コールセンターAIツールおすすめ16選比較。4種類別の選び方と費用相場を解説

「人手不足で入電をさばききれない」
「オペレーターによって応対品質にばらつきがある」
「後処理に時間がかかり、次の電話に出られない」

生成AIの登場以降、こうしたコールセンターの課題をAIで解決しようとする企業が急増しています。ところが実際に検討を始めると、「ボイスボット」「音声認識」「AIチャットボット」「音声マイニング」と種類が入り乱れ、自社にはどれが必要なのかが分からないまま止まってしまうケースが少なくありません。

本記事では、コールセンターAIを目的別の4種類に分けて整理したうえで、おすすめの16サービスを比較します。あわせて、種類ごとの費用相場・料金体系の違い・導入の進め方まで解説します。

「どの種類のAIから入れるべきか」を判断できる診断ツールも用意しているので、自社に合うタイプを見極める参考にしてください。

コールセンターAIとは？従来のIVR・チャットボットとの違い

コールセンターAIとは、電話やチャットでの顧客対応業務を、AIが自動化・支援する仕組みの総称です。特定の1製品を指す言葉ではなく、電話の一次受けを無人化するものから、オペレーターの応対を横で支えるもの、通話データを分析するものまで幅広く含みます。

読者の多くがまず気になるのは、「すでにあるIVR（自動音声応答）やチャットボットで足りるのでは？」という点でしょう。ここが最初の分かれ目になるため、従来型との違いを整理します。

	従来のIVR・シナリオ型チャットボット	生成AI搭載のコールセンターAI
応答の仕組み	あらかじめ用意した分岐・回答文を返す	発話や質問の意図を解釈して回答を組み立てる
顧客の操作	プッシュ操作や選択肢のタップが必要	話し言葉・自由入力のまま伝えられる
想定外の質問	「該当なし」で有人へ転送	社内ドキュメントを参照して回答を生成
準備するもの	分岐シナリオ・回答文の作成	シナリオに加えFAQ・マニュアル等のナレッジ整備
向いている場面	用件が数パターンに固定できる窓口	用件が多岐にわたる窓口、通話データの活用

重要なのは、生成AIが従来型を完全に置き換えるわけではないという点です。予約受付や住所変更のように用件が固定できる業務は、確実に動くシナリオ型のほうが向いています。実際、本記事で紹介するサービスの多くも「定型業務はシナリオ型、柔軟な対応は生成AI型」と使い分ける設計を採っています。

既存のIVRで足りる業務はIVRで処理し、それでは取りこぼす部分だけAIを足す、という考え方が現実的です。

IVR単体の製品を先に検討したい場合は、以下の記事で15製品を比較しています。

関連記事：電話自動応答システム（IVR）おすすめ15選。タイプ別の選び方と費用相場まで解説

コールセンターAIでできること

コールセンターAIができることは、電話の一次受けを無人化することだけではありません。応対中の支援から通話後の後処理、蓄積したデータの分析まで、顧客対応の一連の流れをまるごとカバーします。

できること	具体的な内容
電話の自動応答	話し言葉での用件聞き取り／要件別の自動振り分け／営業時間外・あふれ呼の受付
発信業務の自動化	オートコールによる一斉発信／督促・リマインドの自動架電／CSアンケートの自動聴取
通話のテキスト化	通話のリアルタイム文字起こし／話者の自動分離／専門用語の辞書登録
応対中の支援	会話内容に連動したFAQ・マニュアルの自動表示／回答候補やトーク例の提案
後処理の自動化	応対履歴の自動要約／CRM・SFAへの自動入力／個人情報のマスキング
応対品質の管理	全通話の自動スコアリング／禁則ワード・必須ワードの検知／感情やトーンの可視化
顧客の自己解決支援	Web・アプリ上でのAIチャット応答／意図をくんだFAQ検索／有人チャットへの引き継ぎ
ナレッジの整備	社内文書からのFAQ自動生成／重複確認とカテゴライズ／回答文のドラフト作成
通話データの分析	問い合わせ内容の自動分類／VoCの傾向分析／SNS・アンケートとの統合分析
多言語対応	外国語での自動応答／通話内容の自動翻訳

ここで注意したいのは、これらをすべて1つの製品が備えているわけではないという点です。電話の自動応答に強い製品は分析機能を持たず、分析に強い製品は電話を受けません。製品ごとに得意領域がはっきり分かれています。

コールセンターAIの得意なこと・苦手なこと

導入を検討する前に、AIに任せられる範囲と、任せてはいけない範囲を把握しておく必要があります。ここを曖昧にしたまま導入すると、期待した効果が出ないまま契約だけが続くことになります。

コールセンターAIの得意なこと

得意なこと	具体的にできること
大量処理を止めずに続ける	深夜・繁忙期でも同じ速度で入電を受け続け、待ち呼と放棄呼を抑制
決まった作業を正確に繰り返す	全通話の文字起こし、応対履歴の要約、禁則ワードの検知を漏れなく実施
大量データから傾向を見つける	数万件の通話ログを横断集計し、問い合わせの偏りや不満の兆候を抽出

コールセンターAIの苦手なこと

苦手なこと	なぜ苦手か
例外的な用件の最終判断	契約内容の解釈やクレームの落とし所は、責任を伴うため人の判断が必要
音声認識の完全な正確性	業界用語・固有名詞・早口や方言では認識精度が落ち、辞書登録が前提になる
ナレッジがない領域の回答	FAQやマニュアルが未整備だと、生成AIでも回答の根拠を持てない

このうち、辞書登録とナレッジ整備はサービス側のチューニングである程度改善できます。しかし「例外的な用件の最終判断」だけは製品の性能で解決できません。 AIに丸投げするのではなく、AIが処理する範囲と有人に渡す条件をあらかじめ線引きしたうえで導入してください。

コールセンターAIの費用相場

コールセンターAIの費用は、種類によって桁が変わります。まずは4種類別の目安を整理します。以下は、本記事で紹介する16サービスのうち公式サイトに料金を公開している6サービスの金額をもとにした目安です。

