AI音声エージェントとは？

私たちは長年Alexaにお気に入りの曲をかけてもらったり、Siriに道案内を頼んだり、Googleアシスタントと天気について話したりしてきました。時には、AI音声アシスタントに冗談を言ってもらえるか試すこともあります。

しかし今では、AI音声エージェント（AIエージェントの一種）のおかげで、単純な質問やジョークを超えたやり取りが可能になりました。たとえば「私のサブスクリプションの最新のお得情報は？」とスマホに尋ねると、即座に返答があるだけでなく、自分に合ったアップグレードまで提案してくれます。

AI音声エージェントとは？

AI音声エージェントは、音声認識と自然言語処理（NLP）を使い、電話や他の音声チャネルを通じてユーザーと対話するインテリジェントなシステムです。

24時間いつでも利用でき、会話型AIを活用して、さまざまな業界で一貫したサポートを提供します。

たとえば、顧客がAI音声エージェントに「予約を変更したい」と伝えると、エージェントが空き状況を確認し、新しい時間を確定します。

また、ユーザーが「注文状況を教えて」と尋ねると、AI音声エージェントが追跡情報を取得し、最新状況を伝えます。

AI音声エージェントの仕組み（ステップごとに解説）

AI音声エージェントは、NLP、自動音声認識（ASR）、テキスト読み上げ（TTS）を活用し、音声によるコミュニケーションでユーザーとやり取りします。

これらのエージェントは大規模言語モデル（LLM）によって動作しており、大量のテキストデータで訓練された高度なAIシステムです。これにより、言語の微妙なニュアンスを理解し、文脈に応じた応答やパーソナライズされたやり取りが可能になります。

顧客がAI音声エージェントとやり取りする流れを見ていきましょう。

1. 音声入力

顧客はスマートフォンやコールセンターの回線などのデバイスに話しかけます。たとえば「口座残高はいくら？」「配達日を変更できますか？」などです。話した内容は音声信号となり、音声アシスタントに送信されます。

2. 音声認識

音声信号は自動音声認識（ASR）システムで処理され、音声がテキストに変換されます。ASRシステムは、さまざまなアクセントや話し方にも対応し、正確な書き起こしを実現します。たとえば「注文状況を確認して」という音声がテキスト化されます。

3. 自然言語理解

ASRで得られたテキストは、自然言語理解（NLU）システムに送られます。これはNLPの一分野で、機械が人間の言語を理解できるようにします。

たとえば「口座にいくら残っていますか？」という入力から、NLUシステムは「口座残高の確認」という意図や、「1234で終わる口座の残高」といった詳細を特定します。

同様に「配達日を変更して」という場合は、「配達日の再調整」という意図や「今週金曜日の配達」などの詳細を抽出します。

4. 処理と意思決定

AI音声エージェントは、ユーザーの入力を分析し、関連データにアクセスして適切なアクションを決定します。

この工程では検索拡張生成（RAG）も活用され、AI音声エージェントが外部の知識ソースにリアルタイムでアクセスできるため、より正確で文脈に合った結果が得られます。

たとえば「残高はいくら？」と尋ねられた場合、システムはRAGを使って意図（口座残高の確認）を特定し、詳細（1234で終わる口座）を取得し、データベースを照会します。

同様に「配達日を来週の金曜日に変更できますか？」という場合は、スケジューリングプラットフォームにアクセスし、配達日を更新し、リアルタイムで顧客に確認を伝えます。

5. 応答の生成

応答内容が決まったら、システムはLLMを使って返答を生成します。

LLMは「口座残高は500ドルです」や「配達日は土曜日に変更されました」など、明確で丁寧な返答を作成します。

6. テキスト読み上げ

テキストで生成された返答は、テキスト読み上げ（TTS）システムによって音声に変換され、自然な話し方で伝えられます。

7. 音声出力

合成された音声がデバイスのスピーカーから再生され、やり取りが完了します。

たとえば、ユーザーが電話で「あなたの口座残高は本日12時35分時点で$500.75です」と聞くことがあります。

また、配達日の変更依頼の場合は「配達日は2025年1月11日（土）に正常に変更されました」と返答されます。

AI音声エージェントのメリット

顧客体験の向上

AI音声エージェントは24時間いつでも利用できるため、長い待ち時間なく顧客の問い合わせに即座に対応できます。

自然な言葉遣いや感情（たとえば不満など）を読み取り、より人間らしいやり取りを実現します。また、アクセントや言語、会話スタイルにも柔軟に対応します。

そして、優れたカスタマーサポートチャットボットと同様に、AI音声エージェントは複雑な問題を人間の担当者に引き継ぐ際も、会話の文脈を保持します。

業務の効率化

AI音声エージェントは、予約管理や注文処理、状況確認などの定型業務を自動化し、人間の担当者がより複雑で価値の高い業務に集中できるようにします。大量の電話にも対応でき、ピーク時でもサービス品質を維持します。

