AI自動音声とは？IVRとの違いや活用事例、導入のメリット・デメリットを解説

企業の問い合わせ窓口やコールセンター業務では、顧客対応の効率化が課題となっています。特に近年は、人手不足や営業時間外の対応強化を目的に「AI自動音声」や「IVR（自動音声応答システム）」の導入を検討する企業が増えています。しかし、AIによる音声応答と従来型IVRのうち、どちらを導入すべきか判断に迷う担当者も少なくありません。

この記事では、AI自動音声の基本的な仕組みや、従来のIVRとの違い、導入によるメリット・デメリットをわかりやすく解説します。さらに、業界別の活用事例も紹介し、自社の課題に応じた最適な導入方法を検討できるよう役立つ情報をお伝えします。

AI自動音声とは、人間の声をテキスト化・解析し、適切な返答を自動で生成して音声として出力する技術を指します。音声認識や自然言語処理、音声合成などのAI技術を組み合わせることで、人の話す内容を理解し、自然な会話を実現できる仕組みです。従来の自動音声応答があらかじめ決められた選択肢でしか対応できなかったのに対し、AI自動音声は対話の流れを柔軟に変化させられる点が特徴です。

近年、このAI自動音声が注目される背景には、顧客対応の自動化ニーズと通信基盤の高度化があります。クラウドAPIを活用して音声通話やチャットなど複数のチャネルを連携させるCPaaS（Communications Platform as a Service）の普及により、従来よりも容易にAIを導入できる環境が整いました。

また、人手不足やリモート対応が拡大する中、営業時間外や大量の問い合わせに対応できる体制を整える必要性が高まっています。その解決策として、AI自動音声は業務効率化と顧客満足度向上の両立を実現できる手段として期待されています。

AI自動音声は、人の発話を理解して自然な応答を行う仕組みを持つシステムです。その中核を成すのが以下の3つの技術です。それぞれ詳しく解説します。

・音声認識（Speech-to-Text）
・自然言語処理（NLP/NLU）
・音声合成（Text-to-Speech）

音声認識（Speech-to-Text）は、人の発話をマイクなどで取得し、その音の波形をAIが解析して文字データに変換する技術です。単語や文脈を推定するために、大量の音声データとテキストデータを学習したモデルが使用され、雑音のある環境や方言、会話速度の違いにも柔軟に対応できるよう進化しています。

特に近年は、クラウド技術と機械学習の進歩により、リアルタイムで高精度な文字起こしが可能になりました。顧客の発言を瞬時に記録できるため、AI自動音声では会話内容を正確に把握し、次の応答処理へとスムーズにつなげることができます。

自然言語処理（NLP：Natural Language Processing/NLU：Natural Language Understanding）は、音声認識で変換されたテキストをAIが理解し、文脈に応じて適切な応答を導き出す技術です。単語単位の解析だけでなく、発話者の意図や感情、文全体の構造までを総合的に判断します。

この技術により、AIは単なるキーワードの一致ではなく、「問い合わせの背景」や「求められている回答の種類」を推測できるようになります。たとえば、同じ「注文を変更したい」という発言でも、文脈に応じて配送内容の変更か数量の修正かを判断し、最適な対応に導けます。

AI自動音声において自然言語処理は、機械的な対話を脱却し、人間らしい会話体験を実現する要となる技術です。

音声合成（Text-to-Speech）は、テキスト化された情報を自然な音声に変換する技術であり、人の声のような抑揚や発音を再現して伝達します。近年では、AIによるディープラーニング技術の発展により、従来の機械的な読み上げから人間に近い滑らかな会話が可能になっています。

この技術は、IVRやAI自動音声応答での顧客対応をはじめ、ナビゲーション、読み上げアプリ、コールセンターの自動案内などに幅広く活用されています。

多言語対応も進んでおり、グローバルな顧客サポートやインバウンド対応にも効果的です。AIが自然に話すことで、顧客が違和感なくサービスを利用できる環境を構築できます。

AI自動音声は、従来のIVR（自動音声応答システム）を進化させた仕組みで、発話内容を理解し、柔軟な対話を行うことができます。ここからは、AI自動音声とIVRの違いについて、次の内容を解説します。

