AI電話とは？国内外8事例でわかる導入と新規事業の条件

AI電話とは？IVRとの違いを3分で理解する

AI電話とは、音声認識、会話AI、音声合成を使い、電話で用件を聞き取り、回答や手続きを進める仕組みです。一般には「ボイスボット」「音声AIエージェント」とも呼ばれます。

従来のIVRは、「予約は1を、変更は2を押してください」のように、決められた選択肢をたどります。AI電話は、顧客が話した言葉から用件を推定し、必要な質問を返せます。CRMや予約システムとつながれば、聞き取りだけでなく登録や変更まで行えます。

AI電話を理解するときは、次の3種類を分けるとわかりやすくなります。

この表からわかるのは、AI電話が人を丸ごと置き換える道具ではないことです。定型部分を完結させ、複雑な案件だけを人へ渡す設計にすると、顧客の待ち時間と現場負荷を同時に下げやすくなります。

技術の全体像は、AIエージェントの記事とコンテキスト・エンジニアリングの記事も参考になります。

電話業務が今、大きく変わり始めた理由

変化を後押ししているのは、生成AIだけではありません。人手不足、顧客の即時対応への期待、クラウド電話の普及、カスタマーハラスメント対策が同時に進んでいます。

厚生労働省は、2026年10月1日からカスタマーハラスメント対策を事業主の義務としています。企業には方針の明確化、相談体制の整備、発生後の対応などが求められます。AI電話は義務を果たす唯一の方法ではありませんが、通話記録、一次受け、警告、人への転送を支える手段になります。

一方、生成AIが入れば自動的に成果が出るわけではありません。電話は、雑音、言い直し、割り込み、方言、固有名詞を含みます。画面のチャットより情報が曖昧で、顧客は回答を読み返せません。正しい内容を短く伝える会話設計が必要です。

導入効果を見るときは、削減件数だけでなく、顧客側と現場側の指標を並べます。

「人が受けた電話を何分減らしたか」だけでは不十分です。顧客が切ってかけ直していれば、負担を別の場所へ移しただけです。対話完結率と再入電率を一緒に見る必要があります。

AI電話市場はどこまで伸びるのか

矢野経済研究所は、コールセンターサービス事業者が提供するAIサービスの国内市場が、2023年度から2029年度まで年平均31.7％で伸び、2029年度に313億円へ達すると予測しています。対象はAI電話だけではありませんが、電話業務に生成AIや感情分析が広がる方向を示しています。

予測値は、定義によって変わります。AI電話、ボイスボット、コンタクトセンターAI、CCaaSを同じ市場として足すと、規模を二重に数えます。参入判断では、対象業務、顧客数、1件単価から自社の獲得可能市場を積み上げる方が安全です。

AI電話を支える4層の業界構造

AI電話は、1社だけでは成立しません。電話回線、音声認識、生成AI、業務システム、運用設計がつながって初めて動きます。業界を4層に分けると、競争相手と提携先が見えます。

下の層は性能向上と価格低下が速く、単純なAPI再販売は差別化しにくくなります。上の層では、業界ごとの手続き、例外、承認、監査を理解する必要があります。その代わり、顧客業務へ深く入り、切り替えられにくい事業を作れます。

音声データを外部クラウドへ送れない業界では、ソブリンクラウドや閉域接続も選定条件になります。

企業はAI電話をどう使っている？国内外8事例

各社の事例を並べると、AI電話の用途は「問い合わせ回答」から「業務完結」「人の保護」「顧客理解」へ広がっています。

表の成果は、対象業務、期間、分母が異なります。単純な順位づけには使えません。重要なのは、何をAIへ任せ、どこで人や別チャネルへ戻したかです。

ドコモショップは、予約の完了までを評価した

ドコモショップでは、年間約1,400万件の来店予約のうち、約700万件が電話だったと説明されています。電話予約への対応は約95万時間に相当しました。

最初から全国展開したのではありません。15店舗で、対話完結率と予約完了率を中心に検証しました。その後、200店舗へ広げる段階でCRMと連携し、予約完了率を37％から54％へ改善。2022年10月に約2,300店舗へ展開しました。