種類	初期費用の目安	月額の目安	主な課金単位
電話自動応答型	0円〜12万円	4,000円〜8万円	窓口数＋コール数の従量
オペレーター支援型	20万円〜	7.5万円〜	席数・ID数
自己解決支援型	要問い合わせ	1.8万円〜52万円	QA数・FAQ記事数
応対品質・VoC分析型	30万円〜	25万円〜	環境・分析データ量

電話自動応答型は月額数千円から試せる一方、応対品質・VoC分析型は月額数十万円が前提になります。同じ「コールセンターAI」でも、種類が違えば投資判断のレベルがまったく異なるという点を先に押さえてください。

料金体系の3つのパターン

金額そのものより先に確認したいのが、何を単位に課金されるかです。単位が違うと、事業が伸びたときに費用がどう増えるかも変わります。

窓口数＋コール数の従量課金型

電話自動応答型に多い体系です。窓口ごとの月額基本料に加えて、AIが処理した通話1件ごとに従量課金が発生します。入電が少ない月は費用も下がる一方、キャンペーンやトラブルで入電が急増した月は費用も跳ね上がります。

席数・ID課金型

オペレーター支援型に多い体系です。利用するオペレーターの人数分だけ費用がかかります。入電量には左右されないため予算が読みやすい反面、繁忙期だけ増員するような運用では、席数の増減が柔軟にできるかを確認する必要があります。

QA数・データ量課金型

自己解決支援型と応対品質・VoC分析型に多い体系です。登録するQAの件数やFAQ記事数、分析するデータ量でプランが決まります。FAQを充実させるほど自己解決率は上がりますが、同時にプランのランクも上がっていくため、記事数の上限を最初に確認しておくべきです。

費用が変動する3つの要因

同じ種類のサービスでも、条件によって見積もりは大きく変わります。特に効くのが次の3点です。

音声を扱うか、テキストだけを扱うか

音声認識が入ると費用は一段上がります。通話を高精度にテキスト化するには、業界用語や固有名詞の辞書チューニングが必要で、その分の作業がサービス料金に織り込まれるためです。Webチャットのみで完結する自己解決支援型が比較的安価に始められるのは、この工程がないためです。

既存のPBX・CTIとの連携が必要か

AI単体で導入できるか、既存の電話設備と接続するかで、費用と期間の両方が変わります。連携が必要な場合、サービス本体の導入とは別に2〜3ヶ月の連携作業期間が加わるケースがあります。 見積もりを取る際は、連携費用が本体価格に含まれるのかを必ず確認してください。

分析機能をどこまで使うか

応対品質・VoC分析型では、全通話のテキスト化までを基本機能とし、分析機能を月額20万円前後のオプションとして分けているサービスがあります。 「テキスト化はできたが分析まで契約していなかった」という事態を避けるため、実現したいことがどのプランに含まれるかを見積書の段階で切り分けておきましょう。

削減できる人件費から見た費用対効果

コールセンターAIは、月額だけを見ると高く感じます。しかし判断すべきは、その金額が削減できる人件費に見合うかです。オペレーター支援型を例に、後処理時間の削減効果を試算します。

前提条件は「オペレーター10名／1人1日60件対応／1件あたりの後処理60秒／月20営業日／人件費は時給1,800円換算」とします。ここで後処理が1件あたり20秒に短縮できた場合、削減時間は次のようになります。

項目	計算	結果
1人あたりの1日削減時間	40秒 × 60件	40分
10名の月間削減時間	40分 × 10名 × 20日	約133時間
人件費換算	133時間 × 1,800円	約24万円/月

オペレーター支援型の月額が7.5万円からであることを踏まえると、10席規模でも人件費換算では投資を上回る計算になります。あくまで一般的な条件での試算ですが、稟議では「月額いくらか」ではなく「何時間分の人件費が浮くか」で語るほうが通りやすくなります。

なお、この試算は削減した時間を受電や別の業務に振り向けられることが前提です。時間が浮いても人員配置が変わらなければ、削減効果は金額として現れません。

コールセンターAIを選ぶ際に確認すべき3つの比較ポイント

コールセンターAIは4種類にまたがるため、機能一覧を並べても横並びで比較できません。種類が違っても共通して効いてくる、次の3つの視点で比較してください。

• 自動化・支援できる業務範囲
• 既存の電話・CRM環境との接続
• 導入・運用にかかる社内工数

自動化・支援できる業務範囲

最初に確認すべきは、そのAIが「何を」代わりにやってくれるのかです。同じ「電話対応を効率化する」という説明でも、一次受けを丸ごと引き受けるものと、人の応対を横で支えるものでは、削減できる工数の性質がまったく違います。

一次受けを自動化するタイプは入電件数そのものを減らせますが、AIが対応できる用件は事前に設計した範囲に限られます。一方、応対を支援するタイプは用件を選びませんが、オペレーターの人数を減らすことはできません。

確認すべきポイントは次の3つです。

• どの用件までをAIが完結できるか
• 有人に転送する条件を自社で設定できるか
• 対応チャネルが電話だけか、チャットやメールも含むか

既存の電話・CRM環境との接続

次に見るべきは、いまの電話環境を変えずに導入できるかどうかです。ここを見落とすと、AIそのものの費用より接続の工事費と期間のほうが重くなることがあります。

既存のPBXやCTIを残したまま内線接続できるサービスであれば、電話番号も設備も変えずに導入できます。逆に電話の受け口ごとAIに置き換えるタイプは構成がシンプルになりますが、既存設備の扱いを整理する必要があります。CRMとの連携可否も、応対履歴の自動入力まで実現したいかどうかで重要度が変わります。

