制は、毎月決まった額を支払う仕組みです。コール数が多く安定している窓口ほど、一件あたりの単価は割安になります。ハイブリッド型は、月額の基本料に一定の件数を含み、それを超えた分を従量で加算する形が一般的です。
どれが得かは、自社の月間コール数によって変わります。まずは電話の件数を把握したうえで、体系ごとの総額を見比べると、費用の見通しが立てやすくなります。
提供形態別の費用相場（クラウド型／オンプレ型）
現在主流なのは、導入コストを抑えやすいクラウド型です。自社でシステムを構築する必要がなく、導入費用は数万円〜数十万円程度、月額料金は数万円程度から利用できる製品が多くあります。導入までの期間が短く、小規模から始めやすい点も特徴です。ただし、月額料金とは別に通話料や従量課金が発生するケースもあるため、総コストで比較することが重要です。
一方、オンプレミス型は、自社環境にシステムを構築する提供形態です。導入費用が数百万円規模になるケースもありますが、柔軟なカスタマイズやデータの自社管理が求められる大企業に適しています。自社の要件や予算に応じて、適した提供形態を選びましょう。
通話料・初期費用など見落としやすいコスト
月額料金だけで比較すると、契約後に追加コストが発生することがあります。とくに次の費用は見落とされやすいため、事前に確認しておきます。
費用 | 内容 |
通話料 | 発信・着信にかかる電話回線の料金。月額とは別に請求されるケースが多い |
有人転送後の転送通話料 | ボット経由で有人へ転送する構成で、着信分と転送分の通話料が二重にかかる場合がある |
初期設定費 | 環境構築や電話番号の設定にかかる費用 |
シナリオ設計費 | 会話フローの設計をベンダーへ依頼する場合の費用 |
システム連携開発費 | CRMや基幹システムとつなぐための開発費用 |
運用・改善の依頼費 | 導入後のシナリオ修正やチューニングを委託する費用 |
従量課金分 | 生成AI型で、やり取りの量（トークン数）に応じて変動する料金 |
とくに通話料は、コール数が増えるほど膨らみます。有人転送後の転送通話料は請求書を見て初めて気づきやすい費用で、転送が多い窓口では月額料金より大きく効くこともあります。月額料金だけでなく、こうした費用を含めた総コストで比較すれば、契約後に予算を超過するリスクを抑えられます。
【2026年版】ボイスボットおすすめ18選を比較
ここからは、主要なボイスボット18製品を一覧で比較します。対応できる業務や導入形態は製品ごとに異なるため、まずは全体像をつかんだうえで、気になる製品を個別の紹介で確認してください。
製品名 | 特徴 | 無料トライアル | 料金 |
電話の一次対応を音声AIエージェントが自動化（2026年7月現在、早期アクセスプログラム（EAP）で提供中） | あり※ | 月額：$19〜/エージェント | |
LLMで複数項目を一度にヒアリング | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
AIが状況を判断し応対を完結 | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
曖昧な発話から用件を自動特定 | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
自然な会話のテンポを追求 | あり（無料デモ環境） | 要問い合わせ | |
既存PBXのまま電話の入口をAI化 | あり（無料デモ環境） | 要問い合わせ | |
シナリオ型と生成AI型のハイブリッド | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
AIと人の共存でセンターを運営 | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
項目別の専用音声認識エンジン | 要問い合わせ | トライアルプラン：30,000円〜 | |
意図を解釈し最適な回答を抽出 | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
ノーコードでフローを設定 | あり | 要問い合わせ | |
生成AIで意図を解釈し30秒で要約 | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
産総研発の音声認識技術を搭載 | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
テンプレートと生成AIで簡単作成 | 要問い合わせ | 33,000円（税込） | |
代表電話の取次に特化し月4,980円〜 | あり（30日間無料デモ） | BASIC：4,980円 | |
0円から使えるAI電話 | 要問い合わせ（フリープランあり） | フリー：0円〜 | |
初期費用0円・最短1日で導入 | あり | テストプラン：0円 | |
AI自動架電で接続率を最大化 | あり（受電・初月無料） | 受電は固定費0円（接続数課金） |
※Zendeskの無料トライアルはZendesk本体（カスタマーサービスプラン）のもの。音声AIエージェントは2026年7月現在、早期アクセスプログラム（EAP）での提供です。
コンタクトセンター基盤・統合タイプにおすすめのボイスボット
コンタクトセンター基盤・統合タイプは、CRMやCTIなどの既存システムと連携し、電話応対をセンター運営に組み込んで自動化するボイスボットです。AIが一次対応や用件の振り分けを担い、必要な場面ではオペレーターへなめらかに引き継ぎます。すでにコンタクトセンターを運営し、AIと人の連携で全体の効率と品質を高めたい企業に適したタイプです。
1. Zendesk 音声AIエージェント（Zendesk）
