週刊CCMニュース

　音声対話AIプラットフォームを開発・提供するVerbex（本社：東京都渋谷区、森下将憲社長）は、国内コールセンター業界における音声AI市場の独自試算を発表した。
　慢性的な人手不足や、ピーク時の呼量増加による応答率低下が深刻な課題となるコールセンター業界において、同社は今後5年間でコールセンター音声AI対応領域（約2.1兆円）のうち、約25%にあたる約5,250億円規模が音声AIによる業務に代替されると予測している。
　すべての業務を一律にAI化するのではなく、業務の「定型性」や「求められる感情的配慮」に応じて、AIと人が分業する構図が今後のスタンダードとなる。同社では、コールセンター業務における音声AIの適性を以下の3つのフェーズに分類している。
1.【早期導入フェーズ】定型性が高く、ゴールが明確な「AI主導」の業務
　会話のゴールが比較的明確で、「顧客が何を求めているか」を大きく分類できる業務は、音声AIがもっとも価値を発揮しやすい領域。具体的には、一次受付や要件ヒアリング、担当窓口への振り分け、FAQ対応（営業時間案内・配送状況確認・請求金額確認など）、予約変更・キャンセル受付、簡易な解約問い合わせの受付などが該当する。
　特にEC・通販の受注対応は、ピーク時のコール集中による応答品質の低下や機会損失が大きく、AI代替による経済的効果が出やすい業務として注目されている。
2.【段階的拡大フェーズ】リスク管理を伴う「AIと人のハイブリッド」
　業務完全自動化を急ぐのではなく、段階的に範囲を広げるべき業務群。本人確認を伴う手続き、解約関連のクロージング、特例処理や規定外対応、高額商材の最終受注などがこれに当たる。
　これらの領域では、「一次受付や必要情報の収集まではAIが行い、例外発生時は即座にオペレーターへ転送する」という、人とAIのハイブリッド設計が現実的。特に大企業の大規模IVR（音声自動応答）は、メニュー仕様の複雑さや既存システムとの連携要件から、段階的なリプレイスが必要となるケースが多いのが特徴。
3.【人主導フェーズ】感情・判断・責任が問われる「人が担うべき」業務
　利用者が「正しい情報」だけでなく「感情を受け止めてもらうこと」を求める場面では、引き続き人の役割が不可欠であり、完全なAI代替が難しい領域。具体的には、クレーム対応や感情的な相談、重要な交渉や説明責任を伴う案件、例外処理が極端に多い問い合わせなどが該当する。コールセンター業務全体を一気に置き換えるのではなく、AIが入口を担い、人がこうした高付加価値対応に集中できる体制を作ることが、もっとも現実的な進化シナリオとなる。

　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。

　SHIFTは、神奈川県相模原市のコールセンター運営業務を受託し、2026年4月1日よりプロジェクトを開始したことを発表した。
　本プロジェクトでは、AIを活用した次世代型コールセンターを構築・運営することで、市民サービスの向上と職員の生産性向上を図る。AIによる問い合わせ対応の自動化・標準化を推進し、市民の待ち時間短縮や回答品質の均一化による利便性向上を実現するとともに、職員の定型業務負担を軽減し、専門業務に注力できる環境を整えることで、職員１人ひとりの生産性向上に加え、コールセンター運営全体の業務標準化と高度化を目指す。
　生産年齢人口の減少による労働力不足や、市民ニーズの多様化による問い合わせ内容の複雑化を背景に、地方自治体における問い合わせ対応業務のあり方は全国的に共通課題となっている。こうした背景から、AIを活用した次世代型コールセンターは、持続可能な行政運営を支える新たな基盤となることが期待されている。相模原市とSHIFTは、本プロジェクトを人口減少社会における行政運営の変革を具現化する先進的な取り組みと位置づけ、AIとデータを活用した次世代型自治体コールセンターモデルの確立を目指す。
　本プロジェクトでは、相模原市における電話、電子メール、ファックスなどの各種チャネルからの問い合わせ対応業務を対象として、市民対応の中核機能を担うAIを活用した次世代型コールセンターシステムの構築および運用を、SHIFTが担う。プロジェクト期間は2026年4月から2031年9月までの約5年間で、準備期間を経て2026年10月より次世代型コールセンターの本格稼働を開始する予定。
　次世代型コールセンターでは、行政サービスに関する市民からの問い合わせ対応を中核に、案内・取次ぎ、苦情や要望の一次受付、申請・申込の受付業務、さらにはSNSを活用した情報発信までを担う。あわせて、所管課との連絡調整やエスカレーションを行い、市役所全体の円滑な業務連携を支援する。
　さらに、応対データや市民の声を整理・分析し、FAQの充実や情報提供内容の改善につなげることで、行政サービス全体の品質向上を図る。平常時に加え、災害時や繁忙期などの特別業務にも柔軟に対応できる体制を構築する。
　コールセンターの構築にあたっては、SHIFTのグループ会社でCS領域において多数の実績を有するSHIFT PLUS（本社：高知県高知市、綿貫健吾社長）が開発・提供するAIコンタクトセンタープラットフォーム「AICO（アイコ）」を活用する。AIによる問い合わせ内容の処理・蓄積・分析をプラットフォーム内で完結させることで、行政業務に求められる高いセキュリティ水準に対応した業務環境を構築する。

