ボイスボット比較おすすめ8選

「長期連休時は顧客と連絡が取れず、緊急トラブルに対応できていない」

「電話転送でスタッフが24時間対応しストレスになっている」

「顧客の詳細把握に月20回以上、折り返し電話が発生している」

ボイスボットを利用すれば、営業時間外の自動電話対応や緊急連絡の見逃し防止が可能となります。この記事では、おすすめのボイスボットを比較し、選び方のポイントを解説します。

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ボイスボットとは、企業が電話での問い合わせや予約受付をAIで自動化し、24時間365日の顧客対応を実現するサービスです。AIが音声認識と言語理解をすることで、自然な会話対応を実現します。

音声認識技術や自然言語処理技術（NLU）の精度向上、大規模言語モデル（LLM）の登場により、より高度な会話や複雑な処理にも対応できるよう進化しています​。

スマートスピーカーや車載音声アシスタント等、さまざまな音声対話サービスの中核技術としてボイスボットが注目されています。

自動音声応答システム（IVR）との違い

IVRが固定メニューによる振り分けするだけに対し、ボイスボットはユーザーの自由な音声入力を理解し、会話ベースで対応できます。

IVRでは「〇〇の問い合わせは『1』を押してください」といった操作が必要ですが、ボイスボットであれば、質問を話しかけるだけで処理が進み、人間と会話しているかのようなスムーズな応対が期待できます​。

ボイスボットはいくつかのタイプに分類できます。代表的な分類として、ルールベース型かAI型か、クラウド型かオンプレミス型があります。ここではルールベース型かAI型かについて解説します。

ルールベース型ボイスボット

あらかじめ設定したルールに従い、応答するボイスボットです。AIを搭載しないため、決められた質問やフローに対してのみ回答でき、想定外の表現や質問には対応できません​。

応答の柔軟性や精度は限定的ですが、シナリオの設定が簡単で導入コストを低く抑えられます。対話型IVRのようなもので、FAQの定型応答や簡単な案内に適しています。

AI型ボイスボット

あらかじめAIに学習させたデータに基づき、ユーザーの発話意図を解析して最適と思われる回答を返します。利用を重ねるほど回答精度が向上し、言い回しの違いや言い換えにも対応可能です​。高度なAIゆえに、初期導入費や学習運用費用が高くなりやすいです​。

ハイブリッド型ボイスボット

ルールベースとAI型を組み合わせたタイプです。たとえば、AIで自然対話しつつ、必要に応じてIVRのように選択肢提示したり、人間オペレーターへの切替えをおこないます​。シナリオの柔軟性とイレギュラー処理の確実性を両立することができます。

電話応対業務の業務効率化ができる

電話応対の自動化によって人件費や時間コストを大幅に削減できます​。オペレーターがおこなっていた受付業務や定型案内をボイスボットが代行します。

オペレーターはより付加価値の高い対応や対人折衝に注力できます。クレーム対応や複雑な相談だけに集中できるため従業員の負荷が下がり、ストレス軽減したり、離職率低下につながるとされています​。

24時間365日のサービス提供ができる

ボイスボットは人間と違い労働時間の制約がないため、深夜・早朝や休日でも電話対応が可能です​。営業時間外の問い合わせや予約対応もできるため、機会損失を防止できます。

ピーク時への対応（あふれ呼対策）ができる

一度に大量の電話が来てもボイスボットなら同時並行で対応できます。「電話がつながらない」事態（あふれ呼）を緩和できます​。

災害発生時やキャンペーン直後など一時的に問い合わせが殺到する場合でも、自動応答で一次受付を行い、必要に応じて後ほどの折り返し対応を案内することで顧客離脱を防げます。​

電話応対の品質改善により顧客満足度が向上する

ボイスボットはスキル標準化された対応を常に行うため、オペレーターによる品質ばらつきがありません。標準化された正確さや迅速さで応答でき、問い合わせ内容を漏れなく記録することで後続チームに活かします。

さらに応対履歴をデータ分析することによって、品質改善や顧客満足度の向上に役立てることができます。企業によっては、ニーズや問い合わせ傾向を可視化することで、新商品の企画やサービス改善につなげるケースもみられます。

応答内容の誤りが一定発生する

現状のAIでも音声認識や理解の誤りがゼロにはできません。声以外の騒音や話者のなまり、話し方によっては認識ミスが発生することもあり、意図しない回答を返してしまう場合があります​。

導入初期は学習データが不足しており回答精度が低くなりがちで、誤回答によって顧客を不満にさせてしまうリスクも。人間並みの聞き取りや理解能力に達するのは容易でないのが現状です​。

複雑な問い合わせや感情的対応が難しい

クレーム対応や苦情など臨機応変な判断が求められるケースにおいては、ボイスボットでは不十分な場合があります​。謝罪したり、丁寧に説明したりするような対応はAIにはハードルが高く、納得させられない恐れがあります​。

一度に複数の要件を含む問い合わせや、会話が飛躍するようなケースにおいても対応が進まなくなることもあります。

継続的なシナリオ改善や調整が必要

ボイスボットは運用しながらの継続的な改善活動が欠かせません​。精度を高めるための定期的な学習、新しい問い合わせパターンに対応するシナリオの追加や修正を行う必要があります​。

対話内容のログを分析し、誤解答があれば原因を調査して辞書登録やフロー見直しを実施する、といった運用も必要です。

音声認識や言語認識の精度がよいか

音声認識（ASR）の精度や発話意図の理解精度（NLP精度）を確認してください​。認識精度が低いと誤った回答や意図しない応対に繋がりかねません。専門用語や固有名詞の認識率、日本語の口語表現への対応力も重要です。方言や早口への強さ、騒音下での認識性能も比較しましょう。

AIが自動学習機能を持ち、継続的に精度向上できるか、辞書登録やチューニング支援が用意されているので、精度改善の仕組みも確認してください。

自社の雰囲気にあった音声対応が実現できるか

ユーザーに返答する音声の自然さやバリエーションも重要です。不自然で聞き取りにくい機械音声ではユーザー体験を損ねていまいかねません。

声質を男女数種類から選べたり、感情や話速を調整できるボイスボットもあります​。プロの声優を起用した音声素材を用意できるサービスもあります。自社の利用シーンやブランドイメージに合う声質かどうか確認しましょう。

他システムと連携しやすいか

CRMや顧客データベース、予約システム、RPA、チャットツール、PBXなど既存システムと連携ができると導入や安定稼働がスムーズです。

SlackやTeams等への通知​、SalesforceやZendeskとの連携、あるいはLINEやSMSへの情報送信​など、自社で必要な連携機能が備わっているかチェックしましょう。

同時通話件数を確認する

想定される問い合わせ規模にボイスボットが耐えられるかを確認しましょう。ピーク時の同時通話数や将来の増加を見込み、それに見合った処理キャパシティを持つサービスを選定します​。

クラウド型の製品であれば、ライセンス数や並行コール数によって課金体系が変わります。大規模なコールセンターであれば1000チャネル規模でも耐えうるエンタープライズ向けを、小規模なら低コストなプランを選ぶなど規模に合わせて検討しましょう。

導入後の運用サポート体制が充実しているか

ボイスボット導入後の更新やチューニング、トラブル対応について、製品のサポート体制が充実しているか確認しましょう。

精度改善のための定期的な会議やレポート提供、専任担当による問い合わせ対応など、人による支援内容する業務範囲を比較してください。導入実績や同業界での効果事例があるとスムーズな進行が期待できます。

ボイスボットは製品によって特徴や機能もさまざま。「どの製品を選べばいいかわからない・・・」といった方も多いのではないでしょうか。

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