Zendeskの音声AIエージェントは、電話の一次対応を自動化するAIエージェントで、2026年7月現在、早期アクセスプログラム（EAP）で提供されています。自然で柔軟な会話で顧客の用件を理解し、複雑な問い合わせにも応じます。自力で対応しきれない場合は、必要に応じてサポート担当者へ引き継ぐため、無理のない自動化が可能です。
Zendeskは、電話での問い合わせのうち最大で半数程度をAIエージェントが解決できるとしています。また、通話後はAIが内容の文字起こしや要約を自動で作成し、担当者の後処理を軽くします。
さらに、すべての通話をAIがモニタリングして評価するため、対応品質を保ちながら改善を続けられます。電話対応の効率化を多面的に後押しする役割が期待されています。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
電話をAIが自動応答 | 月額：$19/エージェント（Support Teamプラン） | あり |
2. PKSHA VoiceAgent（株式会社PKSHA Technology）
PKSHA VoiceAgentは、コールセンターの電話対応を自動化するボイスボットです。LLM（生成AI）を搭載しており、複数の項目を一度にヒアリングしながら、発話の内容に応じて適切な窓口へ振り分けられます。定型的な問い合わせをボイスボットが引き受けることで、オペレーターは人が対応すべき問い合わせに集中でき、AIとの分業が可能です。
予約システムや商品データベースと連携し、予約や在庫確認まで自動化できます。代表的なCTIやPBXとも連携でき、既存システムからの入れ替えもスムーズに進められます。導入から対話設計、運用改善まで専門チームが一貫して支援するため、腰を据えて自動化に取り組みたい企業に向いているでしょう。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
生成AIで多項目を聴取 | 月額・初期費用： | 要問い合わせ |
出典: PKSHA VoiceAgent
3. CAT.AI マルチAIエージェント for Voice（株式会社トゥモロー・ネット）
CAT.AI マルチAIエージェント for Voiceは、あらかじめ決められたシナリオに沿って応答するだけでなく、AIが会話の内容を理解しながら対応を進めるボイスボットです。顧客の発話内容や会話の流れを踏まえ、状況に応じた応答や案内を行えるため、シナリオ型では対応が難しかった問い合わせにも柔軟に対応できます。
そのため、分岐の多い問い合わせや複雑な相談にも対応しやすく、オペレーターが担当していた一次対応の自動化にも活用できます。故障切り分けや各種案内など、判断を伴う業務の負担を軽減できるため、対応品質の向上や人件費・教育コストの削減につながります。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
AIが状況を判断 | 月額・初期費用：要問い合わせ | 要問い合わせ |
出典: CAT.AI マルチAIエージェント for Voice
4. AI Worker VoiceAgent（株式会社AI Shift）
AI Worker VoiceAgentは、あらかじめ用意した順序に沿うのではなく、相手が話した内容から用件を読み解く電話対応AIエージェントです。言い回しのゆらぎや曖昧な発話でも意図をくみ取ります。役割を用件の特定に絞った特化型エージェントが会話を進めるため、幅広い相談に応じつつ誤った案内のリスクを抑えられる仕組みです。
AIからの一方的な質問形式ではなく、ユーザー主導の自然な対話のまま用件を進められます。さらに、型番や氏名、住所など聞き間違いの多い項目も文脈から正確にとらえ、通話後の入力の手間を減らせる点も強みです。電話の一次対応を自然な会話のまま自動化したい企業にとって、現場の負担を抑えながら応対品質を保てる選択肢になります。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
用件を自動で特定 | 月額・初期費用：要問い合わせ | 要問い合わせ |
5. commubo（株式会社ソフトフロントジャパン）
commuboは、会話の間やテンポの自然さを追求した電話応対AIボイスボットです。プッシュ操作を求めず音声で用件を伝えられるため、代表電話や注文、予約の受付を任せられます。また、既存の電話システムに内線としてつなげるため、発信者番号の引き継ぎや転送費用といった導入時の負担を抑えやすい設計です。
100種類を超える設定をノーコードで編集でき、担当者が自社で会話の流れを組み立て、改善を重ねられます。受電だけでなく督促やリマインドの架電にも対応し、生成AI・シナリオ・有人を役割で分けるハイブリッド運用も選べる点が強みです。電話のつながりにくさやあふれ呼に悩み、いまの電話環境を活かして自動化を進めたい企業に向いています。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
自然な会話を構築 | 月額・初期費用：要問い合わせ | あり（無料デモ環境） |
出典: commubo
6. LINE WORKS AiCall（LINE WORKS株式会社）
LINE WORKS AiCallは、番号選択に頼らず、話した用件をAIが聞き取って振り分ける、電話の入口を担うAIです。FAQで答えられる定型的な問い合わせはその場で片づけ、混み合う時間帯も一次受付を止めずに待ち時間を抑えます。
既存の0120番号やPBXを前段に生かせるので、総入れ替えなしに一部の窓口から段階的に広げられるのも取り入れやすい点です。やり取りの内容はそのままオペレーターへ渡せ、SMSやLINE送信、専門用語の学習にも対応します。
また、コールが増えても料金は定額で、金融やインフラなど大手企業での導入実績もあります。大量の入電やピーク集中、IVR離脱に悩む大規模コンタクトセンターに適した選択肢です。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
