ボイスボットとは？IVRやチャットボットとの違い、メリット・デメリットを解説

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• ボイスボット・IVR選び方

2026/05/14

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ボイスボットは、電話の一次対応を自動化し、用件の聞き取りから回答・転送までを音声対話で行う仕組みです。導入によって着信の待ち時間や取りこぼしを減らせるだけでなく、オペレーターは難度の高い応対に集中できるようになります。

一方で、IVR（自動音声応答）やチャットボットとは得意領域が異なるため、自社の問い合わせ内容や運用体制に適したツールを選ぶことが重要です。

この記事では、ボイスボットの定義や仕組み、チャットボットとの違い、導入のメリット・デメリット、そしてコールセンターでの具体的な活用事例までを解説します。

▼この記事でわかること
・ボイスボットの定義と仕組み
音声認識・自然言語処理・音声合成を使い、電話の自動応答や転送を実現する流れがわかります。

・IVR／チャットボットとの違いと使い分け
「番号入力」か「音声対話」か、電話かテキストかを軸に、向いている業務を整理できます。

・導入判断に必要な視点
効果が出やすい活用シーン、注意点、選び方、コールセンターでの導入事例を把握できます。

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・ボイスボットとは？

・ボイスボットとIVRの違いとは？

・ボイスボットとチャットボットの違いとは？

・ボイスボットの主な活用シーン

　・ECや通信販売の注文受付

　・飲食店や宿泊施設の受付

　・官公庁や地方自治体の受付

・ボイスボットを導入するメリット

　・人件費を削減できる

　・「あふれ呼」の削減

　・オペレーターを育成しやすくなる

　・シナリオの変更がしやすい

　・顧客満足度の向上につながる

　・オペレーターの負担を軽減する

　・機械学習で応答の精度が高まる

　・24時間自動で応答できる

・ボイスボットを導入するデメリット

　・環境要因で回答精度が左右される

　・誤認識が発生するリスクがある

　・複雑な問い合わせには対応しきれない

　・定期的なメンテナンスが必要

・ボイスボットを選ぶときに確認したいポイント

　・有人対応への切り替えができるか

　・内容確認機能があるか

　・ほかのシステムとの連携が可能か

　・自動学習機能の有無

　・シナリオの作成・改善を運用担当者が行いやすいか

・コールセンターを効率化するボイスボット「DHK CANVAS」とは？

・ボイスボット「DHK CANVAS」のコールセンターへの導入事例

・ボイスボット導入なら電話業務に特化したベンダーがおすすめ

・ボイスボットに関するQ&A

・まとめ

「ボイスボット」とは、顧客から入電があった際に、電話口で話す内容を解析して、自動対応やオペレーターへの転送を行うシステムのことです。「対話型AI」「音声認識」「自然言語処理」「音声合成」といった技術が活用されています。どのような仕組みなのか、それぞれの技術について確認してみましょう。

＊対話型AIとは…AI（人工知能）が自動で会話を行います。
＊音声認識とは…入力された音声をテキストデータへと変換します。
＊自然言語処理とは…人間が使う「話し言葉」や「書き言葉」などを機械で解析します。
＊音声合成とは…コンピューターで合成して人間に近い音声を作ります。

ボイスボットのシステムでは、まず顧客の声を音声認識技術によってテキスト化します。その後、自然言語処理によってテキストの内容を解析し、回答文を生成。こうして作られた回答文を、音声合成によって読み上げるという仕組みです。

コールセンターで活用されるボイスボットやIVR（自動音声応答システム）は、ChatGPTなどのAIと連携することで、電話業務の効率化にさらに貢献すると期待されています。たとえば、問い合わせ内容をAIチャットが要約する運用方法を取り入れれば、オペレーターが顧客の問い合わせ内容を整理する時間を削減できる可能性があるでしょう。今後、AIと連携させたシステムは電話業務のさまざまな場面で活躍すると考えられています。

ボイスボットとよく似た自動応答システムとして「IVR（Interactive Voice Response）」が挙げられます。IVRとは、入電時にあらかじめ設定した音声ガイダンスを流すシステムです。利用者がプッシュボタンで番号入力すると、予約受付や情報提供、オペレーターへの転送といった電話サービスを自動で提供します。ボイスボットとIVRの主な違いは、顧客による番号入力の有無にあります。ボイスボットではAIが音声を解析して自動で定型的な電話応対を行うので、IVRとは異なり番号入力が不要です。発話するのみで操作が不要なため、より利用者の負担が少なくなり、顧客満足度向上が期待できます。