・従来のIVRの機能と限界
・対話の柔軟性（シナリオ分岐 vs 自然対話）
・顧客の意図理解（プッシュ操作 vs 発話内容の解析）
・処理能力と対応範囲

従来のIVR（自動音声応答システム）は、あらかじめ設定されたシナリオに沿って音声案内を行い、顧客がプッシュボタンで選択肢を入力することで対応を進める仕組みです。人手を介さずに電話対応ができるため、コスト削減や業務効率化を目的に多くの企業で導入されてきました。

しかし、シナリオ型IVRでは、選択肢の構成が複雑になると操作が煩雑になり、顧客が途中で離脱するケースも少なくありません。ガイダンスを聞き終わるのに時間がかかり、顧客満足度の低下が懸念されます。また、想定外の質問や発話に柔軟に対応できないため、最終的にオペレーター対応へ転送されることが多く、完全な自動化には限界があります。

従来のIVRの会話は、事前に設定されたシナリオ分岐をたどる形式であり、顧客は案内音声に従って選択肢を押すことで対応を進めます。決まったルートで応答を行うため、設計通りの案内ができる一方、想定外の質問や複雑な要望に対して柔軟に対応できません。

一方、AIを活用した音声対話では、自然言語処理によって発話内容を理解し、顧客の意図に沿った回答を生成することが可能です。たとえば、同じ要件でも言い回しの違いを認識して対応できるため、顧客のストレスを軽減し、よりスムーズなコミュニケーションを実現します。

従来のIVRでは、顧客が番号を押して選択肢を指定するプッシュ操作により意図を伝達します。明確な選択肢を提示することで誤操作を防ぎやすい一方、選択肢にない要件や複雑な質問には対応できず、想定外の問い合わせはオペレーターへ転送される対応が一般的です。

これに対し、AI自動音声では発話内容そのものを解析して、文脈や言葉の揺らぎを考慮して処理します。たとえば、「支払い方法を知りたい」と「料金の払い方を教えて」のように表現が異なっても、同じ意味として処理できる点が特徴です。

AI自動音声は、顧客の目的を的確に把握して最適な案内を提示できるため、対応時間の短縮と顧客満足度の向上につながります。

従来のIVRは、定義された選択肢やシナリオに基づいて処理するため、想定された範囲内であれば安定した対応が可能ですが、複雑な問い合わせ対応は困難です。

一方、AI音声システムは、自然言語処理や機械学習の活用により、顧客の意図を多角的に分析し、より広い範囲の内容に対応できます。たとえば、FAQやCRMデータと連携することで、過去の問い合わせ履歴や文脈を踏まえた回答を生成することも可能です。

AI自動音声は、企業の電話応対やカスタマーサポートを効率化するために多様な機能を備えています。ここでは、以下の3点について解説します。

・自然な対話によるヒアリング・情報提供
・テキスト化（通話内容の自動文字起こし）
・感情分析（声のトーンや言葉遣いから）

AI自動音声は、自然な対話を通じて顧客の意図を正確に把握し、適切な情報を提供できます。

たとえば、問い合わせの目的を聞き取りながら必要な情報を引き出し、商品説明や手続き案内などを自動で行うことも可能です。顧客が自由に話しても内容を整理して理解できるため、オペレーターを介さなくても円滑なコミュニケーションを実現できます。

このような自然対話型の応答は、コールセンター業務の負担軽減や顧客満足度の向上につながり、企業の顧客対応品質の安定性を保つ仕組みとしても注目されています。

AI自動音声システムでは、音声認識技術を活用して通話内容をリアルタイムでテキスト化することが可能です。通話の文字起こしは、応対履歴の記録や内容確認を容易にし、担当者の引き継ぎや品質管理に役立ちます。

会話内容を自動で可視化することで、対応漏れや誤解を防ぎ、顧客とのやり取りを正確に組織内で共有できます。キーワード検索や感情分析といった解析機能を組み合わせることで、顧客満足度の分析や応対スクリプトの改善にも応用できます。

