【2025年】ボイスボットのおすすめ10製品（全26製品）を徹底比較！満足度や機能での絞り込みも

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ボイスボットとは？

ボイスボットとは、音声認識・解析が可能なAIを用いた、会話による自動応答システムです。主にコンタクトセンターで使用され、同様のシステムとしてIVR（自動音声応答）があります。

IVRはお客様が音声ガイダンスに従い、ダイヤル（数字）キー操作による回答により、応対しますが、ボイスボットでは、AIがユーザーの回答を認識・解析することによってチャットボットのように最適な回答へと導くため、ユーザーによるダイヤル操作が不要になり、より自然な応対に加え、誤操作などのリスクを軽減することができます。

さらに、ボイスボットのAIは機械学習をし続けるため、利用しつづけることで顧客体験と業務効率の向上が期待できます。回答が容易な問い合わせ内容の場合、IVRが向いているケースもあるため、自社の顧客ニーズに合わせてコールセンターの仕組みを構築するといいでしょう。

ボイスボットの導入メリット

企業の顧客対応や電話業務を変革する手段として、ボイスボットが注目を集めています。単なる自動応答にとどまらず、業務効率や顧客満足に直結するツールとして、多くの企業が導入を進めています。

ここでは、ボイスボットを導入することによって得られる主なメリットを3つの視点から解説します。

オペレーションコストの削減

ボイスボットの導入によって、まず期待できるのが「オペレーションコストの削減」です

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ボイスボットの基礎知識

ボイスボットとは、音声認識・解析が可能なAIを用いた、会話による自動応答システムです。主にコンタクトセンターで使用され、同様のシステムとしてIVR（自動音声応答）があります。

IVRはお客様が音声ガイダンスに従い、ダイヤル（数字）キー操作による回答により、応対しますが、ボイスボットでは、AIがユーザーの回答を認識・解析することによってチャットボットのように最適な回答へと導くため、ユーザーによるダイヤル操作が不要になり、より自然な応対に加え、誤操作などのリスクを軽減することができます。

さらに、ボイスボットのAIは機械学習をし続けるため、利用しつづけることで顧客体験と業務効率の向上が期待できます。回答が容易な問い合わせ内容の場合、IVRが向いているケースもあるため、自社の顧客ニーズに合わせてコールセンターの仕組みを構築するといいでしょう。

ボイスボットの導入メリット
オペレーションコストの削減
顧客対応の品質向上
対応業務の自動化による効率化
ボイスボットの導入デメリット
会話の自由度に限界がある
導入に時間とコストがかかる
想定外の発話に弱いリスク
ボイスボットの機能一覧
基本機能
ボイスボットの選び方・比較のポイント
①：対応チャネルの種類で比較する
②：音声認識と会話精度で比較する
③：シナリオ作成の柔軟性で比較する
④：他システムとの連携性で比較する
⑤：セキュリティ・信頼性で比較する
ボイスボットの導入で注意すべきポイント
想定利用シナリオの明確化
顧客層に合った音声設計
担当部門との連携体制
ボイスボットの価格・料金相場
オンプレ型(構築型)の価格・料金相場
クラウド型(SaaS型)の価格・料金相場
ボイスボットの最新トレンド
生成AIによるフリートーク対応
感情解析を活用した対応の高度化
ノーコード開発の進化
エッジAIによるリアルタイム処理
マルチリンガル対応の強化

ボイスボットの導入メリット

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企業の顧客対応や電話業務を変革する手段として、ボイスボットが注目を集めています。単なる自動応答にとどまらず、業務効率や顧客満足に直結するツールとして、多くの企業が導入を進めています。

ここでは、ボイスボットを導入することによって得られる主なメリットを3つの視点から解説します。

オペレーションコストの削減

ボイスボットの導入によって、まず期待できるのが「オペレーションコストの削減」です。これまで人手に頼っていた電話応対を自動化することで、人件費や研修・教育にかかるコストを大きく抑えられます。

