コンタクトセンター関連ベンダー動向

　エーアイスクエア（本社：東京都港区、堀友彦社長）は、音声認識・AI要約サービス「QuickSummary2.0」の個人情報マスキング機能付きの音声認識機能が、オプテージ（本社：大阪市中央区、名部正彦社長）が提供するコンタクトセンター応対品質評価自動化システム「Enour QualityPartners」に採用されたことを発表した。
　コンタクトセンター業界では、深刻化する人手不足や応対品質の平準化への対応が喫緊の課題となっている。こうした状況を背景に、センターの管理者の業務負荷軽減を目的として、オペレータの育成や品質評価の領域における生成AIソリューションへの注目が高まっている。オプテージは、コンタクトセンター内部向けには、リアルタイム音声認識システム「Enour CallAssistant」、カスタマーの自己解決向けには、AIチャットボットシステム「Enour AI ChatSupport」や有人チャットシステム「Enour ChatSupport」を既に提供しているが、個人情報を保護した状態で、システム連携なく容易に導入できるオペレータ応対の分析・評価・フィードバックシステムの開発要望についても、多くの企業よりニーズがあった。
　エーアイスクエアが提供する「QuickSummary2.0」に搭載された音声認識機能は、専門用語辞書と独自AIによる誤変換補正機能を搭載し、文脈を考慮した独自の補正処理により、90%を超える認識精度を実現している。また、個人情報マスキング機能は、生成AIへのデータ送信前に、独自AIが個人情報を検出・マスキングすることで、情報漏えいリスクを未然に防ぐ機能。氏名や住所などに加え、口座番号やIDなどにも幅広く対応している。これらの機能と競争力のある価格体系が評価され、Enour QualityPartnersへの採用に至った。

　モビルスは、オペレーション支援AI「MooA（ムーア）」機能群の、生成AIを活用した、回答支援ダッシュボード「MooA CommNavi（ムーア コミュナビ）」と、ナレッジ管理システム「MooA KnowledgeBase（ムーア ナレッジベース）」において、新機能6種を2026年5月より順次提供を開始することを発表した。
　この度、提供を開始する新機能は、カスタマーハラスメント（カスハラ）対策や属人化しがちな応対ノウハウの資産化による、従業員保護の強化、応対品質の向上や業務の効率化を目的に開発した。
　MooA CommNaviでは、管理者による従業員保護を支援する「リアルタイムモニタリング機能」や、応対記録を高速化する「音声認識エンジンの改良」、「メモテンプレート機能」を追加した。
　またMooA KnowledgeBaseでは、「ナレッジ検索機能」、生成AIが応対ログからナレッジを自動抽出する「ナレッジエージェント機能」や、「ナレッジ管理機能」を実装する。
　これらの新機能により、オペレーターの心的負担軽減や、応対ノウハウといったナレッジを生成AIで効率的に更新・蓄積する体制を構築し、コンタクトセンター運営の効率化と迅速に解決できる問い合わせ窓口の実現を支援する。
　近年、「カスハラ」が深刻な社会問題となっている。2026年10月1日からは企業に対策を義務付ける改正労働施策総合推進法が施行されるなど、社会全体での改善の取り組みが進んでいる。
　顧客対応の最前線であるコンタクトセンターでは、採用難や育成遅滞により慢性的な人手不足が深刻化している。さらに過度な要求を伴うカスハラがオペレーターにとって大きな精神的負担となり、離職を加速させる要因となっている。現場では、ベテランのコツや応対ログに眠る「暗黙知」が資産として組織に共有・蓄積されず、新人が育つ前に離職してしまう「ナレッジの断絶」が課題となっている。また、人手による登録・更新が中心だったため、サービス追加などの情報更新に管理が追いつかず、利用者やオペレーターが検索しても正解に辿り着けずに最適な回答を提示できないケースもあった。