確認すべきポイントは次の3つです。

• 現在のPBX・CTIとの接続実績があるか
• 電話番号を変更せずに利用できるか
• 使用中のCRM・SFAへ自動でデータを渡せるか

導入・運用にかかる社内工数

見積書に載らないのに最も効いてくるのが、社内で誰がどれだけ手を動かすかです。コールセンターAIは導入して終わりではなく、シナリオの作成、FAQの整備、認識辞書のチューニングが継続的に発生します。

管理画面がノーコードで、現場担当者が自分でシナリオを直せるサービスであれば、運用は社内で回せます。一方、初期構築やナレッジ移行までベンダー側が担う伴走型のサービスは、社内工数を抑えられる代わりに料金は高くなる傾向があります。専任担当を置けるかどうかで、選ぶべきサービスが変わると考えてください。

確認すべきポイントは次の3つです。

• シナリオやFAQを自社で更新できる管理画面か
• 初期構築とナレッジ移行をどちらが担うか
• 導入後のチューニング支援が契約に含まれるか

コールセンターAIの選び方

コールセンターAIの選定で失敗しやすいのは、「AIを導入する」という目的のまま製品比較に入ってしまうケースです。先に決めるべきは製品ではなく、業務のどこをAIに任せるかです。

ここでは、前述の4つの種類をそのままタイプ分類として、それぞれどんな企業に向いているかを解説します。

1. 電話自動応答型 ｜ 入電そのものを減らし、一次受けを無人化したい場合
2. オペレーター支援型 ｜ 応対中と通話後の負担を減らしたい場合
3. 自己解決支援型 ｜ 電話に来る前にWeb上で解決させたい場合
4. 応対品質・VoC分析型 ｜ 通話データを品質改善・商品改善に活かしたい場合

1. 電話自動応答型 ｜ 入電そのものを減らし、一次受けを無人化したい場合

電話がつながらないこと自体が課題になっている場合は、このタイプが最優先です。オペレーターを増やす代わりに、AIが一次受けを引き受けます。

効果が出やすいのは、用件が数パターンに整理できる窓口です。予約・変更・受付といった定型業務であれば完結率を高めやすく、有人対応が必要な用件だけを転送する運用に切り替えられます。営業時間外の受付を自動化できる点も、機会損失の削減に直結します。

このタイプへの依頼に向いている企業は以下になります。

• 待ち呼・放棄呼が発生しており、応答率が改善できていない
• 予約・住所変更・受付など、定型的な用件が入電の多くを占める
• 夜間や休日の入電を取りこぼしている

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2. オペレーター支援型 ｜ 応対中と通話後の負担を減らしたい場合

顧客対応そのものは人が続けたい、けれど1件あたりの処理時間を縮めたい。そうした場合はこのタイプが適しています。

通話をリアルタイムで文字起こしし、応対履歴の作成をAIが代行します。最も効果が大きいのは後処理時間の短縮で、オペレーターが次の電話に出られるまでの時間が縮むため、人数を増やさずに受電件数を伸ばせます。応対内容が記録として残るため、教育やフィードバックの材料にもなります。

このタイプへの依頼に向いている企業は以下になります。

• 通話後の入力作業に時間がかかり、次の電話に出られていない
• 問い合わせ内容が個別性が高く、自動応答では対応しきれない
• ベテランと新人で応対品質に差が出ている

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3. 自己解決支援型 ｜ 電話に来る前にWeb上で解決させたい場合

同じ質問が何度も寄せられている場合は、電話の対応方法を変えるより、電話をかけさせない仕組みをつくるほうが効果的です。

WebサイトやアプリにAIチャットボットや検索型FAQを設置し、顧客が自分で解決できる状態を作ります。問い合わせの発生件数そのものが減るため、コールセンターの負荷を根本から下げられます。近年は社内ヘルプデスク用途でも使われ、オペレーターが回答を探す時間の短縮にも効きます。

ただし、効果はFAQの中身に左右されます。ナレッジを整備し、更新し続ける担当を置けることが前提条件です。

このタイプへの依頼に向いている企業は以下になります。

• よくある質問が入電の大半を占めている
• Webサイトやアプリからの問い合わせも多い
• FAQを整備・更新する担当を社内に置ける

このタイプのコールセンターAIを見る ⇩

4. 応対品質・VoC分析型 ｜ 通話データを品質改善・商品改善に活かしたい場合

通話は録音しているものの活用できていない、という場合はこのタイプです。

全通話を自動でテキスト化し、禁則ワードの検知や応対の自動スコアリングを行います。スーパーバイザーが一部を抜き取って聴く従来のモニタリングと違い、全件を同じ基準でチェックできるため、評価の主観性とチェック工数の両方を解消できます。

さらに、通話に含まれる不満や要望を集計すれば、商品開発やマーケティングにも展開できます。コールセンターを費用の発生源ではなく、顧客の声が集まる情報源として位置づけたい企業に向いています。

このタイプへの依頼に向いている企業は以下になります。

• モニタリング評価が一部の抜き取りにとどまり、主観的になっている
• コンプライアンス上、全通話のチェックが求められている
• 顧客の声を商品改善や経営判断に使いたい

このタイプのコールセンターAIを見る ⇩

コールセンターAIツールおすすめ16選一覧比較表

以下は、本記事で紹介するコールセンターAIツール16選の一覧比較表です。

上記で自社に合うタイプの会社・サービスを絞り込みたい方は、以下の診断ツールで自社に合うタイプを確認してみてください。

【電話自動応答型】のコールセンターAI

初めに、電話自動応答型のコールセンターAIを紹介します。一次受けをAIに任せ、入電件数そのものを減らしたい企業向けの4サービスです。

IVRy（株式会社IVRy）

0円から始められる、AI電話自動応答の国内最大手です。AIが着信に応答し、用件の聞き取り・振り分け・転送・SMS送信までを自動で処理します。累計アカウント数は60,000（2026年5月時点）に達し、デロイト トーマツ ミック経済研究所の調査では自動対話システム市場でNo.1とされています。

最大の特徴は導入の速さです。管理画面での設定はAIが支援し、公式サイトでは「最短1分で利用開始」とされています。専門知識がなくても現場担当者だけで設定・修正ができるため、小規模な窓口でもすぐに運用に乗せられます。

