【2024年版】ボイスボットとは？作り方・導入手順をわかりやすく解説！おすすめ生成AIツール5選も紹介

近年、AI技術の進化に伴い、ビジネスシーンにおけるボイスボットの活用が急速に広まっています。音声認識や自然言語処理の精度向上により、まるで人間と会話しているかのような自然なコミュニケーションが可能になりました。これにより、顧客対応や社内業務など、様々な領域で業務効率化や顧客満足度向上が期待されています。

従来の顧客対応	ボイスボット導入による変化
電話の待ち時間	24時間365日対応で待ち時間ゼロになる
オペレーターの人件費	コスト削減される
ヒューマンエラー	システムによる正確な対応が可能になる

このようにボイスボットは、もはや単なる自動音声応答システムではありません。顧客一人ひとりに合わせた対応や、膨大なデータに基づく高度な分析も可能になり、ビジネスの未来を大きく変える可能性を秘めています。

今回の記事では、ボイスボットの基礎知識から、作り方・導入手順、活用事例、おすすめツールまで、分かりやすく解説していきます。ボイスボット導入の参考にしてみてください。

ボイスボットとは？

ボイスボットとは、音声認識と自然言語処理技術を用いて、ユーザーの音声による問いかけに自動的に応答するAIアシスタントです。電話やスマートスピーカーなど、様々なデバイスで利用できます。人間のように自然な会話で、問い合わせ対応や情報提供などが可能です。

項目	ボイスボット	チャットボット	IVR(自動音声応答)
インターフェース	音声	テキスト	音声
対話形式	自然な会話	チャット形式	プリセットされた音声メニュー
AI活用	高度な自然言語処理	ルールベース、AI	ルールベース

ボイスボットはチャットボットと混同されがちですが、インターフェースが異なります。チャットボットはテキストベースでのやり取りであるのに対し、ボイスボットは音声で対話を行います。また従来の音声応答システムであるIVRとは異なり、高度なAI技術を活用することで、より自然で柔軟な会話が可能です。

ボイスボットには、主に以下の技術が使われています。

• 音声認識：音声データをテキストデータに変換する技術

• 自然言語処理： テキストデータの意味を理解し、適切な応答を生成する技術

• 音声合成：テキストデータを音声データに変換する技術

これらの技術の連携により、人間と音声で自然にコミュニケーションをとることができます。

Cotomo

例えば、2024年2月にリリースされたCotomoを見てみましょう。

Cotomoは日常会話を簡単に楽しむことができる音声会話型AIアプリです。話しかけるとすぐに返答をもらえ、過去の会話の記憶を持っているかのような回答をしてくれます。また日本語もスムーズで自然なコミュニケーションをすることが可能です。

ボイスボットを導入するメリット

ボイスボットを導入することで、24時間365日、迅速かつ自動で顧客対応を行うことが可能になります。よくある質問への対応や、商品・サービスに関する簡単な説明などをボイスボットに任せることで、顧客の待ち時間を短縮し、満足度を向上させることができます。
ボイスボット導入によるメリットをまとめると、以下の通りです。

メリット	内容
コスト削減できる	人件費や運用コストが抑えられる
顧客満足度向上する	24時間365日対応が可能 迅速な対応、待ち時間短縮
新規顧客の獲得が期待できる	問い合わせへのスムーズな対応による機会損失の防止する
細かいデータ分析ができる	顧客との対話データによって顧客理解が深まる

このメリットの中でも、特に注目すべき2つの特徴について詳しく見ていきましょう。

新規顧客の獲得が期待できる

顧客からの問い合わせに迅速に対応することができれば、新規顧客の獲得が期待できます。多くの企業では、電話やメールでの問い合わせに対応しきれず、機会損失が発生しているのが現状です。顧客は、問い合わせに対する迅速な対応を期待しており、対応が遅れると購買意欲の低下や競合他社への流出につながる可能性があります。

対応速度	顧客満足度	購買意欲
遅い	低下	低下
速い	向上	向上

ボイスボットによる迅速な対応は、顧客に「この企業は信頼できる」という印象を与え、購買意欲を高める効果も期待できます。また、営業時間外や休日でも対応できるため、機会損失の防止にも繋がります。ボイスボットは、顧客対応の効率化だけでなく、新規顧客獲得にも貢献する重要なツールと言えるでしょう。