　こうした背景から、モビルスは、これまでの「効率性」「有効性」「運用性」に、生成AIによる「循環性」を加えた4軸の整理が必要であると判断し、オペレーター保護や業務改善に加えて、「暗黙知」を自動で「形式知化」し、経験によらない活用を可能にする機能の開発に取り組んできたが、この度、生成AIを活用した新機能として提供を開始した。
　モビルスは、2027年度内にMooAの50社以上への導入を目指す。これに向け、2026年夏には主要2サービスのさらなる機能拡充を予定している。MooA CommNaviでは、高度な業務特化型プロンプトの実行機能や、業界・業務別の専門プロンプトのラインナップ拡充を推進する。また、MooA KnowledgeBaseでは、キーワードから情報を即座に探せる「全文検索機能」を新たに提供し、検索性を高める。

　Algoage（本社：東京都文京区、横山勇輝社長）は、企業のカスタマーサポート（CS）領域における業務支援から自動応答までを一気通貫で実現するAIサービス「SureSide」の提供を開始した。
　同サービスは、まずオペレーター支援からAIを現場で育て、確かな精度で自動応対へとつなげるカスタマーサポートAI。人がAIのために働くのではなく、AIが人を助ける構造を現場から構築する。
　近年、CS領域においては、慢性的な人員不足や新人教育コストの増大等を背景として、AI導入・活用への期待が高まっている。その一方で、生成AI活用においては、PoC（概念実証）段階で止まり、本番運用や成果創出に至らないケースも多いとされている。
　その要因としては以下が挙げられる。
・業務ごとにナレッジ（マニュアルやFAQなど）が分散
・AIに業務を理解させる設計が不十分
・導入後の運用設計・改善プロセスが不足
　これらの理由により、現場ではAI導入によって逆に業務負荷が増加するケースも存在し、「とりあえずAIを入れる」ことが目的化した結果、「人間がAIの世話をしている」という“ねじれ”が生じている状況も見られる。
　同社では、こうした課題を踏まえ、「人間がAIの設定・メンテナンスに追われてしまう構造」自体を解消できるアプローチの検討を重ねてきた。
　その結果、土台となるナレッジ整備を起点としたAI活用こそが、現場への定着と成果創出の鍵であるという答えにたどり着き、同サービスを開発した。
　DMMカスタマーサポート部において、2年以上前から開発し、本番運用の中で実証されたAI活用モデルを基盤としている。単なるPoC（概念実証）で終わらせず、日々変化する現場業務の中で、業務効率化や育成コスト削減などの成果を達成してきた知見を形にしたもの。
　数千万会員規模のDMMのCS現場に深く入り込み、当事者としてその業務の複雑さやリアルな“痛み”を体感したからこそ開発することのできた、「現場での成果」を追求した、現場育ちのプロダクト。
　SureSideは、現場のマニュアルや業務知識などを共通のナレッジ基盤に集約し、オペレーター支援・テキスト応対・音声応対、すべてのAIが同じ情報を参照して動く。
　まずは現場でのオペレーター支援からスタートし、ナレッジが育つにつれて自動応対へと対応範囲を広げていく。
＜主な機能や価値＞
・現場のナレッジを1箇所に集めて全AIで共有
　マニュアル・FAQ・対応履歴など散らばった知識を一元管理。すべてのAIが同じナレッジを参照するため、チャネルを問わず一貫した応対品質を実現。メンテナンスの手間も減る。
・対応中に必要な情報をリアルタイムでAIが表示
　電話・チャット・メールなどの対応中に、会話の流れや画面の内容に合わせた情報をAIが自動で提供。ブラウザ拡張の機能が多いため、業務フローを変えずに使える。
・対応後の記録作成・CRM入力までAIが対応
　通話終了と同時に、AIが通話内容を業務フォーマットに従って整理。承認さえすれば、CRMへの入力も対応するため、後処理（ACW）の時間を大幅に削減できる。
・使われるほどにナレッジが育ち、AI精度が向上
　日々の問い合わせログからAIが改善点を自動提案。断続的にナレッジが更新・改善されるため、対応範囲が広がり、複雑な業務も自動化できる。
DMMカスタマーサポート部における主な成果
・平均対応時間（AHT）が約3割削減
・オペレーター（過半数）が、ベテランとほぼ同等の対応速度に到達
・AIがナレッジを参照した問い合わせほど、対応時間が明確に短縮される傾向を確認