電話の入口をAI化 | 月額・初期費用：要問い合わせ | あり（無料デモ環境） |
手続き・受付の自動完結タイプにおすすめのボイスボット
手続き・受付の自動完結タイプは、予約や注文、各種申し込みといった定型的なやり取りを、AIが電話の中で最後まで完了させるボイスボットです。用件のヒアリングから本人確認、システムへの反映までを自動で進め、人手を介さずに応対を終えられます。定型業務の割合が高く、電話対応そのものを減らして完結率を高めたい窓口で力を発揮します。
7. QANT スピーク（株式会社RightTouch）
QANT スピークは、社内のFAQや応対履歴、VoC（顧客の声）といった手持ちの情報を生成AIに学ばせ、電話の相手と自動で対話するボイスボット（AIオペレーター）です。あいまいな言い方や込み入った相談でも、やり取りを重ねて相手が本当に困っている点を探り当てます。
確実さが求められる手続きは決まった台本どおりに、柔軟さが要る相談は生成AIにと、用件ごとに応答の仕方を切り替えられる設計です。この切り替えによって誤った案内を招きにくく、定型から複雑な相談まで一本の電話でさばけます。
さらに運用データをもとに学習を重ねて精度を高められ、改善のたびに設定が複雑になりがちな負担も抑えられます。電話対応の自動化を腰を据えて育てたい企業ほど、この効果が長く効いてくるでしょう。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
シナリオ＋生成AIの併用 | 月額・初期費用：要問い合わせ | 要問い合わせ |
出典: QANT スピーク
8. AI-BPO Double BRAIN（マスターピース・グループ株式会社）
AI-BPO Double BRAINは、AIと人のオペレーターが分担して、応対の質と業務効率、コストをまとめて見直せるサービスです。AIボイスボットが電話を自動で受け、決めた流れと複数のAIを使い分けて、取りこぼしを防ぎます。AIで応じきれない用件はオペレーターへ引き継ぎ、その際は回答の候補や聞き取りの進め方を示して支えるのも特徴です。
通話後はやり取りを自動でまとめて後処理を短くし、電話がつながらない不満の解消につなげます。専門知識がなくても、シナリオづくりや辞書・FAQの登録を現場だけで進められる作りです。今のPBXのまま始められるので、取りこぼしや離職、対応の遅さに悩む窓口の立て直しを後押しします。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
AIと人の共存で運営 | 月額・初期費用：要問い合わせ | 要問い合わせ |
9. AmiVoice ISR Studio（株式会社アドバンスト・メディア）
AmiVoice ISR Studioは、アドバンスト・メディアが25年以上かけて培ったデータとノウハウを生かした高精度音声認識AmiVoiceを備え、電話対応を自動化するAIボイスボットです。氏名や住所、電話番号など聞き取りにくい項目に強い専用エンジンで、大切な内容も正確に拾えます。
音声案内や聞き取り、分岐までの応対フローを、専門知識なしに画面だけで作り込めるのが利点です。用意されたサンプルシナリオや専用エンジンを使えば、ゼロから作らず短期間で始められます。
生成AI（GPT）連携（ベータ版）で応対の幅を広げられ、通話後はSMSやメールで結果を届けられるのも特色です。電話がつながらない、人員が足りない、音声の聞き取りに課題がある窓口ほど、導入の効果を感じやすいでしょう。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
項目別の専用認識エンジン | 月額 | 要問い合わせ |
10. AIコンシェルジュ（株式会社TACT）
AIコンシェルジュは、音声認識とAI対話、音声合成を組み合わせて、電話業務をAIが自動で受け答えします。予約や申し込みの受付では、必要事項を聞き取り、完了通知やフォームのURLをSMSで送ることも可能です。よくある質問には自動で答え、複雑な相談は人の担当者へまわして、応答待ちの電話を減らします。
入金期限の案内や前日のリマインド、アンケートなどの発信もAIに任せられます。通話内容は音声とテキストで残り、基幹システムとのAPI連携で受付結果もそのまま活用できます。受付やよくある質問への対応、リマインドの発信まで、電話業務全体を自動化したいコールセンターに適しています。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
電話の自動応答に対応 | 月額・初期費用：要問い合わせ | 要問い合わせ |
出典: AIコンシェルジュ
11. DHK CANVAS（株式会社電話放送局）
DHK CANVASは、47年の電話事業と約7,000回線の自社基盤を背景に、電話放送局が手がけるノーコードのAIボイスボットです。受電も架電も自動化でき、入ってきた用件をその場で読み取って、答えられるものは片づけ、難しい相談は担当者へ渡します。曖昧な言い方でも、専用エージェントが名前や住所、型番まで正しく聞き取れるのも大きな強みです。
部品を画面でつなぐだけで、現場の担当者がコールフローをつくり、その場で直せます。料金は、通話時間ではなく件数で数える方式です。手軽なシナリオ型から生成AIのエージェント型まで選べるので、あふれ呼や繁忙に悩む大規模なコールセンターまで、無理なく自動化を進められるでしょう。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
受電架電対応 | 月額・初期費用：要問い合わせ | あり |
出典: DHK CANVAS
12. MOBI VOICE（モビルス株式会社）
