生成AIとの連携でボイスボットはどう変わる？企業が導入すべき理由と注意点

従来のボイスボットは定型的な業務の効率化に特化しており、コールセンターを中心とした電話対応の自動化に貢献してきましたが、「シナリオベースの応対が中心で、想定外の質問には対応しにくい」「複雑な意図を汲み取れない」といった課題を抱えていました。

しかし、ボイスボットと生成AIを連携させることで、これらの課題を解決し、より人間に近い柔軟な顧客対応が実現しつつあります。

本記事では、生成AIを活用したボイスボットで「何ができるのか」「どこに注意すべきか」を整理します。自社での導入を検討する際の判断材料として、ぜひご活用ください。

従来のボイスボットとその課題

ボイスボットとは、音声認識技術とAIを活用し、人間の「声」による問い合わせに自動で応答するシステムです。コールセンターの24時間365日の対応や一次対応の自動化に貢献してきました。

しかし、従来のボイスボットの多くは、あらかじめ設定された「シナリオ（ルールベース）」に基づいて動作します。そのため、以下のような課題がありました。

• シナリオ外の質問に対応しにくい
  想定されていない質問や、少し表現が違うだけの問いに対応できず、結局オペレーターにつながないと解決しないケースが多い。
• 複雑な意図を理解できない
  「Aについて知りたい、あとBの変更もしたい」といった複数の要望が入り混じった話や、会話の文脈を汲み取る必要があるやり取りが苦手。
• 自然な対話が続かずCXに影響する
  対話の融通が利かないため、問い合わせが完了せずに途中離脱が発生したり、オペレーターへの転送率が高くなるなど、CXと運用効率の両面で課題が生じやすい状況に。

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生成AIがボイスボットにもたらす変化

ボイスボットと生成AIの連携は、前述したボイスボットの課題を解決する可能性を秘めています。LLMは、膨大なテキストデータから言語のパターンを学習し、人間のように自然な文章を生成したり、文脈を理解したりする能力に長けています。

ボイスボットと生成AIの連携により、以下のような変化がもたらされます。

自然で人間に近い対話の実現

従来のボイスボットでは、決まった応答をそのまま返すため、会話が単調になりがちでした。生成AIを組み合わせることで、利用者の話し方・言い回し・会話の流れを踏まえた自然な応答生成が可能になります。

また、利用ログに基づく対話文脈の学習・改善を重ねることで、時間の経過とともに対話の「聞き取りやすさ」や「話しやすさ」が向上する点も特徴です。

これにより、対話完了率や顧客満足度（CX）の改善が期待できます。

シナリオ外の質問への柔軟な対応（FAQ対応の進化）

生成AIと「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」という技術を組み合わせることで、FAQデータ・ナレッジベース・関連資料など、企業が持つ信頼できる情報源を参照しながら回答を生成できるようになります。

また、生成AIは質問の言い回しが異なっていても意図を解釈できるため、表現ゆれや曖昧な問い合わせにも柔軟に対応できます。

その結果、シナリオ外の問い合わせに対する対応範囲が広がり、有人対応への引き継ぎ率の低減が期待できます。

複数の用件もひとつの流れで完了できるCX

従来のボイスボットでは、「住所変更 → 契約内容確認 → 支払い方法の案内」といった複数の手続きを一度に扱うことが難しく、途中で有人対応に切り替わってしまうケースが少なくありませんでした。

生成AIを併用することで、利用者の意図の変化や追加の要望にも柔軟に対応でき、複数ステップの手続きを途切れない会話の流れで進めることが可能になります。

結果として、未完了率の低減、有人転送の最適化、CX全体の一貫性向上につながります。

企業が生成AIと連携したボイスボットを導入するメリット

生成AIを連携させたボイスボットを導入することは、企業に大きなメリットをもたらします。

オペレーターの負担軽減と業務効率化

生成AIと連携したボイスボットによって、大幅に業務を効率化することができます。その理由の一つとして、従来よりもボイスボットで自動化できる顧客対応の幅が広がることにより、今まで以上にその他のコア業務に人的リソースを割くことが可能になるからです。

もう一つの理由は、メンテナンス部分にあります。従来のAIが搭載されたボイスボットでは、新たな情報を反映させるために、都度シナリオやルールの修正が必要でした。一方、生成AIを活用したボイスボットでは、実際の対応ログをもとにした改善が行いやすく、回答内容の調整にかかる工数を抑えやすいという特長があります。

もちろん、回答の正確性やトーンを担保するために人による定期的な確認は必要ですが、従来型と比べると、運用・メンテナンスに要する負担は軽減される傾向があります。

顧客体験（CX）の向上

生成AIと連携したボイスボットでは、従来のボイスボットでは対応できなかった問い合わせにも対応可能です。これにより、顧客は有人オペレーターに繋がるのを待つことなく即座に回答を得られることが増え、有人転送率の低減や、問い合わせ完了率の向上が期待できます。

また、顧客に合わせたパーソナライズ対応により、対応の一貫性が保たれ、CX全体の質を高めやすくなります。

このような理由から、生成AIと連携したボイスボットは、従来のボイスボット以上に顧客満足度を向上させられるでしょう。

応対品質の標準化とナレッジ活用

生成AIと連携したボイスボットでは、問い合わせへの回答根拠をナレッジベースやFAQデータに統一できるため、応対の品質を一定に保ちやすいというメリットがあります。

従来はオペレーターのスキル差によって回答内容にばらつきが生じやすい状況がありましたが、生成AIを介することで、誰が対応しても同じ水準の回答がしやすくなります。

また、問い合わせログが蓄積されることで、「どの質問が多いか」「どこでつまずくか」といった傾向を分析し、ナレッジの更新や業務フローの改善に活用できる点も利点です。結果として、教育・育成コストの削減や、応対品質向上のサイクルを短く回せるようになります。