　Algoageは、「次の当たり前を生み出す。」をミッションに掲げる、“事業創造会社”。2018年に東京大学で機械学習の研究をしていたメンバーにより創業し、2020年にDMMグループに参画。現在は、カスタマーサポートAI事業・研修事業・チャットマーケティング事業・生成AI事業を展開している。今後も、本質的な課題に向き合い、事業で社会を変えていく挑戦を続けていく。

　VideoTouch（本社：東京都渋谷区、上坂優太社長）は、同社が提供するコンタクトセンター業務に特化したAIロールプレイングサービス「AIロープレ」を、JALカード（本社：東京都品川区、西畑智博社長）のコミュニケーター研修に導入した。
　本導入により、受講者1人あたりのロープレ実施本数が従来の約2倍に増加。評価項目の統一による均質なフィードバック体制の構築に加え、復職者研修における教育リソースの最適化にも活用されている。
　JALカードのコミュニケーター研修では、座学・ロープレ・OJTを繰り返す4段階の育成プログラムを実施している。AIロープレの導入により、教育担当者や相手役がいない時間帯でも受講者が自律的にロープレを実施できる環境が整い、実施本数は対人10本・AI10本の計20本へと増加した。また、全受講者に同一シナリオ・同一評価項目でフィードバックを行える体制が構築され、担当者による評価のばらつきが解消された。
　JALカードでは、マイレージや提携カード会社への案内を含む幅広い業務知識を持つコミュニケーターを育成するため、相応の教育リソースが必要であった。しかし、教育担当者と採用人数のバランスが片寄ることがあり、ロープレの相手役不足が慢性的な課題となっていた。
　受講者はロープレの順番待ちを自習やペアワークで補うしかなく、実践機会が十分に確保できない状況が続いていた。さらに、対人ロープレでは担当者によってフィードバックの重点や抜け漏れが生じるケースもあり、品質評価の均質化も求められていた。こうした課題を背景に、AIを活用した効率的な教育体制の構築を目指し、AIロープレの導入に至った。
　導入後、受講者1人あたりのロープレ実施本数は約2倍に増加し、待機時間を実践の場として有効活用できるようになった。受講者が「アウトプットして初めて理解できていなかった部分に気づく」機会も増え、知識の定着が促進されている。
　また、対人ロープレでは緊張のあまり本来のスキルを発揮しきれない受講者も少なくなかったが、AIが相手だと心理的ハードルが下がり、繰り返しチャレンジしやすい環境が生まれた。受講者からは「トレーナーの方よりは緊張せず、同期とやるよりは本番に近い環境でロープレができた」との声も寄せられている。
　さらに、復職者研修においてもAIロープレを活用することで、教育担当者がついて対応しなくとも現場感覚の回復を支援できるようになり、教育リソースの最適化にもつながっている。
　JALカードでは今後、実務を通じて顕在化した個別課題への対応など、新人研修にとどまらない中長期育成への体系的な展開を検討している。
　VideoTouchは引き続き、コンタクトセンターの教育課題を抱える企業に向けてAIロープレの提供・サポートを強化し、AIと人が協働する育成モデルの構築を推進していく。

　バーチャレクスグループのバーチャレクス・コンサルティング（本社：東京都港区、丸山勇人社長、以下、バーチャレクス）は、顧客フロント対応業務領域における生成AI活用の壁となっている「AI回答の精度・品質への不信感」と、結果としての「完結力不足」を解消するコンタクトセンター向け次世代AIエージェント「CC-ExpAI（コンタクトセンター・エキスパートAI）」のチャット版βの提供を開始した。
　CC-ExpAIは、熟練オペレーターの“思考と振る舞い”をAIへ実装する特許出願中の独自技術により、従来AIでは対応が難しかった複雑・非定型・高感情な問い合わせにも向き合い、紐解き、寄り添い完結を目指すもの。
　また本リリースに合わせ、実際のコンタクトセンター環境でβ版を試験導入し、各社固有の業務知見を反映しながらAIエージェントの実運用化を共同推進する「先行導入企業」の募集を開始する。なお現在、電話応対を想定した音声チャネル対応版の開発・検証も進めており、順次提供を予定している。