細かいデータ分析ができる

ボイスボットは、顧客との会話データを蓄積して分析することで、顧客をより深く理解するために役立つ情報を提供します。顧客がどのような質問をするのか、どのような問題を抱えているのか、どのようなニーズを持っているのかをデータから分析することで、より効果的なサービス提供が可能になります。

具体的には、以下のようなデータを取得・分析できます。

• 問い合わせ内容

• 問い合わせ頻度

• 利用時間帯

• 顧客属性（性別、年齢層など）

• 会話の流れ

• 解決までの時間

これらのデータを分析することで、以下のような効果が期待できます。

分析できる項目	具体的な効果
問い合わせ内容	顧客が抱える問題点の把握ができる FAQの質が向上する 新商品・サービス開発のヒント得ることができる
問い合わせ頻度	サービスの改善点を特定できる 顧客サポート体制が強化できる
利用時間帯	サポート体制の最適化ができる（人員配置など）
顧客の特徴	顧客に合わせたサービス提供が可能になる ターゲットを絞ったマーケティング活動ができる

ボイスボットによって得られたデータは、顧客満足度向上、業務効率化、新規顧客獲得といったビジネスの成長に大きく貢献します。顧客の声を正確に捉え、データに基づいた施策を実行することで、より効果的なビジネス戦略を展開することが可能になります。

ボイスボットの作り方・導入手順

効果的なボイスボットを作るためには以下のステップで開発を行ないます。

1. 導入目的を明確化する

2. 適切なツールを選定する

3. 遅延の少ない音声ボットを構築する

4. RAGを使って独自データに対応する

5. 実証テストと品質の改善をする

それぞれのステップを細かく説明していきます。

Step1 導入目的を明確化する

ボイスボットの導入には目的や目標に応じて、重点を置くべき機能が変わります。まずは、自分たちが達成したい目標を明確にし、それに合った成果を上げるためにどの要素を強化すべきかを検討しましょう。

目的	目標	基本機能
顧客サポート	応答時間の短縮 顧客満足度の向上	FAQの自動回答 問題のトラブルシューティング
予約・予定管理	予約手続きの簡素化 利用者の時間管理のサポート	予約の受付と管理、予約変更とキャンセル、リマインダーの設定
娯楽関連サービス提供	ユーザーエンゲージメントの強化 コンテンツへのアクセス促進	楽しい会話、ゲーム、コンテンツへの案内
教育・学習	知識の提供 学習体験の向上	言語学習、一般知識のクイズ、学習コンテンツへの案内
個別のサポートサービス	個人の生活や業務の効率化	スケジュール管理、リマインダー設定、天気予報、ニュースの提供

Step2 適切なツールを選定する

ボイスボットを開発するには、目的に合った適切な技術を選ぶことが重要です。音声認識、音声合成、自然言語処理といった要素技術を個別に選定し組み合わせる方法もありますが、開発期間の短縮やコスト削減の観点から、必要な機能が統合されたプラットフォームを選択するケースが増えています。

ボイスボット構築プラットフォームを選ぶ際には、下記を参考にしてみてください。

項目	説明
多言語対応	英語や中国語など、複数の言語に対応しているか
カスタマイズ性	企業独自のニーズに合わせて機能をカスタマイズできるか
セキュリティ	個人情報や機密情報を安全に管理できるか
費用	開発費用や運用費用はどれくらいか
導入実績	実際に導入している企業の事例があるか
ベンダーのサポート体制	技術的なサポート体制が充実しているか

これらの要素を比較検討し、自社の要件に最適なプラットフォームを選びましょう。また、将来的な拡張性も考慮し、柔軟に対応できるプラットフォームを選ぶことが重要です。PoC（概念実証）を実施し、実際にプラットフォームの性能を検証することも有効です。

Step3 遅延の少ない音声ボットを構築する

スピーディに回答をする音声ボットを構築することが非常に重要です。ユーザが話し終わってから1秒以上の沈黙があるとストレスを感じ、顧客体験が悪化すると言われています。

しかし、ボイスボットの処理は以下のようなフローになるため、シンプルに実装をすると容易に1秒以上の回答遅延が発生します。

ユーザの発言をテキスト化(Speech To Text) → LLMで回答生成 → 回答を音声化(Text to Speech)