MOBI VOICEは、音声認識だけに頼らず、聞き取りにくい部分は人が元の通話音声で確認・修正できるボイスボットです。誤変換しやすい人名はカナ変換で補いつつ、よく使う用語は辞書に登録でき、全通話の録音も残せます。そのうえで、代表電話の一次ヒアリングや注文・手続きの受付を24時間365日担い、難しい相談は有人が受け持つ仕組みです。
電話の内容に応じてSMSでFAQやチャットへ誘導し、音声で完結しにくい用件はチャットなど電話以外の窓口へ振り分けます。さらに、終話後は応答の要約をCRMと連携でき、後処理の時間を抑えられるのも導入効果です。あふれ呼や時間外の取りこぼしに悩むコールセンターの一次対応を、無理なく自動化できます。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
生成AIで意図を解釈 | 月額・初期費用：要問い合わせ | 要問い合わせ |
出典: MOBI VOICE
一次受け・取り次ぎタイプにおすすめのボイスボット
一次受け・取り次ぎタイプは、かかってきた電話にAIがまず応対し、用件を聞き取って担当者へつないだり、不在時は折り返しを受け付けたりするボイスボットです。代表電話や営業電話の一次対応を肩代わりし、必要な連絡だけを人へ渡します。電話の取り次ぎに時間を取られる総務や小規模なオフィスにこそ、導入する価値があります。
13. Terry（Hmcomm株式会社）
Terryは、産総研で培われた音声認識技術を基盤にした、電話対応の自動化AIです。簡単な取り次ぎから、通販の受注や修理予約、問い合わせ、発信業務まで引き受けます。
音声エンジンから周辺機能まで自社で開発されているため、業種に合わせて柔軟にカスタマイズでき、込み入った受付フローまで自動化の対象を広げられるのが特徴です。対話の流れは画面上で自由に組み替え・修正でき、運用しながら取りこぼしの少ない形へ磨けます。
通知はSlackやメールで受け取れ、CRMやFAQ検索とも連携でき、夜間や休日の受電も自動でさばけるでしょう。通販や家電、不動産、自治体まで、電話対応の自動化範囲を広げたい現場に導入価値があります。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
産総研発の音声認識技術 | 月額・初期費用：要問い合わせ | 要問い合わせ |
出典: Terry
14. docomo business ANCAR（NTTドコモビジネス株式会社）
docomo business ANCARは、通信キャリアの回線基盤とAIを掛け合わせた、NTTドコモビジネスのSaaSサービスです。AI-IVRとボイスボットが用件を聞き取って最適な窓口へ案内し、時間外や混雑時も24時間365日応対します。
着信数や自動応答率、分岐率をダッシュボードで可視化できるのも特色です。さらに、音声ガイダンス後の通話内容を録音でき、対応の記録を残せます。
また、拠点ごとの設備が要らず必要な機能だけ選べ、障害時も基盤上のAIが応対を続ける構成です。フリーダイヤルなどdocomoの通信サービスを使い電話応対を自動化したい企業は、対象サービスや提供状況を問い合わせるとよいでしょう。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
テンプレートで簡単作成 | 月額：33,000円（税込） | 要問い合わせ |
15. ミライAI（株式会社ソフツー）
ミライAIは、代表電話の取り次ぎと不在時の折り返しに特化したAI電話です。電話の取り次ぎを「無人化」する技術で特許を取得し、担当者が出られるかを確認してから転送します。担当者名のない営業電話はAIが受け切り、同姓同名の相手でも会話で担当者を絞り込めるのが特徴です。
会話フローはテンプレートのセリフを変えるだけで自社用に整い、上位プランではFAQの自動応答やAPI連携にも広げられます。通話は文字起こしや要約としてメールやチャットへ自動で通知でき、記録の共有もスムーズです。
月額4,980円から始められるため、代表電話の取り次ぎに追われる総務や中小規模オフィスに向いているでしょう。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
代表電話の取次に特化 | 月額： | あり（30日間無料デモ） |
出典: ミライAI
16. アイブリー（株式会社IVRy）
アイブリーは、0円から始められる対話AIプラットフォームです。既存の電話番号のまま、AI音声対話とIVRが電話を受け、用件を聞き取って振り分けたり、予約や折り返しまで自動でこなします。
よくある質問には音声認識Q&Aが答え、判断の要る用件だけを担当者へ回す使い分けも自在です。迷惑電話のブロックや通話の録音・文字起こし・要約、SMS送信や予約台帳連携、あふれ呼対策までそろえ、通話内容はダッシュボードで共有・分析できます。
導入は機材の工事も要らず、いまの電話番号のまま始められます。医療や自治体、飲食、小売まで幅広い業種で、電話対応の負担を手早く減らしたい企業に選ばれています。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
0円から始められる | 月額： | 要問い合わせ（フリープランあり） |
出典: アイブリー
17. ekubot VoiceLITE（株式会社ベルシステム24）
ekubot VoiceLITEは、定型的な電話受付を自動化する、外線型AIボイスボットのエントリーモデルです。費用ゼロで試せる無料プランがあり、Webから申し込めば最短1日で利用できます。
シナリオはわかりやすいUIで組み立てられ、チェック機能が編集を支えるので、初めてでも迷いにくい作りです。さらに資料請求や予約受付、あふれ呼の一次受付は、用意されたテンプレートからすぐ組み立てられます。