テキスト化のメリットについては、以下の記事でも詳しく解説しています。

電話業務における音声のテキスト化とは？導入するべき理由とメリットを解説

AI自動音声の中には、発話内容だけでなく、声のトーンや話し方、速度などを解析して感情を推定する「感情分析」機能を備えたものがあります。これにより、顧客が怒っているのか、困っているのかといった心理状態を把握することが可能です。

この機能を通じて、システムが感情の変化をリアルタイムで検知し、必要に応じてオペレーターへ引き継ぐなど、適切な対応を自動的に行います。音声だけでなく、言葉遣いや発話パターンからも感情傾向を分析するため、対応品質の向上やトラブル防止に役立ちます。

AI自動音声を導入することで、業務効率の改善や顧客対応の品質向上など多くの利点が得られます。ここでは、AI自動音声導入の4つのメリットを紹介します。

・人手不足の解消とコスト削減
・顧客満足度（CS）の向上
・通話データの蓄積と分析による業務改善
・オペレーターの業務負担軽減と離職率改善

AI自動音声の導入は、慢性的な人手不足に悩む企業の業務負担を軽減する有効な手段です。電話応対や問い合わせ対応などの定型業務を自動化することで、オペレーターが対応すべき件数を減らし、限られた人員で効率的に業務を運営できます。

また、24時間365日の対応が可能になるため、夜間や休日などのシフト要員を確保する必要がなくなります。これにより人件費を大幅に削減できるほか、採用・教育コストの圧縮にもつながります。

AI自動音声は、顧客の問い合わせに即座に応答できるため、待ち時間が大幅に短縮され、利便性が高まります。電話がつながらない、長時間待たされるといった不満を減らすことで、顧客体験の改善につながります。

また、AIが応答内容を均一化することで、担当者による対応品質のばらつきを防げます。質問内容に応じて最適な回答を自動で案内できるため、迅速かつ的確なサポートが提供できます。

顧客満足度を上げる方法は、以下の記事でも詳しく解説しています。

顧客満足度を上げる方法とは？具体例や得られるメリットを解説

AI自動音声システムは、通話内容を自動でテキスト化し、データとして蓄積することで業務改善に活用できます。応対履歴を可視化することで、よくある質問やトラブルの傾向を把握し、マニュアル整備やFAQの充実に役立てられます。

また、通話データを分析することで、顧客が求めている情報や不満の傾向を明確にでき、商品やサービスの改善にもつながります。AIが蓄積データをもとに学習を重ねるため、回答の精度や対応スピードも向上します。

AI自動音声の導入により、オペレーターが対応すべき問い合わせ件数を減らし、負担を大幅に軽減できます。定型的な質問や予約受付などをAIが自動で処理するため、オペレーターは難易度の高い案件など、より付加価値の高い業務に集中できます。

また、応対時間の短縮や精神的ストレスの軽減により、職場環境の改善にもつながります。コールセンター業務は離職率が高い傾向にありますが、AIのサポートにより、働きやすい環境を整えることが可能です。

離職率を下げる対策については、以下の記事でも詳しく解説しています。

コールセンターを辞める人が多い5つの理由！企業リスクと離職率を下げる対策

AI自動音声の導入には多くの利点がありますが、いくつかの注意点も存在します。ここからは以下のデメリットについて解説します。

・音声認識の精度限界（固有名詞・専門用語）
・複雑すぎる問い合わせへの対応
・導入・運用コストの発生

AI自動音声システムの音声認識は年々向上していますが、固有名詞や専門用語の認識には精度の限界があります。特に企業名・商品名・業界特有の略語などは、事前に辞書登録をしておかないと誤認識が発生するケースがあります。

また、話者の発音やアクセント、背景ノイズなども精度に影響を与えます。特に多様な話者が利用する環境では、AIの学習データに含まれない言い回しやイントネーションに対応しきれないことがあります。

導入時には自社の業務内容に合わせたカスタマイズや辞書の継続的な更新が不可欠です。

AI自動音声は定型的な質問への対応には優れていますが、複雑な内容の問い合わせ対応には限界があります。顧客が複数の用件を同時に伝える場合や、状況説明が長くなる場合、AIが意図を正確に把握できず誤った回答を返すことがあります。