そのため、以下のポイントを意識しながら高速化を図りましょう。

• Speech To Textのリアルタイム化

• LLMのキャッシュ化

• Text to Speechの高速化

• 対話システムの最適化

それぞれ詳しく解説します。

Speech To TextはGoogle Cloud Speech API等を使い、ユーザの発話を聞いてリアルタイムで文字化させてレイテンシーを下げます。OpenAIのWhisper APIは音声ファイルをアップロードしてテキスト化してくれますが、バッチでの処理となるためボイスボットでは適さないことが多いです。

LLMについてはキャッシュで高速化します。
今後の技術進歩ではローカルで高速に動くLLMなどを活用することで更なる高速化が見込めると思いますが、現在だと回答の質とのトレードオフでChatGPTを使うケースが多いと思います。よってLLM部分はなかなか根本的な高速化が現状できないため、ローカルもしくはCloudflare等のプロキシ内でキャッシュを生成し、同じような質問には素早く回答を生成できるような工夫をします。

Text to Speechの高速化はモデル選定で決まります。Text to Speechのレイテンシーは(イニシャルの起動コスト) + (1文字あたりの生成速度) + (ネットワークレイテンシー)で決まるため、サーバ内で高速に動くローカルのモデルを利用するのが良いと思われます。

最後に対話システムの最適化です。ユーザが喋り終わってから回答を考えると、必ず「考えている時間」が発生してしまいます。そのため、ユーザの発話中に第一声で何を喋るかなどを考えておく必要があります。「うんうん」「そうだね」「違うよ」など会話の間を埋めるフィラーを選定したり、ユーザの発話が少し切れたタイミングで第一声の返答を検討するなどを行うことで、ユーザが話し終わってすぐに返答をするボイスボットを構築することができます。

Step4 RAGを使って独自データに対応する

ボイスボットを構築する際には、必ず独自データを基にした回答が求められることが多いです。その場合、現在ではRAGを用いて解決するケースが増えていると考えられます。

ただし、RAGを利用しても期待通りの回答精度が得られない場合（ハルシネーションが発生）があるかと思います。
その原因についていくつか見ていきましょう。

原因	解決策
そもそも辞書の中に回答が存在しない(回答することが不可能)	データを整備する
辞書の中に回答があるがヒット率が低い	Q&A形式のデータにクレンジングをして保持する 不要なデータを除去する
回答がヒットはしているがLLMが誤ったことを言う	複雑化したプロンプトを最適化する プロンプトエンジニアリングを実施する
複数の情報をもとに回答しなければならないような複雑な質問に答えることができない	回答に失敗したデータを貯めて改善可能なシステムを構築する データの持ち方のチューニングやクレンジングをする

このようにさまざまな方法を試し、少しずつ改善を重ねることで精度を上げていく必要があります。

Step5 実証テストと品質の改善をする

ボイスボット開発において、テストと改善は非常に重要な工程です。テストでは、実際にボイスボットを使用し、想定される様々なシナリオを想定して、問題点や改善点を洗い出します。

テストを実施する際には、下記のような項目に注意して行うことが重要です。

項目	内容
音声認識精度	正確に音声を認識できているか
音声合成の自然さ	合成音声の音質や抑揚は適切か
シナリオの適切さ	会話がスムーズに進み、ユーザーの意図を理解できているか
エラー処理	予期せぬ入力やエラー発生時の対応は適切か
応答速度	適切な速度で応答を返せているか

これらのテスト結果を元に、ボイスボットの改善を行います。例えば、音声認識精度が低い場合は、音声認識エンジンのパラメータ調整や、トレーニングデータの追加を行います。また、シナリオが不適切な場合は、会話フローの見直しや、FAQの充実化を行います。

改善は一度実施したら終わりではなく、継続的に行うことが重要です。ボイスボットの利用状況やユーザーからのフィードバックを分析し、常に改善を繰り返すことで、より質の高いボイスボットを構築することができます。

ボイスボットの活用事例

弊社で実際に構築したボイスボットの例を４つ紹介したいと思います。

レストラン予約ボイスボット

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動画内で以下をデモしています。

① 電話応答
② 予約状況確認
③ 満席時対応
④ 予約受付
⑤ 多言語対応

レストラン注文受付ボイスボット

Kaya Group様向けに、レストランの注文を受け付けるタブレットを構築し、複雑なオペレーションに対応できるボイスボットを開発しています。

VtuberのAIアバターサービス(詳細非公開)