料金は初期費用0円と1コールごとの従量課金が基本で、設定代行やレポート作成はオプションで追加できる仕組みです。まずは無料で小さく試したい企業や、ボイスボットをはじめて導入する現場で、無理なく始められるでしょう。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
初期費用0円で始められる | 月額： | あり |
出典: ekubot VoiceLITE
18. Mico Voice AI（株式会社Mico）
Mico Voice AIは、架電と受電の両方を自動化し、AIと人で分担して対応するAIコールです。定休日や夜間も受電を代行し、督促や入金確認、応募後の一次対応といった架電まで、幅広い電話業務をこなします。また、AIが一次対応で相手の見込み度を見極め、確度の高い顧客だけを担当者へ転送できるのも特色です。
応対内容はFAQナレッジをもとに即時に音声で返し、誤った回答が生じにくい設計です。電話に加えてLINEやSMSもひとつのプラットフォームでつなぎ、対応データを横断して分析できます。架電と受電をまとめて自動化したい、人材・金融・不動産などの企業に向いています。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
AI自動架電に強み | 月額： | あり（受電・初月無料） |
出典: Mico Voice AI
ボイスボット導入で得られる効果とKPI
ボイスボットの効果は、感覚ではなく数値で捉えることが大切です。導入によって電話対応がどう変わったかを測る指標を決めておけば、成果を客観的に確認でき、改善にも活かせます。費用対効果を数値で示せるかどうかは、社内の投資判断（稟議）を進めるうえでも大きな分かれ目になります。なお、応対の品質面についても、従来の一部サンプリングに代わり、AIが全通話を自動で確認・評価する仕組みが広がりつつあり、数値と品質の両面から効果を追いやすくなっています。
ここでは、ボイスボットの効果を見るうえで押さえておきたい代表的なKPIを、4つの観点から紹介します。
応答機会の確保（応答率・あふれ呼率／放棄呼率の改善）
ボイスボットを導入すると、これまで取りこぼしていた電話を拾えるようになり、応答機会が大きく広がります。この効果は、応答率・あふれ呼率・放棄呼率という指標で具体的に測れます。
- 応答率：かかってきた電話のうち、実際に対応できた割合
- あふれ呼率：回線や受付の枠を超え、待ち行列に入る前につながらなかった電話の割合
- 放棄呼率：待ち行列に入ったものの、応答される前に顧客が切ってしまった電話の割合
ボイスボットが一次受付を引き受け、同時に多くの電話へ対応できれば、これらの数値は改善に向かうでしょう。導入前と導入後で3つを比べれば、取りこぼしがどれだけ減ったかが数値ではっきり見えてきます。
注意したいのは、ボイスボットの応答を「応答」に数えると、応答率が見かけ上ほぼ100%になることです。ボットが出た瞬間に顧客が切ってしまう離脱は、従来の放棄呼にはカウントされません。導入後は「ボットが受けた着信のうち、会話に入らず切られた割合（途中離脱率）」をあわせて確認し、応答率の定義そのものを見直しておくと、改善が見かけ倒しになるのを防げます。
自動応答率・無人完結率（自己解決率）
ボイスボットがどれだけ役割を果たせているかは、自動応答率と無人完結率で評価できます。自動応答率は、着信のうちボイスボットが自動で応答した件数の割合です。無人完結率は、人へ引き継ぐことなくボイスボットだけで対応を完了した割合を示し、自己解決率とも呼ばれます。
とくに重視したいのが無人完結率です。自動応答できても有人対応へ引き継ぐケースが多ければ、業務負担の軽減効果は限定的です。数値が伸び悩む場合は、音声ログを分析して、どの用件で有人対応へ切り替わっているのかを確認すると、シナリオやFAQの改善につなげられます。
ただし、無人完結率だけを追うのは危険です。数字を上げるためにオペレーターへの接続導線を狭めると、完結率は改善して見えるのに、顧客体験は悪化します。途中離脱率や有人転送のしやすさ、顧客満足度とセットで見ることが前提です。また、完結率は分母の定義（全着信か、ボットが応答した呼か）によってベンダー間で数字が大きく変わるため、製品比較の際は定義を揃えて確認しましょう。導入直後の完結率は低くて正常であり、ログ分析とチューニングで伸ばしていくのが運用の実態です。
処理効率（AHT・ACWの短縮）
ボイスボットは、電話対応全体の処理効率を高めます。一次受付で用件を聞き取り、要点を整理したうえで引き継ぐため、有人対応の通話をスムーズに始められます。さらに、通話後の記録や要約を自動化することで、後処理にかかる負担も軽減できます。
これらの効果を測る代表的な指標がAHTです。AHT（平均処理時間）は、通話時間・保留時間・後処理時間を合計した、1件の対応に要した時間を指します。このうち通話後の記録やシステム入力にかかる時間がACW（後処理時間）で、AHTの内訳の一つです。
ここで押さえておきたいのが、導入後の数字の読み方です。簡単な呼をボイスボットが引き受けると、有人対応に残るのは複雑な呼に偏るため、有人呼だけのAHTはむしろ上がって見えるのが普通です。これは効果が出ていない証拠ではなく、呼の内訳が変わった結果にすぎません。効果は有人呼のAHT単体ではなく、センター全体の総処理時間や、1件あたりの対応コストで評価すると、実態を見誤らずに済みます。
顧客満足・コスト（CSAT／NPS®・削減コスト額）
ボイスボットの導入効果は、顧客満足度とコストの両面から評価できます。顧客満足度を測る代表的な指標が、CSATとNPS®です。CSATは対応に対する満足度、NPS®は「ほかの人に勧めたいか」を数値化した指標です。効果測定の中心になるのはCSATです。対応の単位で測れるため、待ち時間の短縮や、営業時間外でも用件を完了できる利便性の変化を捉えやすくなります。測定の際は、ボイスボットで完結した呼と有人へ転送した呼を分けて集計すると、どちらの改善が必要かを特定しやすくなります。一方のNPS®は顧客との関係全体を映す指標で変動要因が多く、電話対応の改善だけでは動きにくいため、中長期の参考として補助的に見るのが現実的です。