具体的には、1日数百件の電話に対応していた企業がボイスボットを導入したところ、夜間や混雑時の問い合わせを自動で処理できるようになり、年間数百万円のコスト削減に成功した事例もあります。

電話対応にかかる人件費は積み重なると想像以上の負担です。そこを自動化するだけでも、企業全体のコスト構造が変わる可能性があります。

顧客対応の品質向上

次に挙げられるのが「顧客対応の品質向上」です。人による対応は、時にムラが出てしまうことがあります。忙しいとき、疲れているとき、あるいは新人対応などによって、どうしてもバラつきは避けられません。

一方で、ボイスボットはスクリプト通りに常に一定の品質で対応できるという強みがあります。特に、FAQ対応や案内業務などの定型的なやり取りではミスが起こりづらく、顧客にとってもストレスの少ない体験につながります。

対応業務の自動化による効率化

そしてもう一つのメリットが、「対応業務の自動化による効率化」です。注文の受付や予約確認、キャンセル処理など、人が行わなくても問題ない業務は意外と多いものです。

こうしたタスクをボイスボットに任せることで、担当者はより重要な業務、つまり人にしかできない対応に集中できる環境が生まれます。これは、単なる業務負荷の軽減にとどまりません。結果的に、組織全体のパフォーマンス向上や生産性の最大化にもつながるのです。

実際、サービス業を中心に、予約管理やリマインド通知などを完全に自動化するケースが増えており、スタッフが売上向上のための業務に時間を使えるようになったという報告もあります。

ボイスボットの導入デメリット

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ボイスボットには多くのメリットがある一方で、導入に際して注意すべき課題も存在します。特に運用面やユーザー体験に直結するポイントについては、事前に把握しておくことが不可欠です。

ここでは、導入前に押さえておきたい主なデメリットを3つご紹介します。

会話の自由度に限界がある

ボイスボットの大きな課題の一つが、「会話の自由度に限界がある」という点です。現在多くのボイスボットは、あらかじめ用意されたシナリオ（会話の流れ）に基づいて動作するため、想定された範囲外の質問や話題には柔軟に対応できないケースが少なくありません。

たとえば、ユーザーが想定外の用語を使ったり、話を横道に逸らした場合、ボイスボットがその意図を正確に理解できず、同じ回答を繰り返してしまうことがあります。こうなると、利用者側は「ちゃんと話が通じない」と感じてストレスを抱えることになりかねません。

だからこそ、導入時には「このボットは何ができて何ができないのか」という範囲を明確にし、それに応じた使い方や運用設計を行うことが重要です。

導入に時間とコストがかかる

ボイスボットのデメリットの2つ目としては「導入に時間とコストがかかる」というものが挙げられます。

特にオンプレ型や業務特化型の導入では、要件定義から設計・開発・検証までのプロセスに数ヶ月を要することも珍しくありません。

初期投資や設計工数がかさむ場合には、投資対効果が見えにくくなるリスクもあるため、スモールスタートでの検証やクラウド型からの段階的導入が推奨されます。

想定外の発話に弱いリスク

ボイスボットのデメリットの3つ目としては「想定外の発話に弱いリスク」というものが挙げられます。

特に、音声認識が曖昧になりやすい「雑音環境」「専門用語」「方言」などの条件下では、正確に意図を把握できない可能性があります。

想定外の対応を誤ると、ユーザー体験の低下やクレームに繋がるおそれもあるため、導入前には十分な音声データのテストや誤認識時のエスカレーション設計が必要です。


ボイスボットの機能一覧

基本機能

機能 解説
AIが自動応答 ユーザーからの問い合わせに対し、業務ごとに構築したFAQや蓄積した応対履歴のデータベースから適切な回答を抽出し、AIが音声で自動回答を行う
回答や参照URLの送信 ユーザーの希望により、回答内容や参考となるURLをSMSなどで送信することが可能
AIが学習 ボイスボットのAIは自動応答するたびに機械学習をし続けるため、利用しつづけることで応答品質の向上が期待できる
業務設計・対話シナリオ設計 どの電話応対業務をボイスボットで自動応答するか、ボイスボットへ誘導するコールフローなどの業務設計、業務効率化と高い顧客体験を実現するための対話シナリオ設計などをサポートするボイスボットサービスもある

