AI音声エージェントは、高度なAI技術を使って人間の会話を 理解、解釈し、応答するインテリジェントな仮想アシスタントです。従来のシステムと比べて、AI音声エージェントは待ち時間と運用コストを大幅に削減します。AI音声エージェントについてさらに詳しく知りたい方は、Solveaと一緒に見ていきましょう。
AI音声エージェントとは
AI音声エージェントとは、人間の音声を理解し、応答するために人工知能技術で動作するソフトウェアシステムです。自然言語処理（NLP）、音声認識、機械学習などの技術を使い、質問に答えたり、会話したり、関連情報を提供したり、アクションを実行したりできる人間のアシスタントのように機能します。
具体的には、電話が入ると、AI音声エージェントは顧客の発話をすばやく処理し、話している内容を理解して、有益な応答を返せます。この一連のプロセスに人の介入は必要ありません。
AI音声エージェントの発展の歴史
スマートフォンの登場により、AI音声エージェントはユーザーの手元に直接届くようになりました。2011年、AppleのSiriは、自然言語を使って音声アシスタントとやり取りできる機能をユーザーに提供しました。その後、Amazonは2014年にAlexaを発表し、2016年にはGoogle Assistantが登場して、音声AIエージェントの機能はさらに広がりました。
2024年は、AI音声において大きなブレークスルーがあった年でした。OpenAIのGPT-4o voice、CartesiaのSonic、ElevenLabsのConversational AIなど、音声エージェント向けのさまざまな先進モデルが次々に登場しました。これらのモデルは、時間とともにより手頃な価格にもなっています。
技術の進化に伴い、レイテンシー、割り込み、感情表現など、会話品質に関する課題はおおむね解決されています。現在のAI音声エージェントは、BPO/コールセンターを上回るパフォーマンスを示すことさえあります。
世界の音声エージェント市場も2024年に急拡大しました。超リアルな音声AIプラットフォームであるCartesiaのレポートによると、AI音声を使って事業を構築する企業は、直近のYCクラスの22%を占めています。
AI音声エージェントはどのように機能するのか？
AI音声エージェントは、複数の技術を組み合わせることで話し言葉を理解し、適切に応答します。ユーザーにシームレスでインタラクティブな体験を提供できます。その動作プロセスを見ていきましょう。
注：一部の高度な音声AIエージェントは、より複雑な動作プロセスを持ち、新しいモデルを採用しています。以下の内容は一般的なモデルのみを示しています。
音声コマンドの取得
リクエストや質問を発すると、AI音声エージェントはデバイスのマイクですぐにそれを取得します。その後、発話された言葉を生の音声信号に変換します。
たとえば、リビングルームでスマートフォンを使っていて、「ねえ、ポップソングを歌って」と言ったとします。マイクはまず音声コマンドを取得し、次に部屋の他の背景音を除去し、その後、リクエストのクリアな音声を音声AIに渡してさらに処理します。
自動音声認識
次に、AI音声エージェントは生の音声信号をデジタル信号に変換し、Automatic Speech Recognition（ASR）によってテキスト化します。これは、話し言葉をテキストに変換する技術です。
たとえば、オーストラリア英語のアクセントで「G’day, can you help me?」と言われた場合、十分に訓練されたASRモデルは「G’day」を「Good day」と取り違えません。オーストラリア英語の発話パターンに基づいて、そのフレーズを正確に文字起こしできます。
自然言語理解
次に、文字起こしされたテキストは、Natural Language Processing（NLP）の一部であるNatural Language Understanding（NLU）システムによって分析されます。このステップで、AI音声エージェントは、真の意図、リクエストの文脈、その他の詳細を含め、あなたが何を言っているのかを理解します。
NLUシステムは、テキスト（ASRからの出力）と有益な応答をつなぐ橋渡しとして機能します。このステップがなければ、AI音声エージェントは言葉の意味を理解できません。
適切なアクションの決定
あなたの意図を理解した後、エージェントはリクエストを満たすための適切なアクションまたは情報を提供します。目標を理解するだけでなく、それを達成するために必要な手順を整理し、必要になる可能性のあるさまざまなツールやデータソースまでリスト化します。
たとえば、「頭が痛い」と言うと、対応する薬や緩和方法が必要かどうかを検知できます。このプロセスには、外部ナレッジベースの活用、retrieval-augmented generation（RAG）の使用、API経由でのタスク実行が含まれる場合があります。