既存の電話番号を変えずに転送で利用でき、通話録音・文字起こし・顧客管理・予約台帳連携・多言語対応まで1サービスに含まれます。慶應義塾大学病院で月2万件の電話対応を自動応答で効率化、アルピコ交通で電話応答を8割削減といった導入効果が公開されています。

自動化・支援できる業務範囲	予約・問い合わせの一次受付、用件の聞き取りと自動記録、文字起こし・要約、SMS誘導、時間外対応
既存の電話・CRM環境との接続	番号の新規発行または既存番号からの転送で利用。Salesforce・予約台帳・Slackと連携
導入・運用にかかる社内工数	管理画面で自社設定。AIが設定を支援し最短1分で開始。ヘルプセンターによるサポート
料金	月額3,980円〜（電話番号維持費・従量利用料は別途）

PKSHA VoiceAgent（株式会社PKSHA Technology）

ボイスボット市場シェアNo.1の実績を持つAI-IVRです。支払方法の変更・住所変更・修理受付・予約受付といった定型問い合わせを、一次対応から完結まで自動化します。

対話シナリオはノーコードの管理画面で作成でき、公式サイトでは「フローチャートを描くようにどなたでも簡単に作成・編集できる」と説明されています。認識補正、ピンポイント聞き直し、本人認証、独自辞書、生成AI搭載など22の機能を備え、聞き取れなかった箇所だけを聞き直すといった実運用に即した作り込みがされています。

導入から対話設計、運用改善までを専門チームが一貫して支援する体制も強みです。あいおいニッセイ同和損害保険で70%の完結率と5,000件近い入電削減、レオパレス21で応答率20%上昇・コスト20%削減といった成果が公開されています。

自動化・支援できる業務範囲	支払方法変更・住所変更・修理受付・予約受付などの定型問い合わせの一次対応と完全自動化、入電の自動振り分け
既存の電話・CRM環境との接続	SaaS提供。Avaya・BIZTEL・CT-e1/SaaS・Genesys等のPBX/CTIと連携。CRM・ERPとはAPI連携
導入・運用にかかる社内工数	ノーコード管理画面で自社編集が可能。専門チームが導入設定と運用改善を継続支援
料金	要問い合わせ

commubo（株式会社ソフトフロントジャパン）

シナリオ型と生成AI型を業務に応じて使い分けられる、ハイブリッド設計のAIボイスボットです。定型業務は確実に動くシナリオ型で処理し、柔軟な対応が必要な場面は生成AI型に切り替えます。プロンプト制御によって「暴走させない」設計とし、LLMとRAGで自社ナレッジに基づいた応対を実現します。

コスト面で効くのがCTI/PBXとの内線接続です。外線を経由しないため転送費がかからず、年間20万円超を削減した実績が公開されています。接続先はBIZTEL、Genesys Cloud、Zoom Phone、CT-e1/SaaS、Twilio、Asteriskなど幅広く、既存の電話環境を残したまま導入できます。

自社開発の音声認識エンジンとイントネーション調整により、業務完了率94.5%、導入実績400社以上、契約継続率98.1%という数値を公表しています。設定項目は100種類以上あり、専任チームがシナリオの初期制作からチューニングまで伴走します。

自動化・支援できる業務範囲	代表電話・一次受付、FAQ対応、予約受付と変更、夜間休日受付、修理故障受付、督促リマインドの発信
既存の電話・CRM環境との接続	CTI/PBXと内線接続（BIZTEL・Genesys Cloud・CT-e1等）。最短1ヶ月稼働、トライアル含め2〜3ヶ月が標準
導入・運用にかかる社内工数	ノーコード管理画面で自社運用。専任チームがシナリオ初期制作・チューニング・連携技術を伴走支援
料金	要問い合わせ

MediaVoice（メディアリンク株式会社）

「業界最安クラス」を掲げ、全メニューの料金を公式サイトで公開しているASP型クラウドIVRです。あふれ呼のコールバック予約、オートコール発信、24時間自動受付、CSアンケート、電話認証といったメニューを単体で契約できます。

料金の透明性が最大の特徴です。本記事で紹介する16サービスのうち、初期費用・月額・従量単価をすべて公開しているのはMediaVoiceのみで、必要なメニューだけを積み上げて見積もりを自分で組み立てられます。稟議前に概算を出しておきたい場合に有効です。

安定性の実績として月600万コール・稼働停止件数ゼロ、2011年の販売開始からの継続利用率97%を公表しています。管理画面はWebブラウザで直感的に編集でき、業者に依頼せず自社で運用できる設計です。Salesforce、kintone、Slack、Microsoft Teams、FastHelp5などと連携できます。

自動化・支援できる業務範囲	あふれ呼のコールバック予約受付、オートコール発信、24時間自動受付、CSアンケート、電話認証・カード決済
既存の電話・CRM環境との接続	ASP型クラウドとオンプレミス版を提供。Salesforce・kintone・Slack・FastHelp5等と連携
導入・運用にかかる社内工数	納品後に自社で初期設定を実施し、管理画面で編集。ブラウザ上で業者に依頼せず運用可能
料金	自動受付IVR：初期50,000円／月額10,000円〜（1窓口）＋従量50〜100円（1件） あふれ呼IVR：初期50,000円〜／月額30,000円＋従量20円（1件） オートコール：初期120,000円／月額80,000円〜

【オペレーター支援型】のコールセンターAI

次に、オペレーター支援型のコールセンターAIを紹介します。人が応対することを前提に、応対中と通話後の負担を減らしたい企業向けの4サービスです。

MiiTel（株式会社RevComm）

電話・Web会議・対面のすべての会話を解析する音声解析AIで、コールセンター向けには「MiiTel Call Center」としてオールインワンの支援プラットフォームを提供しています。利用社数は3,000社を突破しています。