この事例のポイントは、音声認識率を最終目標にしなかったことです。顧客が予約を終えられたかを見て、認証方法とCRM連携を改善しています。

クレディセゾンは、AIだけで終えない振り分けを設計した

クレディセゾンの窓口には、毎月20万件を超える問い合わせがありました。従来のIVRは階層が深く、途中離脱や待ち時間が課題でした。

LINE WORKS AiCallを使った「AIナビ」は、顧客の発話から用件を35種類に分けます。用件に応じて、SMS送信、IVR案内、オペレーター転送へつなぎます。有人対応をなくすのではなく、電話以外で済む仕事と人が必要な仕事を分けました。

結果として、オペレーター対応件数を30％削減し、IVR完了率を40％改善したと公表しています。AIが聞いた用件を事前に表示するため、人へ渡った後の負担も減らしています。

JCBは、約4,000件の試験でAIを育てた

JCBは、個人情報を扱わない加盟店デスクからIVRyを導入しました。システム部門と業務部門が一緒に、約4,000件のテスト通話と調整を行っています。

その結果、電話の43％をAIだけで解決し、月約500時間の対応時間を創出したと説明しています。注目したいのは、高い自動化率よりも、導入範囲の選び方です。いきなり会員向けの複雑な窓口へ入れず、個人情報を扱わない業務から始めています。

ソフトバンクは、人を減らす以外の価値を作った

SoftVoiceは、顧客の発言内容を変えず、強い口調を穏やかな声色へリアルタイムで変換します。東京大学との共同研究をもとに、ソフトバンクが2026年2月に提供を始めました。

これは顧客をAIに置き換える製品ではありません。オペレーターが同じ内容を、心理的な圧迫を減らした状態で聞けるようにします。AI電話市場には、自動化だけでなく、人を守る補助機能にも事業機会があると示しています。

Sierraは、会話後の処理まで製品に含めた

英国の小売企業Nextは、SierraのAIエージェントを6週間で導入しました。返品の相談では、注文番号がなくても顧客を照合し、本人確認を行い、手続きを進めます。

Sierraは、実際の顧客へ公開する前に、雑音、割り込み、訛り、言い間違いを含む模擬会話を大量に実行する「Voice Sims」も提供しています。AI電話の競争軸が、音声の自然さだけでなく、業務実行と継続テストへ移っていることがわかります。

勝敗を分けるのは、音声の自然さだけではない

市場の競争軸は、音声が人らしいかという段階を越えつつあります。実運用で差が出るのは、次の5点です。

• 顧客が話し終わる前に割り込まず、顧客の割り込みには止まれる
• 氏名、住所、商品名、日時を復唱し、誤りを訂正できる
• CRM、予約、在庫、決済などの業務システムを安全に更新できる
• AIが迷ったときに、会話履歴と用件を付けて人へ渡せる
• 変更のたびに、雑音や例外を含む通話試験を再実行できる

AI電話は、デモでは滑らかに話せても、本番では止まります。顧客が質問に答えない、二つの用件を一度に話す、本人確認に失敗する、業務システムが落ちる、といった例外が必ず起きるからです。

参入企業が持つべき資産は、きれいな合成音声ではなく、失敗した会話を直す運用データです。例外の分類、転送理由、再入電、誤処理を学習できる仕組みが、継続的な差になります。

日本市場では、既存の電話を捨てない設計が重要になる

国内企業には、長く使ってきたPBX、録音装置、CRM、委託先BPOがあります。一度にすべてをクラウドへ置き換えると、移行リスクと現場負担が大きくなります。

そのため、既存の電話番号や回線を残し、一次受付だけをAIへ寄せる方法が現実的です。AIが用件を聞き、簡単な手続きは完了し、複雑な案件は既存の有人窓口へ戻します。導入後に完結できる用件を少しずつ増やします。