音声の出力
最後のステップでは、合成された音声がデバイスのスピーカーから再生され、やり取りが完了します。テキストを音声に変換するだけでなく、自然で聞き取りやすく感じられるよう音声を調整します。Text-to-Speech（TTS）技術を使うことで、AIの応答が機械的な出力ではなく、実際の会話のように感じられるようにします。
AI音声エージェントのユースケース
幅広い参考資料やユーザーレポート、特にRedditの情報を調査したうえで、さまざまな領域にわたるAI音声エージェントの実用的なユースケースをまとめました。
Eコマース
AI音声エージェントは現在、Eコマース領域で広く見られます。パーソナライズされたショッピング体験やおすすめを提供することで、カスタマージャーニーを大きく向上させます。顧客の購入履歴や閲覧行動を追跡できるため、オンラインストアはパーソナライズされた商品レコメンドを提供できます。
これらのエージェントは、詳細な商品説明や比較を提供し、購入プロセスを案内することで、顧客の購入判断も支援します。これにより、コンバージョン率を高めながら顧客満足度を改善できます。
ヘルスケアと遠隔医療
ヘルスケアと遠隔医療の分野では、AI音声エージェントが、必要に応じて患者の相談や基本的な医療アドバイスを支援することで、健康関連サービスを強化しています。音声エージェントの利用は、主に患者トリアージと予約管理に表れています。
患者トリアージでは、症状に関する質問など、患者からの初期リクエストに対応し、医療上の問題の緊急度を判断できます。予約管理では、患者が簡単に予約、変更、キャンセルを行えるようにこのプロセスを自動化し、医療現場の運用効率を高めます。
金融機関
金融分野のAI搭載音声アシスタントは、高いレベルのセキュリティを維持しながら、金融機関のサービス効率向上を支援します。不自然なパターンや取引など、疑わしい口座活動を監視して不正検知を行えます。検知されると、不正を防ぐために安全かつリアルタイムの対応を提供します。
さらに、残高や最近の取引に関する情報を提供するなど、顧客の口座管理も支援します。顧客はシンプルな音声プロンプトを通じて、金融上の問題を解決し、日常的な取引を実行できます。
AI音声エージェントの構築方法
ここで最も重要なのは、効果的なAI音声エージェントを構築することです。このパートでは、市場の主流製品3つを使ってAI音声エージェントを作成する方法を紹介します。
方法1. Synthflowを使う
Synthflowは、人間らしいAI音声エージェントを簡単に構築できるノーコードプラットフォームです。エージェントのアイデンティティを設定したり、会話能力のためのナレッジベースを定義したりできます。プラットフォームを試せるよう、ProおよびGrowthプラン向けに7日間の無料トライアルを提供しています。試してみましょう。
ステップ1. AI音声モデルを決定する
Synthflowワークスペース用のアカウントを登録し、ログインします。
「Assistance」セクションに移動し、新しいエージェントを作成します。ここでは、インバウンドコール、アウトバウンドコール、またはWebサイトウィジェットを選択できます。
Synthflowの LLMなど、使用したいAIモデルを決定します。
エージェントの音声を選択します。
ステップ2. エージェント機能をカスタマイズする
ビジネスに合ったナレッジベースを実装します。
業界のトーンに合った、エージェント用のカスタム挨拶を設定します。
エージェント向けに正確な音声プロンプトを生成します。
ステップ3. 音声エージェントをデプロイしてテストする
通話を受信するために、エージェントへ専用の電話番号を割り当てます。
テスト通話を実施し、エージェントに聞き取りと応答を行わせます。
さらなる最適化のためにエージェントデータを収集します。
方法2. Vapiを使う
Vapiは、人の介入を最小限に抑えながら電話対応を処理できる、音声対応エージェントを作成するための強力なツールです。Vapiを使えば、インバウンドおよびアウトバウンドコールを自動化するAI電話アシスタントを作成してデプロイできます。
新しいVapiアカウントはすべて、クレジットカード不要で構築を始められる$10分の無料クレジットを受け取れます。手順は次のとおりです。
Vapiアカウントを作成する： Vapiのダッシュボードで「Sign up」をクリックし、メールアドレスを使ってVapiアカウントを作成します。
新しいAIエージェントを作成する： 「Create Assistant」ボタンをクリックし、事前作成済みテンプレートから1つ選ぶか、空白のテンプレートから始めます。