コスト面で有効なのが、1コールあたりの単価で比べる見方です。コールセンターを外注している場合、1件の応対にかかる費用は数百円が目安になります。一方、ボイスボットの従量課金は1コールあたり数十円から200円程度の製品もあり、定型的な問い合わせを自動化するほど、1件あたりの単価は下がります。オペレーターが対応すべき件数が減れば、外注費そのものを圧縮できます。
削減額を見るときは、人件費や残業代、採用・教育コストの変化もあわせて確認します。ただし、ボイスボットの利用料や運用・保守にかかる費用も含め、費用対効果（ROI）の視点で判断することが重要です。
ボイスボット導入を成功させる注意点
ボイスボットは、導入するだけで成果が出るわけではありません。任せる業務の決め方や運用体制次第で、効果は大きく変わります。同じ製品でも、進め方によって成功と失敗が分かれるのが実情です。
ここでは、導入時につまずきやすい典型的なパターンと、その対策を紹介します。ツールの弱点を扱ったデメリットとは切り口を変えて、運用面で押さえるべき点を見ていきます。
音声認識の誤認識に備える（言い直し設定・誤認識時のフォロー）
音声認識は完璧ではないという前提で、運用の仕組みを整えておくことが失敗を防ぐ鍵になります。どれだけ精度の高い製品でも、聞き取りを間違えることは避けられません。だからこそ、誤認識が起きたときにどうフォローするかを、あらかじめ設計しておく必要があります。
具体的には、聞き取れなかったときに言い直しを促す案内や、聞き取った内容を復唱して確認する設定が有効です。復唱確認は、誤認識をその場で正せるだけでなく、誤った聞き取りを前提にAIが誤った回答を組み立てる連鎖を断ち切る役割も果たします。加えて、一定の回数うまくいかない場合は、すみやかに有人対応へ切り替える導線を用意しておきましょう。導入前に自社の顧客層に近い声や実際の利用環境でテストし、誤認識が起きやすい箇所を洗い出しておくと、運用開始後の混乱を抑えられます。
自動化する業務範囲を切り分ける（適・不適、スモールスタート）
自動化の範囲を決める前に、まず入電の内訳を把握することが出発点になります。どんな用件の電話が、どのくらいの割合でかかってきているか。このデータを持たないまま範囲を決めると、切り分けが勘頼みになります。把握の方法は手作業の記録だけではありません。通話録音の後追い分析やCTIのレポートを使う方法のほか、まずボイスボットを聞き取り専用で先行稼働させ、用件を自動で分類・集計してから自動化範囲を決める進め方も現実的です。電話をさばききれない現場に手作業の分類を課すと形骸化しやすいため、自社で無理なく続く方法を選びましょう。
そのうえで、最初からすべてを自動化しようとしないことが大切です。ボイスボットは、定型的な受付やよくある問い合わせのように、手順が決まった業務は自動化に適しています。反対に、込み入った相談や個別の判断が必要な業務は、無理に任せると誤対応やクレームを招きます。
おすすめは、効果が出やすい業務にしぼって小さく始めるスモールスタートです。まずは一部の窓口や特定の問い合わせから導入し、精度や顧客の反応を見ながら対象を広げていきます。この進め方なら、失敗のリスクを抑えつつ、社内に無理なく定着させられるでしょう。
有人対応への切り替え条件を事前に定める
どのような場面で人へ切り替えるかを、導入前にルールとして決めておく必要があります。条件が曖昧なままだと、ボイスボットが対応しきれない用件でも人へ渡らず、顧客が同じ説明を繰り返して不満を募らせます。切り替えの基準は、できるだけ具体的に定めておくことが大切です。
たとえば、聞き取りに一定回数失敗したとき、顧客から「人に代わってほしい」と求められたとき、クレームなど感情的な対応が必要なときなどが典型です。あわせて、どの担当者や窓口へ引き継ぐのか、受付時間外はどう案内するのかまで決めておきます。切り替えのルールを整えておけば、ボイスボットで完結しない用件も、スムーズに人の対応へ橋渡しできます。
AIに任せる操作範囲と確認ステップを設計する
生成AIを使うボイスボットでは、会話の設計に加えて「AIに何をどこまで実行させるか」の設計が欠かせません。誤回答対策は、回答の根拠をナレッジに限定するだけでは十分とはいえず、操作の面からも歯止めをかける多層の設計が実務の基本です。
まず、AIが実行できる操作の範囲をあらかじめ制限します。照会や受付は自動で完結させても、解約や金額の変更のように影響の大きい手続きは、AIが受け付けた内容を人が確認してから確定する流れ（人の承認を挟む設計）にしておくと安全です。あわせて、聞き取った内容を復唱し、顧客の同意を得てから次へ進む確認ステップを要所に置きます。
さらに、すべてのやり取りをログとして残し、想定外の案内や操作がなかったかを後から検証できる状態にしておきます。こうした設計は、誤案内の防止だけでなく、問題が起きたときに原因をたどる備えとしても機能します。
現場部門を巻き込んで運用する
ボイスボットを定着させるには、実際に電話対応をしている現場部門を運用に巻き込むことが重要です。導入を情報システム部門やベンダーだけに任せてしまうと、現場の実態に合わないシナリオになり、結局使われなくなってしまいます。
どんな問い合わせが多いか、顧客がどこでつまずくかを一番よく知っているのは、日々電話を受けている現場の担当者です。その知見をシナリオづくりに反映すれば、実際の会話に即した精度の高い応答に近づきます。
運用開始後は、担当者を決めて改善を続ける体制が定着の分かれ目になります。通話ログを見てシナリオを直す運用担当者を決め、週次など決まった頻度でログを振り返り、修正するサイクルを回します。担当と頻度を決めずに導入すると、初期の精度のまま放置され、半年後には使われなくなっているという結果を招きがちです。あわせて、導入後は有人対応に複雑な呼が残り、オペレーター1人あたりの負荷感が上がることも見込んでおきましょう。研修内容や、処理時間を前提にした評価基準の見直しまで含めて運用を設計すると、現場の納得感を保てます。