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チャットボットとは、顧客とテキストメッセージで自動的にやり取りするシステムです。ボイスボットもチャットボットも、特定の処理を自動で行う点では共通しています。その一方で、ボイスボットは発話音声でやり取りを行い、チャットボットはテキストメッセージでやり取りを行う点が大きな違いです。こうした違いがあるため、ボイスボットは基本的に電話でコミュニケーションが行われ、チャットボットはPCやスマートフォンの画面上でコミュニケーションが行われます。

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ボイスボットの活用範囲は、ECサイトの注文受付から自治体の窓口案内まで、多岐にわたります。特に定型的なやり取りが多い業務や、特定の時間帯に入電が集中する現場で大きな効果を発揮します。

顧客がインターネット・テレビ・カタログなどの通信販売で商品を購入する場面で、電話注文を受け付ける際にボイスボットを活用する方法です。一般的に、商品購入のための注文受付は「商品番号◯番、△の商品を、2つでよろしいでしょうか？」「お支払い方法はどのようにいたしますか？」のような、定形の対話で完結する傾向にあります。こうした簡単な電話受付では、ボイスボットを活用すると自動かつスピーディーに業務を完了できるようになります。また、一時的に多数の顧客から注文が入る場合も、ボイスボットの自動対応により応答率を高めやすくなるでしょう。

飲食店や宿泊施設などの代表電話番号は、予約やサービス内容に関する問い合わせの受電が多い傾向にあります。しかし、電話業務に特化したコールセンターとは異なり、ほとんどの店舗には電話対応を専属で行う従業員がいません。一般的に主な業務の合間に電話対応が行われており、従業員の業務負担が増加しているケースも見受けられます。そんなとき、ボイスボットの活用によって業務効率化が期待できます。さらには、都市部の店舗など海外からの顧客が多い地域では、多言語に対応しているボイスボットを導入することで、外国語で受付をスムーズにこなせる可能性もあるでしょう。

ここまでご紹介した民間企業の事例のほかに、ボイスボットは官公庁や地方自治体など公的機関の電話受付でも活用されています。これらの公的機関は、地域住民の暮らしに関わる業務であり、日頃から多くの電話が寄せられる傾向にあります。特に、公的な手続きや地域のイベントの時期は、さらに多数の問い合わせが集中することも珍しくありません。このように入電数が多いタイミングであっても、ボイスボットを導入していれば、スムーズな電話対応を実現できます。ボイスボットの自動対応により、利用者を適切な窓口へ誘導したり、よくある質問の回答を提示したりして、職員の業務負担を削減可能です。

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ボイスボットを導入する大きなメリットは、電話業務の効率化と顧客満足度の向上です。オペレーターが有人対応に専念できる環境を作れるほか、学習データの更新や運用改善により、応答精度を高めていける点も魅力といえます。

ボイスボットを導入する大きなメリットは、オペレーターにかかる人件費を大幅に削減できることです。顧客からのよくある質問や、住所変更などの定型的な手続きは、AI音声が自動で対応します。
そのため、簡単な問い合わせのために多くの人員を常に配置する必要がなくなります。これまで一次受付に割いていた時間を、より複雑な対応が必要な業務に回すことができます。
結果として、少ない人数でも効率的にコールセンターを運営できるようになります。新たに採用するコストや教育にかかる費用も抑えられるため、企業にとって大きなコストメリットとなります。

電話回線が混み合い、オペレーターに繋がらずに溢れてしまう状態を専門用語で「あふれ呼」と呼びます。ボイスボットは、この厄介なあふれ呼の問題を効果的に解消することができます。テレビCMの放送直後や特定の時間帯など、コールセンターには一時的に電話が殺到することがあります。このような状況でも、ボイスボットが一次受けを担うことで、電話の集中を速やかに緩和します。
お客様を長時間の保留音でお待たせすることがなくなるため、顧客のストレスを大きく軽減できます。クレームへの発展を防ぎ、現場で働くオペレーターの心理的な負担を減らすことにも繋がります。

ボイスボットで内容ごとに電話の振り分けを行うオペレーションを採用すれば、オペレーターは特定のジャンルの専門知識を効率的に身に着けられます。たとえば、「製品の受注」と「不具合対応」では、それぞれ異なる知識やノウハウが必要です。ボイスボット導入によって、一人の担当者が複数のジャンルに対応する非効率的な働き方を避け、精度向上につなげられます。仕事量を最小限に抑えて新人を戦力化しやすくなれば、人材不足の解消も期待できるでしょう。

ボイスボットのシナリオの変更は、音声認識に使用する表現や言葉を変えるのみで、簡単に済みます。一方、IVRのシナリオ変更では手間や費用がかかりやすいのが難点です。分岐が多いほど回答精度が高まる反面、柔軟な変更がしにくいため、シナリオ作成後の改善がやや負担となるでしょう。ボイスボットであればこうした心配がありません。