ボイスボットの選び方・比較のポイント

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ボイスボットを導入する際、「どの製品にするか」の判断は簡単ではありません。機能や価格だけでなく、自社の業務や顧客対応に適しているかどうかも重要なポイントです。

ここでは、比較検討時に見ておきたい5つの観点をわかりやすく解説します。

①：対応チャネルの種類で比較する

まず注目したいのは、「対応チャネルの種類で比較する」という観点です。ボイスボットというと電話のイメージが強いですが、最近ではLINEやGoogleアシスタント、Amazon Alexaなど複数のデバイスやプラットフォームに対応している製品も増えています。

例えば、電話対応だけでなく、LINEを使って予約確認をしたり、スマートスピーカーと連動して家庭内での案内業務を行ったりと、ユーザーとの接点が広がることで利便性が大きく向上します。

逆に、単一チャネルにしか対応していない製品を選ぶと、将来的な活用の幅が狭まり、機会損失につながる可能性も。中長期的な視点で、どのチャネルに対応できるかを必ず確認しましょう。

②：音声認識と会話精度で比較する

次に大切なのが、「音声認識と会話精度」です。ユーザーが発した言葉を正しく聞き取り、意図を理解できなければ、ボイスボットはその役割を果たせません。

特に、日本語はイントネーションや方言、話し方に個人差が大きく、単純な音声認識エンジンでは対応しきれない場面もあります。そのため、ディープラーニングなどの技術を活用した、高度なASR（自動音声認識）を採用している製品を選ぶことが重要です。

もし認識精度が低いと、「もう一度お願いします」の繰り返しで顧客が離脱するリスクもあります。少しでもストレスのない会話体験を実現するためには、精度の高さが信頼性につながると考えておくべきでしょう。

③：シナリオ作成の柔軟性で比較する

3つ目のポイントは、「シナリオ作成の柔軟性」です。ボイスボットは、あらかじめ設計された「会話の流れ」に沿って応答する仕組みが基本。そのため、業務に合ったシナリオをどれだけ柔軟に作れ*かが、導入後の使いやすさを左右します。

例えば、ドラッグ＆ドロップで誰でも簡単に会話フローを作成できるツールであれば、非エンジニアでも運用可能です。一方で、複雑な条件分岐や外部APIとの連携が求められる業務では、細かい設定が可能な製品を選ぶ必要があります。

導入後に「思ったようなシナリオが組めなかった」という事態を避けるためにも、事前にデモを試し、使いやすさと柔軟性を見ておくと安心です。

④：他システムとの連携性で比較する

次に確認すべきは、「他システムとの連携性」です。ボイスボット単体でできることには限界がありますが、CRM（顧客管理システム）や予約管理、在庫管理などとつながることで、業務の自動化レベルは一気に高まります。

例えば、病院の診療予約ボイスボットであれば、患者情報と連携することで予約ミスを防ぎ、手作業を減らすことが可能です。ECサイトなら、在庫情報と結びつけて注文受付ができます。

APIやWebhookの対応状況を事前にチェックしておくことで、将来的な拡張性にも対応できる製品を選定できるでしょう。

⑤：セキュリティ・信頼性で比較する

最後の比較ポイントは、「セキュリティ・信頼性」です。ボイスボットでは通話内容や顧客情報など、機密性の高いデータを取り扱うケースが多く、万が一の情報漏えいは企業にとって大きなリスクとなります。