オペレーター向けには、通話中のリアルタイム文字起こしに連動してマニュアルURLを自動表示するリアルタイムFAQ、応対内容に基づいてトーク提案を返すCopilotを備えます。スーパーバイザー向けには稼働状況のリアルタイム把握、モニタリング・ささやき機能、AI音声解析による感情認識と定量評価がそろい、応対支援と品質管理を1つの画面で完結できます。

導入のしやすさも特徴で、既存の携帯電話番号を変えずに利用でき、ソフトバンク・NTTドコモ・auの3大キャリア回線に対応します。他社PBXとの連携も可能です。実績例として、平均処理時間 約23%減（製造業界A社）、確認・フィードバック工数 約30%減（アウトソーシング業界B社）が公開されています。

自動化・支援できる業務範囲	リアルタイム文字起こしとFAQ表示、応対の定量評価と感情認識、議事録生成、CRMへの自動入力、VoC横断検索
既存の電話・CRM環境との接続	クラウド提供。電話番号を変えずに3大キャリアの携帯回線で利用可能。他社PBX・CRM/SFAとも連携
導入・運用にかかる社内工数	オンボーディング支援とカスタマーサクセスチームのサポート、活用支援セミナーを提供
料金	要問い合わせ

AmiVoice Communication Suite（株式会社アドバンスト・メディア）

音声認識と生成AIで全通話をリアルタイムにテキスト化し、応対品質評価・感情解析・要約まで自動化するソリューションです。導入600社以上・90,000ライセンス以上の実績を持ちます。

特筆すべきは、認識精度を公式サイトで数値として開示している点です。コンタクトセンターの話者で平均90〜95%以上、顧客側やくだけた話し方では80〜90%程度と明記されており、導入前に精度の前提を把握できる数少ないサービスです。専門用語は自社で単語登録でき、認識率の向上は専門スタッフが個別にチューニングします。

機能面ではリアルタイムテキスト表示、HDI基準に即した自動採点、感情解析、キーワードスポッティング、カスハラ検知までを備えます。クラウドとオンプレミスの両方に対応し、リアルタイム認識とバッチ認識も選択可能です。政令指定都市のコールセンターで後処理時間が56秒から19秒に短縮された事例が公開されています。

自動化・支援できる業務範囲	全通話のリアルタイム文字起こし、要約と応対履歴の自動作成、自動採点、感情解析、VOC分析、カスハラ検知
既存の電話・CRM環境との接続	クラウド／オンプレミス両対応。Avaya・OKI・NEC・Genesys・BIZTEL・Amazon Connect等と稼働実績。CRMとAPI連携
導入・運用にかかる社内工数	専門用語は自社で単語登録。認識率向上は専門スタッフが個別チューニング。少数席のPOCに対応
料金	要問い合わせ

ForeSight Voice Mining（NTTテクノクロス株式会社）

NTT研究所のAI技術を活用し、応対のテキスト化・評価・分析までを担うコンタクトセンター向けソリューションです。音声認識10年の実績を背景に、導入実績は累計9.7万席・500拠点以上（金融・通信業界中心）に達します。

構成が役割別に整理されている点が特徴です。オペレーター向けにはテキスト化・FAQレコメンド・重要事項の自動チェック・要約、スーパーバイザー向けにはリアルタイムモニタリング・自動スコアリング・20種類以上のリアルタイム感情認識・コーチング、アナリスト向けにはVoC分析と満足度分析が用意されています。誰が何に使うのかが明確なため、導入後の役割分担を設計しやすい構成です。

2024年10月にはクラウド版「ForeSight Voice Mining for Cloud」の販売を開始し、Genesysの「AudioHook Monitor」との連携は国内初とされています。ISO27001およびISO27017を取得しており、金融業界の要件にも対応します。

自動化・支援できる業務範囲	通話のテキスト化、FAQレコメンド、重要事項の自動チェック、自動スコアリング、感情認識、要約、VoC分析
既存の電話・CRM環境との接続	クラウド版とオンプレミス版を提供。Salesforce・Amazon Connect・Genesys AudioHook・CallMinerと連携
導入・運用にかかる社内工数	低コストかつ短期間での導入を掲げるが、初期設定・辞書チューニングの分担は要確認
料金	要問い合わせ

QuickSummary2.0（株式会社エーアイスクエア）

通話内容を高精度にテキスト化し、自動で要約を行うことに特化した音声認識・AI要約サービスです。後処理時間を最大50%削減した事例（スマートモバイルコミュニケーションズ株式会社）が公開されており、導入実績は3,500席以上、30社3,000席以上で本番稼働しています。

要約に絞り込んでいる分、要約パターンを用途に合わせて自由に追加・修正できる点が強みです。管理画面から即時に変更できるため、運用しながら要約の粒度を調整していけます。データクレンジング、個人情報マスキング、キーワード抽出、音声認識辞書登録、IP制限、権限管理も備えます。

既存の音声認識・CRM・PBXに後付けできる設計も特徴で、Genesys Cloud、CT-e1、BIZTEL、AmiVoice Communication Suite、FastHelpなど他社サービスと連携できます。すでに音声認識を導入済みで、要約だけを追加したい場合に選択肢になります。

自動化・支援できる業務範囲	通話のテキスト化、用途別の自動要約生成、個人情報マスキング、キーワード抽出、後処理業務の削減
既存の電話・CRM環境との接続	Genesys Cloud・CT-e1・BIZTEL・AmiVoice・FastHelp等と連携。単体は最短1ヶ月、PBX/CTI連携は追加で2〜3ヶ月
導入・運用にかかる社内工数	要約パターンの追加・編集は管理画面から即時に自社対応が可能
料金	初期費用 200,000円〜／月額使用料 75,000円〜

【自己解決支援型】のコールセンターAI

次に、自己解決支援型のコールセンターAIを紹介します。電話が鳴る前にWeb上で解決させ、問い合わせの発生件数そのものを減らしたい企業向けの4サービスです。

KARAKURI chatbot（カラクリ株式会社）

カスタマーサポートに特化して開発されたAIチャットボットで、FAQのナレッジ一元管理と有人チャット連携に対応します。汎用のチャットボットではなく、CS部門の運用を前提に設計されている点が最大の違いです。