ボイスボットを導入すれば、顧客満足度の向上が期待できます。従来の自動音声応答システムでは、目的の窓口に繋がるまで長いガイダンスを聞き、ダイヤル操作を行う必要がありました。最後まで案内を聞かなければならない仕様は、急いでいるお客様にとって不満に繋がりやすいポイントでした。
しかし、ボイスボットであれば、お客様が自分の言葉で自然に話しかけるだけで、AIが瞬時に意図を理解して案内を進めます。番号入力の手間が省けるため、機械の操作に不慣れな方でもスムーズに疑問を解決できる点が大きな強みです。

コールセンターのオペレーターが顧客から受ける相談の内容は非常に多岐にわたります。そんなときは、ボイスボットを活用してさまざまな質問や用件に応じた回答を事前に用意しておく施策が有効です。オペレーターの業務量が削減され、業務負担を軽減できるでしょう。

ボイスボットはAIを活用したシステムです。そのため、AIの学習データをアップデートすることで、回答精度を高められます。顧客の要望や問い合わせの意図を分析し、正確に把握した上で業務設計を行うと、さらに適切な電話対応を実現できるようになるのが魅力です。

電話業務にボイスボットを導入した場合、オペレーターの業務時間外にも電話の受付対応ができるようになります。自動で運用できるボイスボットにより24時間365日いつでも電話対応が可能となり、営業時間外の機会損失の防止につながります。

ボイスボットを導入するデメリットは、騒音などの周辺環境や話し方によって回答精度が左右されるリスクがある点です。誤認識を防ぐためには、定期的なログ分析とシナリオのメンテナンス、有人対応へのスムーズな連携フローの構築が欠かせません。

周囲の騒音や電波状況、話者の滑舌や方言によって、AIが言葉を正しく認識できない場合があります。聞き返しが頻発すると、かえって顧客にストレスを与えてしまうため、利用シーンに合わせた辞書登録や事前の入念なテストが不可欠です。

どれほど技術が進歩しても、認識率100%は困難です。特に重要な手続きにおいて誤認識が起きると、大きなトラブルに発展しかねません。重要な項目では「復唱」による確認工程を入れる、認識できない場合は速やかに有人対応へ転送する、といったセーフティネットの設計が重要です。

AIはあらかじめ設定されたシナリオや学習データに基づいて回答を生成するため、イレギュラーな要望や個別の事情が絡む複雑な相談には柔軟に対応できません。顧客が想定外の質問をした場合、適切な回答ができずに会話がループしてしまい、かえってストレスを与えてしまう可能性があります。このような事態を防ぐためには、システムが回答できないと判断した時点で、速やかに人間のオペレーターへ電話を転送する設計が必要不可欠となります。

ボイスボットは「導入して終わり」ではありません。ログを分析し、ユーザーがどこで離脱しているのか、どの言葉が認識できていないのかを把握し、シナリオを改善し続ける体制が必要です。あらかじめ改善の役割分担を決めておくことが、運用成功の鍵となります。

ボイスボットを選ぶポイントは、有人対応への切り替え機能の有無や、既存のCRMとのシステム連携性などです。また、現場の担当者がノーコードで簡単にシナリオ修正を行える操作性の高さが、導入後の運用コストと精度維持に直結します。

たとえボイスボットを導入しても、問い合わせ内容が複雑かつ詳細な場合など、オペレーターによる有人対応へ切り替えが必要となるケースがあります。そのため、ボイスボットを選ぶ際は有人対応へスムーズに切り替えできるサービスを選ぶのが望ましいでしょう。たとえば、あらかじめ有人対応への切り替え条件を定義しておき、条件に該当するケースのみオペレーターに電話を転送するといった運用が考えられます。無人対応と有人対応の両方に対応できるだけでなく、切り替え方法まで確認しておくと安心です。

ボイスボットの内容確認機能とは、電話口で受け付けた内容を通話後にメール・SMS・アプリなどから送信して、後で確認できるようにする便利な機能です。たとえば、会員サービスに登録している顧客が住所変更の手続きを行うケースでは、顧客は電話を切った後に通知を受けて、変更後の住所に誤りがないかを確認できます。また、ボイスボットによっては、内容確認で誤りが見つかった場合、修正できる機能が搭載されていることも。自社が提供するサービスとの相性を考慮して、機能の必要性を検討しましょう。