BPO事業者にとっては、自社の席数を減らす技術なので、短期的には売上と衝突します。一方、AIの運用、会話設計、品質監査、例外対応をまとめたサービスへ転換できれば、新しい収益源になります。BPOの記事で整理したように、作業量ではなく成果と責任範囲を契約する方向が重要です。

中小企業では、受電件数が少ないため、大規模な専用開発は合いません。代表電話、予約受付、営業時間外の一次受けなど、共通性が高い用途をすぐ使える製品が向いています。

AI電話で狙える新規事業は三つある

新規参入では、音声基盤をゼロから作るより、顧客の業務と既存製品の間を埋める方が勝ちやすくなります。

1. 業界特化型の手続き完結サービス

金融ならカード停止、保険なら事故受付、医療なら予約変更など、業界ごとに一つの業務を深く取ります。FAQを読むだけでなく、本人確認、条件判定、登録、通知まで終える設計です。

強みになるのは、業界知識と連携先です。特定業界のバーティカルSaaSと組み、電話を新しい入力画面として提供する方法もあります。

2. 会話の試験と運用を代行するサービス

AI電話は、公開後も商品名、料金、規約、繁忙期の質問が変わります。変更のたびに、割り込み、雑音、方言、例外を含む試験が必要です。

会話シナリオの作成、模擬通話、品質評価、失敗分類、改善までを月額で提供します。複数の音声基盤を使い分けられれば、特定ベンダーに依存しない立場も作れます。

3. 人を守るリアルタイム支援

カスハラ対策、回答候補の提示、規約の自動表示、危険な通話の上長転送などです。全面自動化を望まない企業にも導入しやすく、人事・労務・安全衛生の予算へ広げられます。

ただし、AIが顧客を一方的に「加害者」と判定してはいけません。検知は注意喚起に使い、最終判断、記録の閲覧、異議対応を人が担う必要があります。

AI電話事業を、六つの詰まり方で整理する

点数を付ける診断ではありません。完了、離脱、誤処理、転送、データ、改善の未確認条件を見つけます。

01　用件が終わらない

応答率ではなく完了率を測ります。

• 完了の定義は何か
• 再入電は減ったか
• 後工程まで記録できるか

02　顧客が途中で切る

待ち時間と会話設計を分けて直します。

• 返答は遅くないか
• 割り込みへ対応できるか
• 音声は聞き取りやすいか

03　誤処理が怖い

確認と承認が必要な操作を決めます。

• 重要事項を復唱するか
• 本人確認を分離したか
• 高リスク操作を止められるか

04　人へ戻せない

会話の文脈ごと転送します。

• 転送条件は明確か
• 待ち時間を伝えるか
• 担当者へ要約を渡せるか

05　データ保管が曖昧

録音、文字起こし、個人情報を分けます。

• 保存期間は決まっているか
• 学習利用を説明できるか
• 削除依頼へ対応できるか

06　運用改善が続かない

失敗会話を直す担当と周期を決めます。

• 誤答を分類できるか
• 改善責任者は誰か
• 変更後を再試験するか

参入前に確認したい七つのリスク

AI電話は顧客との接点であり、誤りがそのまま不利益につながります。次の七つは、製品選定と事業設計の両方で確認します。

1. AIが誤認識した氏名、日時、金額を復唱せず登録する
2. 本人確認が不十分なまま、契約や配送先を変更する
3. AIであることや録音・利用目的が顧客へ伝わらない
4. 音声や文字起こしが、想定外の地域や委託先へ保存される
5. 例外時に人へつながらず、顧客が電話を切ってかけ直す
6. 発信業務で同意、頻度、時間帯、拒否登録を管理できない
7. 自動化率だけを追い、苦情、誤案内、再入電を見落とす

リスクを下げる基本は、AIができる範囲を明示することです。低い確信度、禁止用語、重要手続き、顧客の強い不満を検知したら、人へ戻します。業務システムへ書き込む前には、復唱や確認画面を挟みます。

個人情報を扱う場合は、収集目的、保存期間、閲覧権限、削除方法、委託先を確認します。クラウドかオンプレミスかだけで判断せず、データがどこを通り、誰が保守できるかまで追います。