精度向上の仕組みとして、顧客からの質問データをAIの教師データとして活用する手法で特許を取得しています。継続的な学習によって応答精度が上がっていく設計で、公式サイトでは「1日10分のメンテナンスで応答品質を維持・向上できる」と説明されています。直感的なUIでFAQの更新とAIの学習が行えるため、専任のエンジニアを置かずに運用できます。

表現の幅も広く、フォーム入力、選択肢型、カルーセル表示、動画対応に加え、ユーザー属性やシーンに応じた会話フローを設定できます。基幹システムやCRMと連携すれば、会員情報の変更や返品手続きといったパーソナライズ対応も自動化できます。

自動化・支援できる業務範囲	Web・アプリ上の問い合わせの一次対応、FAQ応答、会員情報変更や返品手続き、パーソナライズ回答の自動化
既存の電話・CRM環境との接続	基幹システム・CRMとのデータ連携に対応。有人チャットへの引き継ぎも可能
導入・運用にかかる社内工数	直感的なUIでFAQ更新とAI学習を自社実施。1日10分のメンテナンスを想定
料金	要問い合わせ

PKSHA FAQ（株式会社PKSHA Technology）

FAQの作成・公開・分析・運用改善までを担うクラウド型FAQシステムです。導入実績は1,500サイト以上、FAQシステム・ツール・サービスの国内シェアで11年連続No.1を掲げています。

中核にあるのは日本語に強い検索エンジンで、7万語種の概念知識と1,200万語の言語辞書を搭載します。キーワード検索、カテゴリ・タグ検索、サジェスト、ランキング表示、SEO対策機能を組み合わせ、利用者が答えにたどり着ける確率を高めます。顧客向け・社内向け・オペレーター向けのFAQを用途別に管理できるため、分散していたナレッジを一箇所に集約できます。

生成AIが社内ドキュメントからFAQを自動生成し、重複確認とカテゴライズまで行う点は、FAQ整備の工数が課題になっている企業にとって大きな利点です。導入から公開、公開後の活用促進まで、利用レベルに応じたオンボーディングと活用支援が提供されます。

自動化・支援できる業務範囲	FAQの自動生成・重複確認・カテゴライズ、個別問い合わせへの回答生成、自己解決による一次対応の削減
既存の電話・CRM環境との接続	クラウド型SaaS。AIチャットボット連携・問い合わせ管理機能をオプションで追加可能
導入・運用にかかる社内工数	導入から公開までの支援に加え、公開後の活用促進まで利用レベル別にオンボーディング支援を提供
料金	要問い合わせ

Helpfeel（株式会社Helpfeel）

AIチャットボット・FAQ・VoC分析を1つで完結させる自己解決AIシステムです。特許技術による意図予測検索を中核に、AIとRAGでカスタマーサポートと社内ヘルプデスクの疑問を解決します。

導入は900サイト以上、継続率99%、問い合わせ削減実績70%、AHT短縮実績25%を公表しています。富士キメラ総研「2025 生成AI／LLMで飛躍するAI市場総調査」のFAQ市場でシェア成長率No.1とされています。対話型AIエージェント（Agent Mode）、音声対応エージェント（Voice Agent、Call）、AIドラフト生成といったコールセンター向けの機能も拡張されています。

運用面では専属チームによる伴走支援が契約に含まれる点が特徴です。全体ページ構築、記事コンテンツの移行、検索性能の調整、記事ドラフト生成といった初期構築に加え、月次レポートと導線改善提案、KPI設定まで提供側が担うため、社内工数を抑えたい企業に向いています。

自動化・支援できる業務範囲	顧客・従業員からの問い合わせの自己解決、コールログのVoC分析、応対ドラフト生成による一次対応の削減
既存の電話・CRM環境との接続	クラウド型SaaS。チケット管理・問い合わせフォーム・自動翻訳などはオプションで追加
導入・運用にかかる社内工数	専属チームが伴走。構築・初期設定・月次レポート・導線改善提案・KPI設定を提供側が担当
料金	〜400記事：月額 380,000円〜 〜600記事：月額 520,000円〜 〜200記事：要問い合わせ

RICOH Chatbot Service（株式会社リコー）

「誰でも・すぐに・簡単に」運用できることを掲げたAI活用型チャットボットです。Excelに質問と回答を入力してインポートするだけで導入でき、業種業務テンプレートを使えばさらに短時間で立ち上げられます。

Q&A型と生成AI型の両方を提供しており、正確性が求められる回答はQ&A型、柔軟な対応が必要な場面は生成AI型と使い分けられます。有人チャットへの切り替え機能も備えるため、AIで完結しない問い合わせも取りこぼしません。ITreview Grid Award 2026 Summerでは、チャットボットツール部門とヘルプデスクツール部門の2部門でLeaderを受賞しています。

本記事で紹介する自己解決支援型のなかで唯一、月額料金を公式サイトで公開しているサービスです。QA数50件で月額18,000円から始められ、30日間の無料トライアルも用意されています。佐川グローバルロジスティクスで社内問い合わせの回答到達率98%、月間400時間分の対応負荷軽減という事例が公開されています。

自動化・支援できる業務範囲	社内問い合わせ（人事・総務・経理等）と顧客問い合わせのFAQ自動回答、有人チャットへの引き継ぎ
既存の電話・CRM環境との接続	クラウド型。Microsoft Teams・LINE・LINE WORKS・kintone・SharePoint等およびAPI連携に対応
導入・運用にかかる社内工数	ExcelでのQ&A登録が中心。導入時のオンボーディングと定期ミーティング、上位プランはSEが運用支援
料金	月額18,000円〜