また、感情的なトーンや緊急性を含む通話では、人間のように共感的な応答をすることが難しいため、顧客満足度の低下につながるおそれがあります。

そのため、AIの回答精度を超える内容や感情的な対応が必要なケースでは、速やかにオペレーターへ引き継ぐ仕組みを構築する必要があります。

AI自動音声システムの導入には、初期費用と運用コストの双方が発生します。システム構築や既存PBX（企業内などで使用される電話交換機）との連携、音声認識エンジンのチューニングなど、導入段階で多くの設定をする必要があります。

また、運用開始後も定期的なアップデートや音声データの学習、FAQ内容の更新など、継続的なメンテナンスコストが発生します。特に顧客ニーズが多様な業種では、精度維持のために定期的なデータ改善が欠かせません。

AI自動音声は、顧客対応や社内業務の効率化など、さまざまな業界で活用が進んでいます。ここからは、AI自動音声の代表的な活用シーンを業種別に紹介します。

・コールセンター（受電・架電業務の自動化）
・飲食・小売業（予約受付・注文・在庫確認）
・金融・保険（各種手続き案内・督促業務）

コールセンターでは、AI自動音声の導入により受電・架電業務の効率化が進んでいます。顧客からの問い合わせ内容をAIが自動で判別し、FAQに基づいた回答や担当部署への振り分けを即時に行うことで、オペレーターの対応時間を大幅に短縮します。

また、予約受付や支払い案内、アンケート回収など、定型的な電話業務を自動化することで、24時間対応体制の構築も可能になります。これにより、応答率の向上や機会損失の防止にもつながります。

AI自動音声は通話内容をデータ化し、顧客の要望や不満の傾向を分析できるため、対応品質の向上や教育支援にも活用されています。データ分析をすることで、コールセンターの生産性と顧客体験の両方を向上させることが可能です。

飲食業や小売業では、AI自動音声が予約受付、注文対応、在庫確認などの定型業務に幅広く活用されています。

顧客からの電話に自動で応答し、店舗の混雑状況や予約内容をリアルタイムで案内することで、スタッフは接客や調理など本来の業務に集中できるようになります。また、電話注文や取り置き依頼をAI自動音声が処理することで、営業時間外でも対応が可能となり、機会損失を防ぎつつ、時間外労働を抑制できます。このようにして、業務の効率化と顧客体験の向上を両立させることが可能です。

さらに、在庫情報や売り上げデータと連携することで、AIが自動的に欠品や人気商品の傾向を把握し、発注管理の精度を高めることも可能です。このように、店舗運営全体の最適化を支援する仕組みとして、導入事例が増加しています。

金融・保険業界では、AI自動音声を活用した手続き案内や督促業務の自動化が進んでいます。契約内容の照会や支払い方法の変更、保険金請求の流れなどをAIが自動で案内することで、窓口やコールセンターの負担を軽減し、顧客対応の効率化を実現しています。

また、支払い遅延者への督促業務にもAI音声が活用されており、顧客ごとの状況に応じて案内することで、心理的負担を抑えつつ回収率を高める効果が見込まれます。AIが通話履歴や過去の対応状況を参照し、最適なタイミングでリマインドを行う仕組みも導入されています。AIによる通話データ分析を組み合わせることで、顧客の反応傾向を可視化し、業務改善やリスク予測にも役立てられています。

AI自動音声の導入は、企業の顧客対応や業務運営のあり方を大きく変えつつあります。定型的な応答や予約受付などの単純作業を自動化することで、人手不足の解消と運営コストの削減を同時に実現できます。

また、感情分析や通話内容の自動テキスト化により、顧客満足度の可視化や業務改善にも役立ちます。オペレーターはより複雑な業務に専念でき、全体として対応品質の向上が見込まれます。

AI自動音声ソリューションを提供する「ソクコム」では、企業の業種や目的に合わせた柔軟な導入支援を行っています。自社の課題に即した環境を構築することで、顧客体験と生産性の両立を目指すことが可能です。