新たにボイスボットを導入する際は、業務で利用している既存システムとの連携性もご確認ください。コールセンターの場合、CRM（顧客管理システム）やRPA（ロボティックプロセスオートメーション）のほか、社内コミュニケーションに使っているチャットツールなどと連携できるか、事前にサービス提供会社へ問い合わせておくようおすすめします。ボイスボットとこれらのツールを連携できると、ツール間でデータのスムーズなやり取りが可能となり、より業務効率化を実現しやすくなります。

ボイスボットを選定する際は、AIの自動学習機能（機械学習機能）が備わっているかを確認しましょう。自動学習機能とは、実際の会話データをAIが蓄積し、分析することで自ら賢くなっていく機能のことです。この機能がある製品を選ぶと、運用を続けるほどに音声認識の精度が自然と向上していきます。お客様の多様な言い回しや、業界特有の専門用語なども徐々に正しく理解できるようになります。
反対に、この機能がないと回答の精度がなかなか上がらず、手動でシナリオを修正する手間がかかり続けます。長期的に質の高い顧客対応を実現するためには、自動学習機能は必須の条件と言えます。

ベンダーに依頼しないと修正できないシステムでは、運用のスピード感が落ち、コストもかさみます。ノーコードで、現場の担当者が直感的にシナリオを編集できるツールが理想的です。
例えば、株式会社電話放送局の「DHK CANVAS」は、直感的な操作ができるGUIを提供しており、レポート機能で分析した改善ポイントを反映できる強みがあります。

電話放送局では、ボイスボットの「DHK CANVAS」を提供しています。こちらの対話型IVRサービスでは、 ユーザーの発話のみで処理を完結できるため、電話機でのプッシュ操作は必要ありません。業務内容にもよりますが、発話・録音で受付した内容は、聞き起こしがほぼ不要なのが特徴です。また、同時着信300回線以上に対応できるため、瞬間的に大量のコールが入る業務にも適しています。標準的な機能のほかに、企業様専用に開発する「DHK CANVAS customize」の選択肢もございます。

チューニングについては、リリース後に複数回実施し、音声認識の精度を向上させることはもちろん、コールフロー全体を通した完了率の見直しを定期的に行い、自動受付が完了する精度を高めるサポート体制も充実しています。

電話放送局が提供するボイスボットは、すでに多くの企業様へご導入いただいております。こちらは、2020年2月13日の「通販新聞」にも掲載されております。2021年3月には、SBI損害保険株式会社様の火災保険事故受付業務に採用していただきました。
※導入当初は「ロボット自動受付」という名称のサービスで導入

詳しくはこちら
「DHK CANVAS」の導入以前は、以下のような課題を抱えているケースが少なくありません。

＊顧客数の増加にともない入電件数が増加した
＊コールセンターの運営コストを見直す必要がある
＊繁忙期と閑散期の業務量の差が非常に大きい

そこで、従来のオペレーター対応やWeb受付に代わり「DHK CANVAS」を導入すると、以下の効果が期待できます。

＊重要性の高い案件にオペレーターのリソースを集中できる
＊氏名変更や住所変更など一部の手続きを自動化できる
＊時期にかかわらず業務量を平準化できる

ボイスボットの導入なら、コールセンターをはじめ幅広い電話業務のサービスを提供する電話放送局へお任せください。なお、以下の一覧ページからや各種IVRをデモ体験していただけます。お電話いただくだけで 簡単に視聴できるため、どうぞお気軽にご利用ください。

今回は、ボイスボットの基礎知識や導入のメリット・デメリット、活用事例などをご紹介しました。ボイスボットを導入すると、AI（人工知能）などの先端技術を活用して一部の電話業務を自動化できます。コールセンター業界をはじめとした、電話対応のニーズに適したシステムの一つです。導入するなら、ぜひ電話業務に特化したベンダーをご検討ください。初めてのボイスボット導入でも、現場での適切な運用をサポートしてもらえるため安心です。

DHK CANVASについて詳しくはこちら

DHK CANVAS

この記事で解説したボイスボットについての重要なポイントをまとめます。
•    ボイスボットは音声認識AIを活用し、番号入力不要の音声対話で電話応対を自動化するシステム
•    注文や予約受付といった定型業務の効率化、人件費の削減、あふれ呼の解消に効果を発揮
•    誤認識のリスクに備え、オペレーターによる有人対応へスムーズに転送できる設計が不可欠
•    導入の際は、既存システムとの連携性や現場でのシナリオ改善のしやすさを確認することが重要

自社の業務課題や運用体制に適したボイスボットを導入し、電話対応の負担軽減と顧客満足度の向上を実現しましょう。

【本資料は、下記の関心をお持ちの方におすすめです】
・自社に合うボイスボットを選定する判断軸を整理したい
・導入後のよくある失敗と成功ポイントを確認したい

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