AIの回答精度を支えるFAQ・ナレッジの継続的な整備と一元管理
生成AIを使ったボイスボットの回答精度は、参照するFAQやナレッジの質で決まります。AIを導入しさえすれば賢く答えてくれるわけではなく、順序としては「ナレッジの整備が先、AIの導入が後」です。土台となる情報が整っていないまま導入すると、AIは古く曖昧な内容をもとに誤った案内をし、AIそのものへの信頼が失われてしまいます。
大切なのは、FAQやナレッジを継続的に更新し、常に最新の状態に保つことです。料金や手続きが変わったら、参照元もあわせて直しておく必要があります。また、情報が部署ごとに散らばっていると回答にばらつきが出るため、一元管理して重複や古い情報を整理しておくことが、精度を安定させる基盤になります。
生成AI・AIエージェントで変わるボイスボット
ボイスボットは、生成AIとAIエージェントの登場によって、大きな転換点を迎えています。決められた筋書きに沿うだけだった従来型とは違い、いまや顧客の自由な発話を理解し、手続きの完了まで自律的に導く存在へと近づきました。CXトレンドレポートによると、CXリーダーの77%が「今後1年でチャットボットやAIエージェントのボリュームが増加すると見込んでいる」と回答しており、音声を含むAIチャネルの拡大は続く見通しです。
ここからは、AIによってボイスボットの役割がどう変わりつつあるのか、その変化と到達点を整理します。
自由会話とリアルタイム音声モデルによる会話体験の進化
生成AIの登場によって、ボイスボットは決められたシナリオに沿うだけでなく、柔軟な会話にも対応できるようになりました。多様な言い回しを理解し、会話の文脈を踏まえて応答できるため、顧客は決められた言葉を選ぶ必要がなく、普段どおりの話し方で用件を伝えられます。
進化は、理解の柔軟さだけにとどまりません。音声をテキストに変換してから処理する従来の方式に対し、音声のまま理解と生成を行うリアルタイム音声モデル（Speech-to-Speech型）が実用段階に入り、会話体験そのものが変わりつつあります。応答までの間が人の会話に近づき、話の途中の割り込みや言い直しへの追従も自然になってきました。「機械と話しているストレス」が体験の壁だった電話の自動化にとって、この変化は大きな意味を持ちます。一方で、音声を直接処理する方式は中間のテキストが残りにくく、回答根拠の限定や回答ログの事後検証といった統制はテキスト経由の方式より難しい面があります。会話の自然さと統制のしやすさのバランスで方式を見極める視点が必要です。
AIエージェントによる「手続き完了までの自律的な問題解決」（自己解決率の向上）
AIエージェントの登場により、ボイスボットは「質問に答える」だけでなく、「手続きを完了させる」ところまで担えるようになりました。従来のボイスボットは、問い合わせへの回答や担当者への取り次ぎを主な役割としていました。一方、AIエージェントは、回答にとどまらず、予約変更や各種手続きまで自律的に実行が可能です。
顧客の自由な発話を理解し、複数のFAQやナレッジを横断して必要な情報を見つけ出したうえで、基幹システムと連携しながら各種手続きを進めます。実装の面では、用件の特定や本人確認など役割を絞った特化型のエージェントを複数連携させ、1本の電話を分担して処理する構成も広がってきました。担当者へ引き継ぐことなく、電話だけで用件が完了するケースも増えています。その結果、人を介さずに解決できた割合を示す自己解決率が向上し、オペレーターの負担軽減や顧客満足度の向上にも寄与します。
感情解析・多言語対応の高度化
AIの進化は、用件を処理する力だけでなく、応対そのものの質も引き上げています。なかでも注目されているのが、感情解析です。声のトーンや話し方から顧客の怒りや戸惑いを読み取り、感情的になっている場合はすみやかに人へ引き継ぐなど、状況に応じた対応が取れるようになりました。
対応の幅も広がっています。音声だけで伝えにくい情報は、SMSやWeb画面と組み合わせて案内するチャネル連携で補えます。多言語への対応も進み、訪日客や在留外国人からの電話にも、その場で応じられます。こうした高度化によって、ボイスボットは機械的な処理から、相手や場面に寄り添った応対へと近づいています。
チャネル横断のAIエージェント基盤と担当者支援（コパイロット）
現行世代のもう一つの特徴は、ボイスボットが単体のツールから、顧客対応全体を支えるAI基盤の一部へと位置づけを変えつつあることです。音声・チャット・メールといったチャネルごとに別々のAIを育てるのではなく、同じナレッジと同じ応対ポリシーを持つAIエージェントがチャネルを横断して対応する構成が広がっています。この形なら、チャネルによって案内が食い違う事態を防げます。音声で読み上げやすい形に回答を整える調整は残るものの、大元のナレッジを一本化できるため、チャネルごとの二重管理は避けられます。
また、AIの活用は「顧客に自律対応する」方向だけではありません。通話中のオペレーターに回答候補や関連情報をリアルタイムで提示し、通話後の記録作成を自動化する、いわゆるコパイロットとしての活用も主要な流れです。AIエージェントが定型対応を担い、コパイロットが人の対応を支える。この協働が、現在の音声AI活用の全体像といえます。
電話対応の自動化を加速するZendesk
Zendeskは、電話だけでなくチャットやメールまでを一つにまとめ、顧客対応全体を効率化するプラットフォームです。AIエージェントを軸に、顧客が自分で用件を解決できるセルフサービスを後押しし、自己解決率を高めます。電話対応の自動化を、単体のツールとしてではなく、顧客接点の設計として進められる点が特徴です。