　現在、コンタクトセンター領域では主要ベンダー各社により「顧客応対の80%はAIで担える」と謳われている。しかし現実は、AI回答の精度や品質に対する不信感から、本格導入や自動化拡大に踏み切れない企業が多く存在している。
　事実、同社が実施した『顧客対応領域におけるAI活用に関する調査（2026年3月）』では、顧客対応領域でAIを高度に活用し、大部分の自動化を実現できている企業はわずか4.5%にとどまり、理想と現実の乖離が浮き彫りとなった。特に、複雑・非定型な問い合わせや高度な判断を伴う業務においては、「AI回答の精度や品質に対する不信感」が、自動化拡大を阻む大きな壁となっている。
　バーチャレクスは、こうした停滞の背景には「コンタクトセンター業務特有の構造的な課題」があると考えている。
　１つ目の課題は、問い合わせ内容を最初に正しく見極められない「入り口の壁」。問い合わせが発生した時点で、その内容が「定型」か「複雑」かを事前に判別することは不可能。そのため、従来のルールやシナリオベースのAIでは複雑な問い合わせや感情的な応対に十分対応できず、結果として有人チャネルへのエスカレーションが発生していた。
　もう１つの課題は、複雑・非定型・高感情な問い合わせにAIが適切に判断・対応できないという「判断の壁」。顧客の曖昧な表現や感情的な訴え、複数意図が混在する問い合わせに対し、AIが状況を判断し、対話を通じて解決へ導くことは従来技術では困難であった。
　顧客フロント業務の真の無人化をAIエージェントにより実現するには、この「入り口の壁」と「判断の壁」を同時に解消する必要がある。
1. 広く問い合わせを把握し、意図と状態を切り分け、最適に差配できること
　入り口ですべての問い合わせを受け取り、内容の複雑さ・リスク・感情の度合いを判定。自ら解決にあたるか、あるいはルールベースボットや人間オペレーターへつなぐべきかを即座に特定し、最適に差配（オーケストレーション）できる。いわばスーパーバイザーや熟練オペレーターであれば果たせうる「司令塔」機能なくして、理想的な無人化は成立しない。
2. 顧客の真意を捉え、寄り添い、解決に導けること
　従来のボットでは対応困難な「非定型・高感情」の問い合わせを引き取るAIエージェントにはスーパーバイザーや熟練オペレーター同等の対話能力が求められる。曖昧な発言や二転三転する要望から真意を解きほぐし、「正解」だけでなく「納得」と「安心」を届けることで、確実な解決（FCR向上）へと導く。
　CC-ExpAIは、この2つの「壁」を突破し、コンタクトセンターの理想を現実にすることを目的としたバーチャレクス独自のAIエージェント。本エージェントは、従来のAIでは対応困難だった「あらゆる種類の問い合わせの把握と最適な差配」および「非定型・高感情領域への自らによる対応」を、既存の通信基盤などと連携しながら単一のシステム上で実現する。最大の特長は、従来AIのように「何を知っているか（ナレッジの量）」だけではなく「どう考え、どう動くか（熟練者の思考と振る舞い）」を設計の核に置いている点にある。
　バーチャレクスが創業以来培ってきたコンタクトセンターの現場知見と、通話録音や応対履歴等から熟練オペレーター特有の思考プロセスと行動様式を抽出・移植（特許出願中）することで、AIエージェントに熟練性を再現、以下の2つの核心能力を実装する。
1. 問いの確定力：曖昧な言葉から「真意」を特定する
　顧客の曖昧な発言、感情的な吐露、あるいは複数の用件が絡み合った複雑な問い合わせにおいて、熟練オペレーターのように対話を通じ「本当のお困りごと」を特定する。対話内容を踏まえ、文脈を正確に解釈することで、適切な解決策への導線を確保する。
2. 伝達の最適化力：状況に応じた「9つの対話モード」で応対する
　対話中の顧客の感情、理解度、対話のフェーズをリアルタイムに把握。状況に応じて「感情鎮静モード」や「納得深化モード」など、9つの対話モードを動的に切り替えて応答する。これにより、単なる「正解」の提示にとどまらず、顧客１人ひとりに寄り添った「納得」と「安心」の対話体験を提供する。