今は参入しない方がよい企業

成長市場でも、全社に参入を勧めることはできません。次の条件に当てはまる場合は、待機か見送りが妥当です。

• 電話業務の件数、用件、完了条件を把握していない
• 顧客企業の業務システムへ接続できる人材や提携先がいない
• 誤処理が起きたときの責任と補償を引き受けられない
• 通話データを安全に扱う体制を作れない
• 汎用音声APIの再販売以外に違いを説明できない
• 顧客の現場と一緒に会話を改善する運用を続けられない

一方、特定業界の顧客基盤、予約・受注などの業務SaaS、BPO運営、セキュリティ、音声品質管理のどれかを持つ企業には機会があります。技術を所有していなくても、顧客の未完了業務を見つけ、複数技術を組み合わせる役割を取れます。

AI電話についてよくある質問

Q. AI電話とボイスボットは同じですか？

A. ほぼ同じ意味で使われます。ただし、製品ごとに範囲が違います。用件の聞き取りだけを行う製品もあれば、生成AIで会話し、CRMや予約システムを更新する製品もあります。名称ではなく、完了できる業務を確認してください。

Q. AI電話は人のオペレーターをすべて置き換えますか？

A. すべてを置き換える設計は勧められません。定型手続き、営業時間外、繁忙時間をAIが担い、感情を伴う相談、複雑な判断、例外は人へ渡す方が安全です。引き継ぎ時に顧客へ再説明させないことも重要です。

Q. AI電話の費用対効果は何で測りますか？

A. 有人対応時間だけでなく、対話完結率、手続き完了率、途中離脱率、再入電率、誤案内率を見ます。削減額から通信費、AI利用料、運用改善費、監査費を引き、1完了あたりの原価で比べると判断しやすくなります。

Q. 生成AIを使えばシナリオ設計は不要ですか？

A. 不要にはなりません。生成AIは言い換えや想定外の表現に強い一方、業務の禁止事項、本人確認、承認、例外、転送条件は明示する必要があります。自由会話と決められた業務手順を組み合わせます。

Q. AI電話の新規事業はどこから始めるべきですか？

A. 顧客が多く、完了条件が明確な一業務から始めます。代表電話全体ではなく、予約変更、集荷受付、カード停止などに絞り、既存の音声基盤と業務システムを組み合わせます。自社は業界知識、連携、運用、監査のどこを持つかを決めます。

まとめ｜応答率ではなく、業務の完了で評価する

AI電話は、顧客の発話を聞き取るだけの仕組みから、予約、本人確認、変更、通知まで進める業務システムへ変わっています。国内でも、ドコモショップ、クレディセゾン、ヤマト運輸、JCBなどが、具体的な業務で成果を公表しています。

新規事業の余地は、汎用の音声モデルより、業界特化の手続き、会話の試験・運用、人を守る機能にあります。成功には、顧客の業務システムへつなぐ力と、失敗した会話を改善し続ける体制が必要です。

参入を検討するときは、「AIが話せるか」ではなく、「誰の、どの用件を、どこまで終え、失敗時に誰が責任を持つか」を一文で定義してください。その一文が書けない段階では、製品開発より業務調査を優先するべきです。

参考資料

• コールセンターサービス事業者が提供するAIサービス市場の調査を実施（2026年）｜矢野経済研究所
• 職場におけるハラスメントの防止のために｜厚生労働省
• ドコモショップのAI電話サービス導入事例｜NTTドコモビジネス
• 東京電力エナジーパートナーのAI電話導入事例｜NTTドコモビジネス
• クレディセゾンのLINE WORKS AiCall導入事例｜LINE WORKS
• LINE WORKS AiCallの製品・事例情報｜LINE WORKS
• JCBの対話AI導入事例｜IVRy
• SoftVoice提供開始｜ソフトバンク
• AI Messenger Voicebotの音声合成実証｜サイバーエージェント
• NextのAIエージェント導入事例｜Sierra
• Voice Sims｜Sierra