【応対品質・VoC分析型】のコールセンターAI

最後に、応対品質・VoC分析型のコールセンターAIを紹介します。蓄積した通話データを品質改善と商品改善につなげたい企業向けの4サービスです。

TRAINA（株式会社野村総合研究所）

野村総合研究所（NRI）が提供する、「コトバ」が介在する業務全般を効率化する日本発のAIソリューションです。単一製品ではなく、要約・FAQ・テキストマイニングを1つの体系として展開している点が他社と異なります。

コールセンター向けの中核となるのが「TRAINA VOICEダイジェスト」で、通話内容の自動要約と全件モニタリングを実現します。音声認識によるテキスト化と要約を応対管理システムに連携でき、複数のプロンプトを使い分けられるほか、ナレッジ分析とオペレーター教育の機能も備えます。「TRAINA FAQナレッジ」はAI対話と情報ナビゲートにより、FAQを継続的に進化させる仕組みを提供します。

土台となる「TRAINA テキストマイニング」は導入600社、業界シェアNo.1（株式会社富士キメラ総研「ソフトウェアビジネス新市場 2017年版」／TRUE TELLER）の実績を持ちます。日本語の自然言語処理を20年以上リードしてきた蓄積が、分析精度の裏付けになっています。

自動化・支援できる業務範囲	通話の自動要約とACW効率化、全件モニタリングとコンプライアンスチェック、VOC分析、営業日報の自動入力
既存の電話・CRM環境との接続	応対管理システム・CRMとの柔軟な連携を掲げる。提供形態と導入期間は要確認
導入・運用にかかる社内工数	専任スタッフによる継続サポートと、顧客専用サポートサイトを提供
料金	要問い合わせ

見える化エンジン（株式会社プラスアルファ・コンサルティング）

顧客の声を意思決定に活かすことを目的とした、テキストマイニング型のVoC分析プラットフォームです。累積導入社数1,900社以上、富士キメラ総研の2025年版テキストマイニングツールSaaS市場で15年連続シェアNo.1とされています。

強みは扱えるデータの幅の広さです。通話ログだけでなく、アンケート、X・Instagram・ブログといったSNS、チャット、メール、問い合わせを統合して分析できます。コールセンターの声と、SNS上の声を同じ画面で突き合わせられるため、電話に出てこない不満まで拾えます。チャネル別に分析機能が最適化されており、コールログには課題分類とFAQマッチング、音声認識データには会話フロー分析とフェーズ別比較が用意されています。

生成AIが分類とノイズ除去を自動化するため、テキストマイニングの専門知識がなくても分析を進められます。ワンクリックで「なぜ」まで深掘りでき、AIとの対話やペルソナ生成から次の施策まで導く設計です。

自動化・支援できる業務範囲	通話ログ・問い合わせ・アンケート・SNSのVoC分析、分類とノイズ除去の自動化、要因の深掘りと施策立案支援
既存の電話・CRM環境との接続	クラウド型。通話ログ・チャット・メール等の取り込みに対応。連携方式は要確認
導入・運用にかかる社内工数	経験豊富なコンサルタントが分析目的に合った活用を支援。自動レポート作成とダッシュボード共有機能あり
料金	要問い合わせ

VextVoiceMiner（ベクスト株式会社）

コンタクトセンターに蓄積された音声データを、会話分析技術で業務ナレッジに変えるサービスです。リアルタイム型とバッチ型の2タイプから選べる構成が最大の特徴で、用途に応じてオペレーター支援と会話分析・監視を使い分けられます。

リアルタイム型（VextRecommend／VextResume）は、会話音声をリアルタイムに認識し、内容から判断してFAQやトークフローを画面に表示します。あわせて会話文章を書き言葉に自動要約するため、応対品質のばらつきを抑えながらAHTとACWを短縮できます。

バッチ型は通話録音装置から音声データを取得し、全通話をテキスト化したうえでVextMinerで分析、VextPortalに展開します。VOC分析、オペレーター評価、スクリプトとの合致度分析まで行えます。分析初心者向けに1日プランの研修コースと個別の分析コンサルティングが用意されている点も、分析の内製化を目指す企業には有効です。

自動化・支援できる業務範囲	全通話のテキスト化とVOC分析、リアルタイムのFAQ・トークフロー提示、応対の自動要約と品質評価
既存の電話・CRM環境との接続	リアルタイム型はPBXから音声認識を経てCRMと連携。バッチ型は通話録音装置から音声を取得
導入・運用にかかる社内工数	分析初心者向けの1日研修コースと、個別に提供される分析コンサルティングを用意
料金	要問い合わせ

AI Log（エス・アンド・アイ株式会社）

通話をAIで自動テキスト化し、全件チェックを実現する応対品質管理支援サービスです。抜き取りによるモニタリングをやめ、全通話を同じ基準で確認できる状態をつくることに特化しています。

機能の中心は禁則ワード管理と必須ワード管理です。禁則ワードをハイライト表示し、案内すべき事項が漏れていないかを自動で検知します。禁則・必須ワードの検知数やトレンドワード分析をビジュアルで表示するため、どのオペレーターにどんな傾向があるかを把握しやすく、育成の材料にもなります。音声認識はIBM Watson Speech to Textを利用し、辞書学習機能も実装されています。

2週間の無償トライアルと、2か月の検証パッケージが用意されている点は、いきなり本契約に踏み切れない企業にとって現実的です。共有環境プランと占有環境プランで料金が分かれており、セキュリティ要件に応じて選べます。

自動化・支援できる業務範囲	全通話の自動テキスト化、禁則・必須ワードの自動検知、応対品質の全件チェックとトレンドワード分析
既存の電話・CRM環境との接続	IBM Cloud上でのクラウド提供。音声ファイルを自動または手動で取り込み
導入・運用にかかる社内工数	「CORPUS factory」が音声認識率の向上を支援。辞書学習機能あり。サポートは平日9:00〜17:00のメール対応
料金	共有環境プラン 初期300,000円＋月額250,000円 占有環境プラン 初期600,000円＋月額500,000円 分析機能オプション 月額200,000円〜（別途IBM Watson利用料。最低利用期間6か月）