　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。

　ゾーホージャパン（本社：神奈川県横浜市、マニカンダン・タンガラジ社長）は、ZVC JAPAN（本社：東京都千代田区、下垣典弘会長兼社長）が提供する「Zoom Phone」と「Zoho CRM」の連携を実現する導入支援の提供を開始した。同サービスにより、営業電話の通話ログ・文字起こし・AI要約をZoho CRM へ連携する仕組みを構築することで、1架電あたりの作業時間が最大60～70%短縮されることを、自社運用で確認した。この実績をもとに、同様の課題を持つ中堅企業における営業DXの推進を支援する。
　ゾーホージャパンでは、社内の営業活動においてZoho CRM と従来のコール管理ツールを組み合わせて運用してきた。しかし、実運用の中で以下の課題を抱えていた。
・通話ログは残るが、内容確認に録音の聞き直しが必要で工数が増大している
・コールログの自動テキスト化の精度が低く、記録の質にばらつきがある
・通話内容がZoho CRM に自動連携されず、手動入力に依存している
　こうした状況を受け、Zoom Phoneが備える通話の文字起こし・AI要約機能のデータをZoho CRMへ自動連携する仕組みを設計・構築し、実運用を通じて有効性を確認した。他のソリューションと比べてZoomで通話を含む業務コミュニケーションを一括管理できる点も選定の後押しになった。
　社内運用を実施したところ、架電後のZoho CRM への手動入力がなくなり、1架電あたりの作業時間の大幅な短縮効果（最大60～70%）を確認した。
　ゾーホージャパンは、自社での実証を経て確立したノウハウをもとに、Zoom PhoneとZoho CRM の連携の設計・構築・導入を支援する新たなメニューとして正式に提供を開始する。同サービスはZoom AI Companion（Zoomが提供するAIアシスタント機能）を活用し、以下を実現する。
・架電ログをZoho CRM へ自動記録
・通話のAI要約（概要・インサイト・次のステップ）をZoho CRM へ自動保存
・通話の文字起こし全文および録音データをZoho CRM 上で確認・参照
・Zoom Phoneの通話データをZoho CRM で一元管理し、営業活動データを集約
　なお、本連携はZoho Marketplace の標準パッケージとは異なり、ゾーホージャパンが個別に設計・構築した連携ソリューション。自社のZoho CRM への導入・運用を経て確立したノウハウをもとに提供する。
■期待される効果
・架電後の記録業務を削減し、1架電あたりの作業時間を最大60～70%削減（従来3～5分→1～2分）
・通話後の情報共有・引き継ぎにかかる時間を短縮
・インサイドセールスの架電効率と対応品質の向上
・音声データとCRM の統合により、顧客理解を深め、商談精度と成約率の向上に寄与
■対象企業
・Zoom Phoneを導入済み、または導入を検討中の中堅企業
・インサイドセールス・テレアポを中心とした営業体制を持つ企業
・CRM活用の高度化・営業DX推進を目指す企業

　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。