バックエンドシステムと連携し、リアルタイムデータにアクセスすることで、正確かつ即時の回答を提供し、ミスも最小限に抑えます。

容易なスケーリングとグローバル対応

AI音声エージェントは、電話の急増や季節的なピークにも対応できるため、成長中の企業や繁忙期にも役立ちます。

バックエンドシステムと連携し、リアルタイムデータにアクセスすることで、正確かつ即時の回答を提供し、ミスも最小限に抑えます。これは特に成長企業にとって重要なポイントです。

データ収集と分析

AI音声エージェントは、やり取りの中で重要な顧客データを収集し、傾向やインサイトを明らかにして戦略の改善に役立てます。

たとえば、多くの顧客が新機能に不満を訴える電話をかけてきた場合、AI音声エージェントは苦情の急増を即座に検知し、企業に通知できます。

電話や他の音声関連のやり取りから継続的な傾向を分析することで、AI音声エージェントは企業のデータ主導の意思決定を支援します。

アクセシビリティの向上

物理的な操作を必要としない音声ベースのやり取りを可能にすることで、AI音声エージェントは幅広いユーザーに対して包括的なサポートを提供します。これは障害のある顧客へのサービスにも不可欠です。

また、多言語対応により、言語の壁を越えて多様なグローバルユーザーに対応できます。

経済的メリット

1. コスト削減
   • AI音声エージェントは繰り返し発生する業務を自動化し、大規模なカスタマーサービスチームの必要性を減らすことで、人件費を大幅に削減します。
   • 長期的には、運用コストの削減とサービス効率の向上によって高いROIが期待できます。
2. 収益の増加
   • やり取りの中でのクロスセルやアップセルなど、積極的な提案によって平均注文額や総売上の増加が見込めます。
   • 高い自己完結率は、AIシステムが定型的な問い合わせを人手を介さずに解決できていることを示し、業務効率の向上とエスカレーションの削減につながります。

‍

カスタムAI音声エージェントの導入

AI音声エージェントは、営業、カスタマーサービス、医療など幅広い業界で急速に導入が進んでおり、顧客体験の向上、業務効率化、多言語サポートを実現しています。

Botpressは柔軟性と豊富な事前統合機能により、独自のワークフローに合わせたAI音声アシスタントを簡単に構築できます。

今すぐ構築を始めましょう。無料です。

または営業チームにご相談ください。

よくある質問

1. AI音声エージェントを運用するために必要なハードウェアやインフラにはどのようなものがありますか？

AI音声エージェントはクラウド上で動作するため、ハードウェア要件は最小限です。必要なのはマイクとスピーカーを備えたデバイス（スマートフォン、パソコン、スマートスピーカーなど）と安定したインターネット接続だけです。音声処理、音声認識、AI推論はすべてバックエンドサーバーで行われます。

2. AI音声エージェントは既存のIVRシステムやCRMに統合できますか？

はい、AI音声エージェントはAPIやミドルウェアを利用して既存のIVRシステムやCRMに統合できます。これにより、音声エージェントが顧客データへアクセスしたり、通話の振り分けや記録を行ったり、人間のオペレーターと連携したりすることが、システム全体の大幅な変更なしに可能となります。

3. 音声AIにおけるディープフェイクやなりすましのリスクは何ですか？また、それらはどのように対策されていますか？

音声のなりすましによるリスクには、成り済ましや詐欺、機密システムへの不正アクセスなどがあります。これらは、音声バイオメトリクス（話者認証）や異常検知アルゴリズムによる不審なパターンの検出、音声ストリームやメタデータのエンドツーエンド暗号化などの技術で対策されています。

4. AI音声エージェントは周囲の雑音や音質の悪さにどの程度対応できますか？

AI音声エージェントは、最新の音声強調技術により、周囲の雑音にも十分対応できます。ノイズが含まれたデータセットで訓練されたディープラーニングモデルや、リアルタイムのノイズ抑制アルゴリズムを活用し、発話を分離して文字起こしの精度を高めています。

5. 異なる方言や地域のアクセントにも自動的に対応できますか？

はい、多くのAI音声エージェントは多言語・多アクセントのデータセットで訓練されているため、幅広い方言やアクセントを理解できます。高度なモデルでは、話者の特徴に基づいて音響適応技術を用い、時間とともに理解力を向上させることも可能です。