コールセンターAI導入を成功させる4つのステップ

サービスを選び終えても、そのまま契約すると失敗します。コールセンターAIは導入後のチューニングで精度が決まるため、進め方そのものを設計しておく必要があります。ここでは実務上の流れを4段階で整理します。

ステップ1：入電データを分解して対象業務を決める

最初にやるべきは製品選定ではなく、現状の入電の中身を数字で把握することです。用件別の件数、平均処理時間、後処理時間、時間帯別の入電分布を出せば、どの用件をAIに任せれば効果が最大化するかが見えます。

用件の上位3つが全体の何割を占めるかは特に重要です。上位が集中していれば電話自動応答型で完結率を上げやすく、逆に分散していればオペレーター支援型のほうが効果が出ます。

ステップ2：AIが対応する範囲と有人転送の条件を決める

対象業務が決まったら、AIに任せる範囲と、有人に渡す条件を先に線引きします。ここを曖昧にすると、AIが答えられない問い合わせが宙に浮き、顧客の不満に直結します。

「3回聞き返しても認識できなければ有人へ」「金額に関わる変更は必ず有人へ」といったルールを、シナリオを作る前に文章で決めておいてください。

ステップ3：小さく始めて認識精度を上げる

いきなり全窓口に展開せず、1つの窓口や一部の席から始めます。音声認識は業界用語や固有名詞で精度が落ちるため、実際の通話データをもとに辞書登録とチューニングを繰り返す期間が必ず必要だからです。

多くのサービスがトライアルや検証パッケージを用意しているので、この期間に自社の通話でどこまで精度が出るかを確認してください。既存のPBX・CTIと連携する場合は、サービス本体の導入とは別に2〜3ヶ月の連携作業が加わることも見込んでおきます。

ステップ4：削減できた時間の使い道を決める

最後に、AIで浮いた時間をどこに振り向けるかを決めます。後処理時間が減っても人員配置が変わらなければ、削減効果は金額として現れません。

受電件数を増やすのか、アウトバウンドに回すのか、教育の時間に充てるのか。導入前にこれを決めておくかどうかで、投資対効果の説明のしやすさが変わります。

コールセンターの体制そのものを見直す場合は、システム全体の刷新も選択肢になります。CTI・CRM・FAQを含めたシステム比較は以下の記事にまとめています。

関連記事：コールセンターシステム16選比較。機能・費用・失敗しない選び方を解説

コールセンターAIのよくある質問

Q. コールセンターの仕事はAIでなくなりますか？

現時点では、なくなるのではなく役割が変わると考えるのが実態に近いです。AIが得意なのは定型的な用件の処理と、大量データの集計です。一方で、契約内容の解釈やクレームの落とし所といった責任を伴う判断は人が担い続けています。

実際、本記事で紹介したサービスの多くも「AIが一次対応し、判断が必要な用件は有人へ転送する」という設計になっています。オペレーターの業務は、単純な繰り返しから難易度の高い応対と品質管理へシフトしていくと見るのが妥当です。

Q. 小規模なコールセンターでも導入できますか？

種類によっては可能です。電話自動応答型には月額数千円から使えるサービスがあり、無料プランを持つものもあります。自己解決支援型も、QA数を絞れば月額2万円未満から始められます。

一方、応対品質・VoC分析型は月額数十万円が前提になるため、席数の少ないセンターでは投資回収が難しくなります。まずは電話自動応答型か自己解決支援型で入電を減らし、規模が大きくなってから分析に進むという順番が現実的です。

Q. 音声認識の精度はどのくらいですか？

サービスによりますが、公式に数値を開示している例では、コンタクトセンターの話者で平均90〜95%以上、顧客側やくだけた話し方では80〜90%程度とされています。

注意すべきは、業界用語や固有名詞では精度が落ちる点です。ほとんどのサービスが辞書登録やチューニングの仕組みを持っているため、導入時にどこまで支援してもらえるかを確認してください。トライアルで自社の実際の通話を試すのが最も確実です。

Q. 無料で試せるサービスはありますか？

無料プランと無料トライアルは分けて考える必要があります。ずっと無料で使えるプランを持つのはIVRy（フリープラン・30着電まで）です。期間限定の無料トライアルは、RICOH Chatbot Service（30日間）とAI Log（2週間の無償検証パッケージ）が用意しています。

そのほかのサービスは、デモや資料請求を経て個別に検証環境を用意する形が中心です。

Q. 自社で運用せず、外注するという選択肢はありますか？

あります。AIの導入と運用そのものに社内リソースを割けない場合は、コールセンター業務ごと外部に委託する方法もあります。委託先がAIを活用していれば、自社でチューニングを抱えずに効率化の恩恵を受けられます。

内製と外注の判断軸については、以下の記事で費用比較まで解説しています。

関連記事：コールセンター代行おすすめ20選比較。外注の方がお得？コスト削減の方法も紹介

まとめ

コールセンターAIは1つの製品カテゴリではなく、業務のどこを代わりにやらせるかによって4種類に分かれます。 種類が違えば、必要な準備も、費用の桁も、得られる効果もまったく異なります。

• 入電そのものを減らしたい場合 → 電話自動応答型
• 応対中と通話後の負担を減らしたい場合 → オペレーター支援型
• 電話に来る前にWeb上で解決させたい場合 → 自己解決支援型
• 通話データを品質改善・商品改善に活かしたい場合 → 応対品質・VoC分析型

選定を進める際は、料金の金額そのものより、何を単位に課金されるかと、社内で誰がどれだけ手を動かすかを先に確認してください。この2点を押さえておけば、事業が伸びたときの費用の増え方も、導入後に運用が回るかどうかも読めるようになります。

まずは、自社に合ったタイプを把握することが重要です。まだ診断ツールを試していない方は、ぜひ「コールセンターAIツール16選一覧比較表」の下にある診断ツールから確認してみてください。