安心して使うためには、通信の暗号化、アクセス制御、操作ログの記録といった基本的なセキュリティ機能に加えて、PマークやISO27001などの認証取得があるかも確認しておくとよいでしょう。

さらに、可用性や通話品質を担保するために、サービスレベルアグリーメント（SLA）を提示しているかも重要なチェック項目です。安定稼働が求められる業務ほど、こうした信頼性の担保が欠かせません。

ボイスボットの導入で注意すべきポイント

ボイスボットは便利な仕組みですが、導入すればすぐに効果が出るわけではありません。むしろ、準備不足や設計ミスによって期待した成果が得られないケースも少なくないというのが実情です。

ここでは、導入を成功に導くために事前に確認しておきたい「3つの注意ポイント」を整理してご紹介します。

ボイスボットの導入で注意すべきポイント

  • 想定利用シナリオの明確化
  • 顧客層に合った音声設計
  • 担当部門との連携体制

想定利用シナリオの明確化

導入時に最初に考えるべきは、「どの業務にボイスボットを使うのか」という利用シナリオの明確化です。ここが曖昧なままだと、実運用で機能がフィットせず、かえって顧客体験を損なう恐れがあります。

例えば、よくある問い合わせ対応や予約受付には向いていても、クレームや緊急性の高い対応には不向きです。すべての業務を自動化できるわけではないため、あらかじめ適した業務・適さない業務を切り分けておくことが重要です。

顧客層に合った音声設計

ボイスボットは「声」で会話をします。だからこそ、「誰に話しかけるのか」を意識した音声設計**が欠かせません。

例えば、高齢者を対象とする案内では「ゆっくり・はっきり」とした音声で、聞き取りやすさを最優先に。一方、若年層が多いサービスでは「テンポよくカジュアルなトーン」のほうが親しみやすく感じられることもあります。

言葉遣いや話すスピード、話し方のトーンなど、顧客の属性に応じて最適化することで、違和感のないスムーズな対話が実現できます。ボイスボットは「第一印象」を決める存在です。その印象を左右する「声の設計」は、決して軽視できません。

担当部門との連携体制

もう一つ、意外と見落とされがちなのが「社内での連携体制」です。ボイスボットの導入はIT部門だけで進めるプロジェクトではありません。実際に顧客と接する部門の協力がなければ、機能していかないのが現実です。

例えば、カスタマーサポートや営業チームが抱える課題やニーズを把握せずに設計を進めると、「現場では使いにくいシナリオ」が出来上がってしまいます。これでは意味がありません。

導入初期から現場担当と連携し、リアルな業務フローに即した設計・改善プロセスを共同で作ることが成功のカギです。特に導入後も、フィードバックをもとに定期的にチューニングする運用体制を整えておくことで、継続的な活用が期待できます。

ボイスボットの価格・料金相場

ボイスボットの導入にかかる費用は、大きく2つのタイプに分かれます。自社環境に合わせて構築するオンプレ型(構築型)と、クラウド経由で手軽に利用できるクラウド型(SaaS型)です。

それぞれの特徴や費用感は大きく異なります。以下に、企業規模別の参考価格をまとめた表をご紹介します。

費用相場 オンプレ型(構築型) クラウド型(SaaS型)
小規模企業向け 100万円〜300万円 月額3万円〜10万円程度
中堅〜大企業向け 500万円〜2,000万円以上 月額10万円〜50万円以上
特殊業務・カスタム対応 要個別見積 要個別見積

オンプレ型(構築型)の価格・料金相場

オンプレ型のボイスボットは、初期費用として100万円〜2,000万円以上かかるのが一般的です。これは、システムを自社専用にゼロから構築する必要があるため。高度なカスタマイズやセキュリティ対応が求められる企業に適しています。

具体的には、音声ゲートウェイの導入、サーバーの構築、音声認識エンジンとの連携、シナリオ設計など、プロジェクト規模も大きくなります。特に、大規模なコールセンターや自治体、金融機関などでは、業務要件にあわせて綿密な開発が必要とされるケースが多いです。