エージェントの詳細を設定する： VapiまたはCartesiaなどのサービスが提供する音声をエージェント用に選択します。次に、大規模言語モデル（LLM）を選び、エージェントが理解して応答できるようにします。
ナレッジ ベースを設定する： エージェントが十分な情報に基づいた応答を提供できるよう、サポート文書、FAQ、さらにはチームからのメモを追加して、関連するナレッジベースを設定する必要があります。
電話番号を紐づける： エージェントが通話を受信するための電話番号を割り当てます。
音声エージェントをテストする： 設定が完了したら、エージェントにいくつかのタスクを実行させ、パフォーマンスをテストします。
方法3. Blandを使う
Blandでは、企業が電話対応を自動化し、カスタマーサービスや予約受付などのタスクを実行するための、自然な音声のエージェントを作成できます。Conversational Pathways機能により、カスタム会話を構築できます。音声クローニング、多言語対応、他アプリとの連携も提供しています。
Blandを使ってAI音声エージェントを作成するには、次のガイドを参照できます。
APIキーを取得する： メールアドレスを使ってアカウント登録し、API認証情報を取得します。
電話番号を購入する： エージェント用の専用電話番号を購入する必要があります。
音声モデルを選択する： No-codeとAPIの2つのモデルがあります。No-codeの場合は、「Conversational Pathways」に移動し、ビジュアルエディターを使って音声モデルをカスタマイズします。APIの場合は、「Send phone call」ページに移動するか、APIを直接使用します。
通話フロー とプロンプトを設定する： ビジネスに合った挨拶を設定し、製品、顧客プロフィール、よくある質問などの背景情報を提供します。
テストして最適化する： 通話のライブ文字起こしを確認してエージェントが適切に機能しているかを確認し、最適化のために音声プロンプトを調整します。
AI音声エージェントのベストプラクティスとは？
AI音声エージェントを設計・開発する際に考慮すべき重要な要素は次のとおりです。
ユーザーのニーズと課題を理解する： 実際の 顧客 に基づいて詳細なユーザープロフィールを作成し、顧客の 課題を解決するソリューションを提供します。
自然な インタラクションを確保する： あなたのAI音声は実際の人間のように聞こえますか？そうでない場合は、優れたNLPモデルを使って、顧客が本当に言っていることを理解 し 解釈できます。
データセキュリティとプライバシーを確保する： 強力な暗号化、安全なストレージ、GDPRなどの規制への準拠によって、顧客の データセキュリティとプライバシーを保護することは非常に重要です。
明確なエラー回復を提供する： 誰でも間違いはあります。AIでさえもです。エージェントが混乱していることを認識し、「質問を言い換えていただけますか？」のような役立つプロンプトで立て直せるようにしてください。
AI受付を数分で稼働。
眠らないAIでフロントデスクを拡張しましょう。Solveaは複数チャネルの問い合わせに対応し、予約を自動でカレンダーに登録し、24時間機会損失を防ぎます。
AI音声エージェントFAQ
誰かがAI音声を使っているかどうかを見分けるには？
その音声がAI生成である場合、通常はロボットのようなトーンやリズム、過度になめらかな話し方、一貫しない感情表現など、自然な変化に欠けます。さらに、AI音声には不自然な間、誇張された発音、奇妙な背景音が含まれることがあります。
AI音声エージェントのメリットは何ですか？
AI音声エージェントの最大の利点の1つは、顧客が緊急に必要としているときに即時応答を提供できることです。大量の通話を処理し、定型的な問い合わせを自動化できるため、有人エージェントは複雑な顧客課題に集中できます。
最適なAI音声エージェントツールは何ですか？
Synthflow、ElevenLabs、Vapi、Deepgram、Bland、Retell AI、OpenAI’s Whisper、Lindy、Cognigy、Murf.aiなど、さまざまなビジネスに適したAI音声エージェントツールが多数あります。
AI音声エージェントを構築する際の最大の 課題は何ですか？
Redditの実際のコメントを幅広く確認したところ、リアルタイム音声エージェントを構築するうえで最も難しい部分は次のとおりでした。
レイテンシー： エージェントが複雑なロジックを必要とする場合、ほとんどの LLMコールシステム と音声 パイプラインでは、自然な音を実現するのが難しくなります。
柔軟性： 多くのプラットフォームには 特定のワークフローが不足しており、より深いカスタマイズが難しくなっています。
信頼性： ユースケースに対して一貫して機能することを保証するエージェントを構築し、テストするのは難しいことです。
