コールセンターに音声認識を導入するメリットと選び方を徹底解説

音声認識システムとは、AI技術を活用し、オペレーターと顧客の通話内容を自動でテキスト化、リアルタイムで文字起こしや要約を行うシステムです。

多くのコールセンターでは「対応品質にばらつきがある」「通話データを活用しきれていない」といった課題を抱えており、これらを解決するために、音声認識AIの導入を進めています。

本記事では、音声認識サービスの仕組みから導入のメリット、ツールの選び方や導入の注意点までわかりやすく解説します。

目次

• 音声認識システムとは
• コールセンターに音声認識が必要な理由
• コールセンターに音声認識システムを導入する5つのメリット
• コールセンターへ音声認識システム導入の際の選び方
• コールセンターへの音声認識システム導入の進め方
• コールセンターでおすすめの音声認識システム3選
• 自社のコールセンターにあった音声認識システムを選ぼう

音声認識システムとは、オペレーターと顧客の通話内容をAIがリアルタイムで解析し、自動的にテキスト化するツールです。

まず音声をデジタルデータとして分解し、音の特徴を分析します。その後、辞書データや言語モデルと照合して単語や文章として認識し、文字として出力するという仕組みです。

テキスト化されたデータは、通話後の記録業務の自動化や応対品質の管理、顧客の声（VOC）の収集・分析など、幅広い用途に活用でき、コールセンターの業務効率化や生産性向上につなげられます。近年は生成AIの進化を背景に活用の幅が広がっており、コールセンターに欠かせないツールとして注目を集めています。

コールセンターの現場では、たとえば以下のような課題が起こりがちです。

• 「応対品質にばらつきがあってクレームが減らない」
• 「通話内容のモニタリングに膨大な時間がかかる」
• 「顧客の声をサービス改善に活かしたいが、全通話を聞き返すのは現実的に難しい」

これらの課題に共通しているのは、膨大な音声データを人の手で処理しようとしている点です。

音声認識システムを導入することで、通話内容を自動でテキスト化・分析できるようになり、モニタリングの効率化や品質管理の改善など、コールセンターが抱える課題をまとめて解消できる可能性があります。

音声認識システムの導入により、コールセンターの業務効率化から品質向上まで、さまざまなメリットが得られます。主なメリットを5つ紹介します。

コールセンターでは通話が終わった後、対応内容を記録する「後処理（ACW）」が発生します。音声認識システムを導入することで通話内容が自動でテキスト化され、対応履歴の入力作業やメモの時間が削減されて後処理時間を短縮できる点がメリットです。

後処理時間の短縮は、1件あたりの対応時間削減につながり、オペレーターが次の対応に移るまでの時間が短くなるため、センター全体の受電件数増加も期待できます。

音声認識システムは通話内容をリアルタイムでテキスト化しながら、顧客の発言に応じた回答候補やFAQをオペレーターの画面に自動表示が可能です。必要な情報をその場で素早く参照できるため、応対品質の向上や対応時間の短縮につながります。

さらに、効率的にマニュアルを確認できるため、経験の浅い新人オペレーターでもベテランと同等の対応品質を維持しやすくなり、オペレーター間のスキル差を縮める効果も期待できます。

音声認識システムはオペレーターや顧客の話し方からさまざまな感情を分析できます。顧客の不満や怒りのサインをリアルタイムで検知し、問題が起こりそうなときに担当のスーパーバイザーへアラートを通知することで、トラブルの未然防止や迅速なエスカレーション対応も可能になります。

会話のテキスト化により顧客の要望や不満を素早く把握できるため、クレーム対応の労力の削減ができる点も大きなメリットです。

音声認識システムで通話内容をテキスト化することで、顧客からの問い合わせ傾向や頻出キーワードを定量的に把握できるようになります。これまで担当者の記憶や手書きのメモに頼りがちだった顧客の声を、データとして蓄積・分析できる環境を構築可能です。

蓄積されたデータはFAQの改善や新サービスの開発、業務フローの見直しなど、具体的なアクションに結びつけやすくなるため、サービス全体の品質向上につながります。

音声認識システムで蓄積された通話データは、オペレーター教育にも活用できます。優良応対事例を自動で抽出してロールプレイングの材料として活用したり、個々のオペレーターの課題を通話データから特定し、ピンポイントでフィードバックしたりすることが可能です。