その分、導入後の自由度は高く、社内のIT体制が整っている企業にとっては有効な選択肢となるでしょう。

クラウド型(SaaS型)の価格・料金相場

一方で、クラウド型のボイスボットは、月額3万円〜50万円程度が主流です。初期費用がかからない、あるいは非常に抑えられているため、初めて導入する企業や小規模事業者でも手を出しやすいのが魅力です。

料金体系は主に以下の3つに分かれます。

  • 月額固定プラン
  • 通話数や音声API利用量に応じた従量課金
  • 上記2つを組み合わせたハイブリッド型

例えば、月間数千件程度の問い合わせに対応するケースであれば、月額10万円以内で運用できることも珍しくありません。この価格帯なら、トライアル導入や部門単位でのスモールスタートにも適しています。

また、クラウド型はバージョンアップや新機能の追加が随時提供されるため、常に最新の技術を利用できるという点も大きなメリットです。

ボイスボットの最新トレンド

音声対話技術は、いま急速に進化しています。従来は「決まったフローに従うだけ」の存在だったボイスボットも、最近ではより人間らしい会話や、柔軟な応答が可能になってきました。

ここでは、ボイスボットの進化を感じられる最新のトレンドを5つに絞ってご紹介します。

ボイスボットの最新トレンド

  • 生成AIによるフリートーク対応
  • 感情解析を活用した対応の高度化
  • ノーコード開発の進化
  • エッジAIによるリアルタイム処理
  • マルチリンガル対応の強化

生成AIによるフリートーク対応

まず注目すべきは、ChatGPTなどの生成AIを活用した“フリートーク対応”の広がりです。これまでのボイスボットは、「あらかじめ用意されたシナリオ通りに話す」ことしかできませんでした。

しかし最近は、生成AIを組み込むことで、事前に想定していない質問にも自然な返答ができるようになってきています。まるで本物の人間と話しているような柔軟な応答が可能になり、顧客体験が一段階アップしています。

感情解析を活用した対応の高度化

次に挙げたいのが、「感情解析を活用した対応の高度化」です。

話すスピードや声のトーン、抑揚などから、「怒っているのか」「不安なのか」といった感情をAIが読み取り、対応内容を切り替えるというもの。たとえば、クレームが予兆される場合には、自動的に人間のオペレーターへ接続するといった活用が進んでいます。

ノーコード開発の進化

3つ目は、ボイスボット開発のハードルを一気に下げる「ノーコード開発の進化」です。

以前はエンジニアによる複雑なコーディングが必要だったシナリオ構築も、いまではGUI上でドラッグ＆ドロップするだけで会話フローが作れるツールが登場しています。

この進化により、マーケティングやカスタマー部門など、非エンジニアの現場担当者でもボイスボットの運用や改善ができるようになりつつあります。

エッジAIによるリアルタイム処理

4つ目は、「エッジAIによるリアルタイム処理」の進展です。

従来のボイスボットは、クラウドを介して音声を送受信していたため、どうしてもタイムラグが発生しやすい構造でした。そこで登場したのが「エッジAI」という技術。端末そのものにAIを搭載し、クラウドに頼らずローカルで音声を処理する仕組みです。

これにより、応答までのスピードが格段に速くなり、リアルタイム性が重視される製造業や物流、医療現場などでの活用が加速しています。

マルチリンガル対応の強化

そして最後に、グローバル対応を視野に入れた「マルチリンガル対応の強化」です。

外国人観光客の増加や海外拠点での利用を見据えて、英語・中国語・韓国語など複数言語での高精度な音声認識と自然な応答が求められるようになっています。

従来は言語ごとに別々のボットを用意する必要がありましたが、最近では1つのボイスボットで多言語に対応できるサービスも登場しています。これにより、国際的なカスタマー接点の強化や、企業のグローバル展開を後押しするインフラとしての役割も期待されています。

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