　リンク（本社：東京都港区、岡田元治社長）は、BIZTELの通話録音ファイルを活用し、オペレーターの感情などを可視化するために必要な「感情解析連携」オプションを実装した、新バージョン「3.13.20」の提供を開始した。
　リンクが提供するBIZTELは、1 席の手軽な運用から数百席以上の大規模な利用にまで対応できるクラウド型のコールセンターシステム。メーカー・金融・製薬・IT・サービス業といったさまざまな業界の 2,000社以上で利用されている。クリアな通話品質、安定したシステム、高水準のセキュリティに加え、生成AIによる通話の要約・カスハラの自動判定、ボイスボット連携などの多彩な機能を提供しており、企業の電話業務の効率化・自動化を支援している。
　今回のバージョンアップでは、コールセンター業界で関心の高い「カスハラ対策」の推進とオペレーターを守る組織体制の構築を支援する機能を実装した。
　感情解析連携オプション機能により、BIZTELで取得した通話録音ファイルを感情値に変換する。感情値を元に解析したデータを「解析結果の可視化サービス」へシームレスに連携することが可能になる。感情解析の結果はグラフなど活用しやすい状態に加工されるため、オペレーターの心理状態の変化や顧客満足度が把握しやすく、現場での適切なフォローや応対品質の改善に役立てることができる。
　BIZTELでは、「感情解析連携」、および「録音一括ダウンロード」と「録音方式変更」のオプションを利用することで、スカパー・カスタマーリレーションズ（本社：東京都品川区、松谷浩一社長）が提供するコールセンター向け感情解析データ活用支援サービス「感情カルテ」との連携を実現している。

　トゥモロー・ネット（本社：東京都品川区、李昌珍社長）と、垂直統合型のグローバルAIテクノロジー企業であるエーアイ・アンド（本社：神奈川県横浜市、デビット・ベネット社長、以下、ai&）は、エンタープライズ企業向け生成AIおよびAI／IT基盤ソリューションを提供することを目的とした業務提携を締結したことを発表した。
　現在、多くのエンタープライズ企業において生成AIの導入が検討されているが、PoCで終了してしまい、実業務への定着に至らない「PoCの壁」が大きな課題となっている。またエンタープライズ企業では、厳格なセキュリティ要件や業界特有の規制、安定運用への要求が高く、AIアプリケーションとそれを支える基盤を統合的に設計・運用できる体制が必要とされている。両社は本提携を通じ、AI推論環境の設計・構築から、生成AIの業務実装、本番運用および継続的な改善までを一体で支援する体制を構築する。これにより、エンタープライズ企業におけるAI活用をPoCに留めることなく、本番業務への定着と継続的な価値創出へとつなげ、AIの社会実装を推進していく。
　本提携により、両社は、オンプレミス、閉域ネットワーク、ハイブリッド、パブリッククラウドを含む柔軟な構成に対応した統合ソリューションを提供する。
・高性能・高効率な推論プラットフォーム
　ai&の推論プラットフォームを活用し、高い推論性能と可用性を備えた、生成AIやAIエージェントの安定運用を支える基盤を構築する。
・高度なAIエージェント連携（CAT.AI）
　トゥモロー・ネットが提供する対話型AIサービス「CAT.AI」を含むAIエージェント技術を活用し、業務シナリオに応じた高度な自動化を目指す。
・エンタープライズ品質の24時間365日運用
　本番運用を前提としたSLA設計、性能評価、および24時間365日の監視・改善体制を構築し、ミッションクリティカルな業務にも対応できる信頼性の高いAI基盤の提供を目指す。
　両社は今後、本業務提携の枠組みのもと、製造、金融、公共、エネルギー、通信、ITサービスをはじめとする幅広い領域へ共同ソリューションを展開していく計画。あわせて、電力効率、セキュアな閉域網構成、大規模RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）を活用した業務自動化、業界特化型AIエージェントの開発などをテーマに共同で取り組み、企業が安心して本番導入できるAIソリューションの推進を目指す。