また、通話内容のテキスト化・分析により、実際の顧客対応を反映した精度の高いトークスクリプトも作成しやすくなります。感覚や経験に頼りがちだった新人の育成を、データに基づいたアプローチへと変えられる点も大きなメリットです。

CTIには、CRMをはじめとする業務システムと連携させる機能があり、通話内容や履歴を一元管理できます。

通話データが自動でCRMに記録されるとともに、通話をしながらCRM上に保存された過去の対応履歴を参照することが可能です。これにより、顧客対応効率の向上が見込めます。

また、顧客情報をリアルタイムで共有できるため、営業・サポート・カスタマーサービスなど部門間の連携が強化され、スムーズな顧客対応を実現できます。

音声認識システムにはさまざまな製品があり、自社の課題や運用環境に合ったものを選ぶことが重要です。失敗しない選定のために押さえておきたいポイントを解説します。

関連リンク：コールセンター業務にAI導入する方法と活用事例、3つのメリットを解説

音声認識システムを選ぶうえで、認識精度は最も重要なポイントのひとつです。雑音や騒音がある環境では認識精度が低下する可能性があるため、導入前にトライアルなどを活用して自社の通話環境に合った精度が出るかを検証することが必要です。

また、自社が取り扱う製品名や、業界特有の専門用語をあらかじめ単語登録することで認識精度を高められるため、カスタマイズ対応の可否も事前に確認しておきましょう。

音声認識システムは単体で使うのではなく、既存のCTIやCRMと連携させることでさらに業務効率化を進められます。そのため、導入前に自社が使用しているシステムとの連携実績や、API連携の柔軟性を確認しておくことが重要です。

連携が不十分な場合、せっかくテキスト化したデータを活用しきれず、導入効果が半減するリスクがあります。追加開発が必要になるケースもあるため、その費用も含めて事前に確認しておきましょう。

コールセンターでは顧客の個人情報を多く扱うため、音声認識システムの導入にあたってはセキュリティ面の確認もするべきです。データの保存場所がクラウドかオンプレミスか、暗号化への対応状況、ISO27001などのセキュリティ認証の取得有無などを必ず確認しましょう。

情報漏洩が発生した場合、企業の信頼が損なわれてしまうリスクがあるため、アクセス権限の細かな設定が可能かどうかも合わせてチェックしておくことが重要です。

音声認識システムの費用は、主に初期費用と月額費用の組合せが一般的で、システムの規模や機能によって大きく異なります。さらに、導入コストだけに注目するのではなく、後処理時間の削減や採用・教育コストの抑制など、導入によって削減できるコストと合わせて試算すべきです。

まずは小規模なトライアルから始め、費用対効果を検証したうえで本格導入を判断することで、コストによる負担を最小限に抑えられるようになります。

音声認識システムは導入して終わりではなく、運用開始後も継続的なチューニングやメンテナンスが必要です。トラブル発生時の対応スピードや、問い合わせ窓口の充実度、バージョンアップの頻度と無償対応の範囲など、導入後のサポート体制を事前に確認しておきましょう。

システムの長期運用には手厚いサポートが重要です。契約前に内容を十分確認しましょう。

コールセンターへ音声認識システムを導入するには、適切な手順を踏むことが大切です。実際の導入の進め方を、5つのステップに分けて解説します。

関連リンク：AI導入はどう進める？メリット・デメリットや成功のポイント、事例を紹介

音声認識システムの導入にあたって最初に行うべきは、導入目的の明確化です。後処理時間の削減なのか、応対品質の向上なのか、VOCの活用なのかによって、必要な機能や選ぶべきシステムが大きく変わります。

目的が曖昧なまま導入を進めると、効果測定もできず現場への定着も困難です。まずは「何のために導入するのか」を関係者間で明確にすることで、無駄のないシステムの導入を進められるようになります。

導入目的が定まったら、自社業務にどのような機能が必要かを見定める要件定義を行います。音声テキスト化だけが目的であればその機能に特化したシステムで十分ですが、分析機能や他システムとの連携などが必要な場合は、それらにも対応した製品を選ぶ必要があります。