Vtuberの配信データから声と知識を学習させAIアバターを作成できるサービスを開発しました。ファンとのコミュニケーション接点に注力することで、 2000ユーザー数突破、30000会話を達成しています。

タレントのボイスボットサービス

月がきれい様とParakeet様と共同でLINE上で会話できるファン向けのAI会話アプリを構築しています。タレントの声色を高い精度で再現し、高速な応答と自然な感情やイントネーションを実現しています。近日中にリリース予定です。

おすすめボイスボット生成AIツール5選

現在、多くのボイスボット生成AIツールが存在しますが、その中でも特におすすめの5つを紹介します。

Twilio Studio

参照元：Twilio

Twilio Studioは、プログラミング不要で簡単にボイスボットを作成できるクラウド型のサービスです。直感的なインターフェースで、ドラッグ＆ドロップ操作で会話フローを設計できます。豊富なテンプレートも用意されているため、初心者でも手軽にボイスボットを構築できます。音声認識・音声合成エンジンも高精度で、自然な音声対話を実現します。

主なポイント	説明
特徴	ノーコードで開発可能、豊富なテンプレート、高精度な音声認識・合成エンジン
メリット	導入が簡単、開発コストが低い、多言語対応している
デメリット	カスタマイズ性に制限あり 高度な機能は利用できない場合がある
価格	基本的に無料で利用可能 フローの実行に対して、料金が発生し、1回の実行につき$0.001からの料金が適用される

メリット

• 導入が簡単：専門知識不要で、すぐに利用開始できます。

• 開発コストが低い：外注費用を抑え、低コストでボイスボットを導入できます。

• 多言語対応：多言語に対応しているため、グローバル展開も可能です。

デメリット

• カスタマイズ性に制限がある：複雑な会話フローや高度な機能の実装は難しい場合があります。

• 高度な機能は利用できない場合あがる：API連携など、一部機能は上位プランでのみ利用可能です。

Twilio Studioは手軽にボイスボットを導入したい企業におすすめです。シンプルで使いやすいインターフェースで、初めてボイスボットを導入する場合でもスムーズに運用開始できます。

Google CloudのDialogflow CX

Dialogflow CXは、高度な仮想エージェントを構築できる、Google Cloudが提供する開発ツールです。自然で豊かな会話体験を実現するために設計されており、ユーザーとの対話の質を向上させます。

主なポイント	内容
特徴	高度な自然言語理解ができる コードを書くことなく、視覚的にフローやプロセスを作成・管理できる
メリット	詳細な会話設計が可能 電話、メール、チャット、SNSなどの複数のコミュニケーション手段に対応 強力な分析機能を搭載している。
デメリット	習得に時間がかかる、価格設定が複雑
価格	利用量に応じて変動(従量課金制)

メリット

• 詳細な会話設計が可能：複雑な会話フローを視覚的に設計可能。コンテキストの保持、条件分岐、フルフィルメントなど高度な機能を活用できる

• オムニチャネル対応：ウェブサイト、モバイルアプリ、電話、スマートスピーカーなど、様々なプラットフォームにボイスボットを統合可能になる

• 強力な分析機能：会話ログの分析、ユーザー行動の把握、ボットのパフォーマンス評価が可能になる

デメリット

• 習得に時間がかかる：豊富な機能を理解し使いこなすには、ある程度の学習時間が必要です。

• コストが高くなる可能性がある：従量課金制のため、利用状況によってはコストが高くなる可能性があります。

Dialogflow CXは、高度なカスタマイズ性と拡張性を求める企業におすすめです。複雑な会話フローや多様なプラットフォームへの対応が必要な場合、Dialogflow CXは強力なツールとなります。

参考：会話エージェント（Dialogflow CX）

Amazon Lex

参照元：Amazon Lex

Amazon Lexは、音声やテキストを使用して会話型インターフェースをアプリケーションに構築するためのサービスです。高度な自然言語理解（NLU）と自動音声認識（ASR）機能を備えており、使いやすいボイスボットを構築できます。