ここからは、Zendeskが電話対応の自動化に強い理由を、具体的に紹介します。
電話・チャット・メールを統合するオムニチャネル基盤
Zendeskの強みは、電話・チャット・メール・SNSといったあらゆる問い合わせを、一つのプラットフォームでまとめて扱えるオムニチャネル基盤です。各チャネルから届いた問い合わせは、すべて「チケット」という単位に変換され、履歴や顧客情報とともに一元管理されます。電話でのやり取りも自動でチケット化され、通話録音や対応履歴が残ります。
この基盤があれば、顧客が問い合わせの手段を切り替えても、担当者は過去のやり取りをそのまま把握できます。顧客が同じ説明を繰り返す必要はなく、担当者も複数の画面を行き来する必要がありません。ボイスボットで受けた電話の内容もこの基盤に集約されるため、電話の自動化を音声だけで切り出さず、FAQ・チャットボットを含めた顧客対応全体のなかで設計できます。
AIエージェントによる問い合わせの自動解決
ZendeskのAIエージェントは、あらかじめ決めたシナリオに沿うだけの従来型とは違い、複雑な問い合わせも自律的に解決できるシステムです。顧客の意図を理解し、複数のステップにわたる手続きでも、接続された社内システムと連携しながらアクションを実行します。
対応できるチャネルは、メッセージングやメール、音声通話です。あいまいな言い方や込み入った相談でも、必要に応じて確認の質問を挟みながら、回答から解決までを担うことが可能です。さらに、ナレッジやポリシーをもとに回答を組み立て、必要なときだけ有人へ引き継ぐため、人手を介さずに完結できる範囲が広がります。
音声通話のチャネルについては、電話の一次対応そのものを担う音声AIエージェントが2026年7月現在、早期アクセスプログラム（EAP）として提供されており、電話領域の自動化も広がりつつあります。定型的な問い合わせをAIが引き受けることで、担当者は複雑な相談に集中できるでしょう。
既存チャネル・チケットとのシームレス連携
Zendeskは外部システムと接続する仕組みが充実しており、電話対応の自動化を既存の業務へ組み込みやすい設計です。APIやアプリを通じてCRMや基幹システムと接続でき、対応履歴や顧客情報を一元的に管理できます。音声AIエージェントも、CRMの情報をもとにアクションを実行したり、APIで社内システムの情報を扱ったりできる構造です。
AIエージェントから有人へ切り替えるときは、会話ログや通話の概要も引き継がれるため、担当者は状況を把握したまま対応を始められます。マーケットプレイスには1,800以上のアプリやパートナー、連携ツールがそろい、業務に合わせて機能を広げられる点も強みです。
ナレッジ活用による回答精度の向上
ZendeskのAIは、ヘルプセンターやナレッジベースに蓄積された情報をもとに回答を生成します。そのため、登録されているFAQや記事の内容が、回答の正確さを大きく左右する要素です。情報が最新かつ正確に整備されているほど、AIも適切な案内を返しやすくなります。
Zendeskには、こうした情報を継続的に整備するための機能が用意されています。分散したナレッジを一元管理できるうえ、AIが問い合わせの傾向を分析し、不足している記事や見直しが必要なコンテンツの提案も可能です。整備したナレッジがAIの応答品質を支え、その利用状況や問い合わせデータが改善に生かされることで、対応品質は継続的に高まっていくでしょう。
分析・レポートによる継続的な改善
Zendeskは、対応の記録を残すだけでなく、その先の改善まで支える設計です。すべてのやり取りがチケットとして蓄積され、通話量や解決状況、有人への引き継ぎまでをダッシュボードやカスタムレポートで確認できます。
AIが人手を介さずに解決できた件数も自動解決として計測され、自動化がどこまで進んだかを数値で追えます。さらに、AIがすべての応対をモニタリングし、品質の維持や改善点の把握にも活用できるでしょう。
会話データから顧客の傾向を読み取れば、ナレッジの見直しや自動化の範囲拡大にも生かせます。数値をもとに運用を磨き込み、成果を確かめながら進めたい企業に適したプラットフォームといえます。
ボイスボットに関するよくある質問
ボイスボットの比較・導入を検討するなかで、よく寄せられる質問をまとめました。
まとめ
ボイスボットは、電話の一次受付や定型的な手続きを自動化し、取りこぼしの防止と応対品質の安定を同時に実現する手段です。
ただし、シナリオ型・生成AI型・ハイブリッド型で得意な領域は異なり、音声認識の精度や有人への引き継ぎ設計、料金体系にも製品ごとの差があります。また、1つの製品ですべての要件を満たせるとは限らず、FAQやチャットボットなどほかのチャネルと組み合わせた問い合わせ対応の全体設計のなかで、ボイスボットの守備範囲を決める視点も欠かせません。自社に多い問い合わせを洗い出し、どこまでをAIに任せるかを決めてから比較しましょう。
Zendeskは、電話・チャット・メールを一つのプラットフォームで扱い、AIエージェントが用件の理解から手続きの完了までを担います。有人へ切り替える際も会話の内容がそのまま引き継がれるため、顧客に同じ説明を求めません。電話対応の自動化を、顧客対応全体のなかで進めたい企業は、まず無料トライアルでお試しください。
Zendesk編集部
Zendesk編集部は、CX（顧客体験）・カスタマーサポート・ヘルプデスク・コンタクトセンター・バックオフィス業務など、社内外のサポート領域の記事を扱っています。2007年の創業以来、世界中の企業で利用されてきたZendeskの事業知見と、毎年発行するCXトレンドレポートなどの自社調査などの情報発信をしています。問い合わせ対応、FAQ整備、AI活用といったテーマで、現場の運用担当者からシステム管理者、意思決定者まで業務に役立つ情報をお届けするため、比較・紹介記事では各社の公式情報、解説記事では業界調査や自社データなどを参照しています。