要件が明確になったら、同業他社の導入事例も参考にしながら複数のベンダーを比較検討し、自社の課題に適したシステムを選んでいきましょう。

ベンダー選定後はいきなり本格導入するのではなく、まず仮説検証（POC）を行うべきです。対象とするコールの録音データを用意し、専門用語の辞書登録や初期設定を行ったうえで、設定した仮説に基づいて効果を検証します。

少ない範囲で実際の業務環境に近い形で一度試すことで、導入後に想定される課題や改善点を事前に洗い出すことができ、本格導入後のリスクを最小限に抑えられます。

POCで効果が確認できたら本格導入へ進みます。この段階で重要なのが、現場オペレーターへの丁寧な周知と教育です。

新しいシステムへの抵抗感を減らすためにも、導入の目的やメリットをわかりやすく伝え、操作研修を実施することで現場へのスムーズな定着につながります。管理者側も運用ルールや評価基準を事前に整備しておくことで、現場全体が同じ方向を向いて新しい業務フローに移行できる環境を整えられます。

音声認識システムは導入して終わりではなく、運用後の継続的に改善する必要があります。後処理時間の短縮率や応対品質スコアなど、導入目的に合わせた指標を設定して定期的に効果を測定し、改善することでシステムの精度と現場への定着度が向上していきます。

特に導入初期はデータが不十分なケースも多いため、人によるチェックや修正を丁寧に続けることが大切です。

コールセンターでおすすめの音声認識システムを3つ紹介します。それぞれを比較しながら、自社の課題や環境に合ったシステム選びの参考にしてみてください。

Agentforce Voice はSalesforceが提供するコールセンター向けAI音声エージェントです。従来の自動音声応答（IVR）とは異なり、自然言語処理を活用して顧客の意図や感情をリアルタイムで理解しながら、人間らしい自然な会話を実現しています。

定型的な問い合わせはAIが自律的に処理し、複雑な状況や感情的な対応が求められる状況が生じた場合は、人間のオペレーターへシームレスに転送します。その際、顧客の会話履歴と関連情報がそのまま引き継がれるため、顧客が同じ内容を繰り返す手間がなくなります。

SalesforceのCRMとネイティブに連携しているため、すでにSalesforceを活用している企業はスムーズに導入できます。

AmiVoice Communication Suite は、株式会社アドバンスト・メディアが提供するコールセンター向けAI音声認識ソリューションです。全通話のリアルタイムテキスト化を基盤に、応対品質評価・感情解析・通話要約の自動生成など、コールセンター業務の効率化に必要な機能を幅広くカバーしています。

データの保存にはクラウド・オンプレミスの両方に対応しており、セキュリティ要件に応じた柔軟な運用構成を選べる点が特徴です。高い認識精度を強みとしているため、金融・通信・自治体など幅広い業界での導入事例があり、セキュリティ要件が厳しい企業にも対応できます。

COTOHA Voice Insight はNTTドコモビジネスが提供するコンタクトセンター向け音声テキスト化サービスです。リアルタイムの通話テキスト化に加え、コールリーズン分析や感情分析などさまざまなオプション機能を備えた、中〜大規模コールセンター向けのプランを提供しています。

NTT研究所で40年以上研究・開発してきた独自の音声認識AIエンジンを搭載しており、高い認識精度が特徴です。VPN接続に対応しており、在宅オペレーション環境でも柔軟に運用できます。NTTグループという国内大手の信頼性を重視する企業に適した製品です。

コールセンターへの音声認識システムの導入は、後処理時間の削減や応対品質の均一化、顧客の声のデータ活用など、現場が抱える多くの課題を解決できる可能性があります。一方で、認識精度や既存システムとの連携、導入コストなど、事前に確認すべきポイントも多いため、導入には注意が必要です。

まずは自社の課題と導入目的を明確にしたうえで、小規模なPOCから始めることで、導入をスムーズに進められるようになります。音声・デジタルチャネルの統合対応やCRMとの深い連携を重視するのであれば、Agentforce Voiceがおすすめです。

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