主なポイント	内容
特徴	音声とテキストの両方で利用可能な会話型インターフェースの構築が可能、AWSサービスとの統合が可能
メリット	拡張性が高い、システムの安定性が高い、費用対効果が期待できる
デメリット	カスタマイズの柔軟性が低い
価格	音声リクエストとテキストリクエストごとに従量課金

メリット

・拡張性が高い
Amazon LexはAWSインフラストラクチャを活用しているため、利用規模に合わせてスムーズにスケールアップ・スケールダウンが可能です。トラフィックが増加しても安定した性能を維持できます。

・システムの安定性が高い
サービスの停止や障害が発生しにくく、常に安定したサービスを提供することができます。

・費用対効果が期待できる
従量課金制を採用しており、使用した分だけ料金が発生します。少量のトラフィックから大規模な運用まで、無駄なコストを抑えて柔軟に利用できます。

デメリット

・カスタマイズの柔軟性が低い
Amazon Lexは、簡単にチャットボットを作成できるツールですが、非常に高度で細かいカスタマイズが必要な場合、柔軟性が不足することがあります。特定の要件に対して細かい調整が難しい場合もあります。

Amazon Lexは、カスタマーサポートの効率化や簡単なチャットボット導入を目指す企業、ビジネスの成長に合わせてシステムを柔軟に拡張したい企業、または費用を抑えてAIを導入したい企業に特におすすめです。

Botpress

参照元：Botpress

Botpressは、オープンソースで利用できる、開発者向けのボイスボット構築プラットフォームです。高度なカスタマイズ性と柔軟性を備えており、多様なニーズに対応できます。プログラミングの知識があれば、自由にボイスボットを設計・構築することが可能です。

主なポイント	内容
特徴	オープンソース、高度なカスタマイズ性がある、多言語に対応している、様々なチャネルとの連携が可能
メリット	低コストでの導入できる、柔軟な設計が可能、コミュニティによるサポートが充実している
デメリット	ある程度の技術力が必要 導入・運用に手間がかかる
価格	オープンソース版：無料 エンタープライズ版：有料

Botpressは、自然言語理解（NLU）エンジンを搭載しており、ユーザーの発言の意図を正確に理解できます。また、音声認識・音声合成エンジンとの連携も容易で、高品質なボイスボットを開発できます。企業規模を問わず、カスタマイズ性の高いボイスボットを必要とする場合に最適なツールと言えるでしょう。

ManyChat

参照元：Comment-to-DM Automation by Manychat

ManyChatは、Facebook MessengerとInstagram DMを連携したチャットボットを簡単に作成できるプラットフォームです。音声入力にも対応しており、条件設定を行うことでボイスボットとしても活用できます。

主なポイント	詳細
特徴	ノーコードでボット構築が可能、豊富なテンプレート、多言語対応
メリット	導入が容易二できる、視覚的な操作で分かりやすい、Facebook、Instagramとの連携がスムーズ
デメリット	高度なカスタマイズには限界がある
価格	無料プラン、Proプラン（月額15ドル〜） ボイスボットとして活用する場合、外部の音声認識・音声合成サービスとの連携が必要になるため、別途費用が発生する可能性があります。

ManyChatは、主にテキストベースのチャットボット構築に強みを持つツールです。そのため、高度な音声対話機能を求める場合には、他のボイスボット特化型のツールを検討する方が良いでしょう。しかし、FacebookやInstagramを主要な顧客接点としている企業にとっては、手軽にボイスボット機能を追加できる点で非常に使いやすいツールです。

まとめ: 高品質なボイスボットの構築をしよう

ボイスボットは、顧客対応や社内業務など、様々な分野で活用が期待される革新的なテクノロジーです。音声による自然なインターフェースは、より多くの人にとってアクセスしやすいサービス提供を可能にし、ビジネスの成長を大きく後押しするでしょう。

進化し続けるAI技術を背景に、ボイスボットは今後ますます高度化・多様化していくと予想されます。音声操作によるスマートホーム連携や、多言語対応によるグローバル展開など、その可能性は無限に広がっています。

ボイスボットを効果的に活用することで、企業は顧客体験の向上、業務効率の改善、そして新たなビジネスチャンスの創出を実現し、未来を切り開いていくことができるでしょう。

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弊社では、以下のような生成AI技術の開発し、様々な業界の業務自動化と効率化に貢献しています：

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