ボイスボットの導入メリットを最大限に引き出すためには、自社に合ったAIの選定が欠かせません。
生成AIを含むAIの種類や、導入前に押さえておくべき注意点は「コールセンターのAI導入ガイド」で詳しくご紹介しています。

生成AIと連携したツールを企業で活用する際の注意点

生成AIと連携したツールの利用は、業務効率化や顧客満足度向上といったメリットがありますが、活用する際には注意すべき点も存在します。

ボイスボットやチャットボットに限らず、生成AIツールを使用する上で押さえておきたい主な注意点は以下です。導入を検討する際には知っておくべき重要な内容ですので、しっかりと理解しておきましょう。

誤った回答を生成するリスクがある

生成AIは必ずしも適切な回答を生成する訳ではありません。生成AIは事前に用意したデータに加え、ユーザーがやりとりを行う中で入力した内容や、オープンデータを参照して回答を生成します。そのため、参照データの偏りや文脈の解釈ミスによって不適切な回答が生成される可能性があります。適切なデータ管理や回答制御の仕組みが必要です。

個人情報取り扱いに注意する必要がある

顧客との対話を通じて、個人情報や機密情報を取得する場合、情報の取り扱いには細心の注意が必要です。利用環境の設計やアクセス制御、ログ管理など、セキュリティとガバナンスの体制整備が不可欠です。

音声技術とAI連携の専門知識が必要になる

単にChatGPTなどの生成AIツールをAPIで連携するだけでは、期待した応答品質は得られません。

• 利用者の声を正確に聞き取る「音声認識」
• AIの回答を自然な音声で伝える「音声合成」
• AIが企業の意図通りに動作するよう制御する「プロンプトエンジニアリング」
• 特定の業務知識をAIに学習させる「ファインチューニング」

など、音声技術とAI技術の両方にまたがる高度な専門知識と開発ノウハウが必要となります。

生成AIと連携したツールを安全に運用するために

ここでは、前述のようなリスクを予防し生成AIツールを安全に運用するために重要なポイントについて解説します。主なポイントは以下の通りです。

• 生成AIの回答内容を制御する仕組みを設計する
• 参照するデータ範囲を適切に管理する
• 運用・改善を前提とした体制を構築する

生成AIの回答内容を制御する仕組みを設計する

生成AIは柔軟に回答を生成できる一方、文脈解釈の誤りや意図しない回答が発生する可能性があります。そのため、「回答してよい内容」「回答すべきでない内容」「回答が難しい場合の応答」を明確に定めたガイドラインを設計することが重要です。

オープンデータの参照制限、回答テンプレートや禁止ワード、代替応答などのルール設計により、品質と安全性を確保できます。

参照するデータ範囲を適切に管理する

生成AIとボイスボットを連携する場合、企業のナレッジや顧客データを参照して応答を行います。その際、「どのデータを参照してよいか」「誰がアクセスできるか」を明確に制御することが必要です。

社内データと外部データの区分やアクセス権管理を適切に設計することで、情報漏洩リスクと誤回答リスクを最小限に抑えられます。

運用・改善を前提とした体制を構築する

生成AIと連携したボイスボットは、一度構築して終わりではなく、回答内容の精度検証やナレッジ更新を継続的に行うことが前提となるツールです。
特に生成AIは、参照するデータやプロンプト設計によって回答品質が大きく変動するため、運用開始後にどの問い合わせが増えているか・誤回答が起きていないかを定期的に確認し、改善サイクルをまわす体制が重要です。

社内だけで対応が難しい場合は、対話ログ分析や改善提案まで行うベンダーを選定することで、安定した品質での運用が可能になります。

ボイスボットは生成AIとの連携で、より自然で柔軟に

ボイスボットを生成AIと連携させることによって、感情の予測や意図の理解、パーソナライズした対応など、従来のボイスボットよりも柔軟で文脈に沿った応対が可能になりました。

その結果、一次応対の自動化範囲が拡大し、企業は更なる業務効率化や顧客満足度向上といったメリットを得ることができるでしょう。一方で、生成AIの活用は 回答内容のコントロールやデータ管理など、継続的な改善サイクルや安全なアーキテクチャを前提とした導入設計が重要となります。

トゥモロー・ネットの「CAT.AI マルチAIエージェント for Voice」では、企業独自のナレッジを参照して回答を生成できる RAG（検索拡張生成） を活用しています。これにより、シナリオ外の問い合わせにも、社内情報に基づいた精度の高い応対が可能です。

さらに、チャットボットとボイスボットをオールインワンで提供し、音声だけでは伝わりにくい場面では画面表示やテキスト入力を補完できる CXマルチモードAI® を採用。固有名詞や数字の聞き取りにくさといった従来のボイスボットの課題を抑え、正確な情報取得とスムーズな案内を実現します。

また、導入後はログ分析 → 改善提案 → ナレッジ反映までを継続的に支援し、運用を通じて応対品質を段階的に高めていくことが可能です。

自社の業務に生成AIをどう活かせばよいか具体的なイメージを持ちたい方、または現在のボイスボットの対応品質や対応範囲に課題を感じている方は、ぜひ以下の導入事例をご覧ください。