AI IVRとは？従来のIVRと何か違う？電話業務を効率化する機能や導入メリット

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AI IVR（自動音声応答）とは？

AI IVRとは、 AI技術を活用して電話対応を自動化できる音声応答システム です。

従来のプッシュ操作型IVRとは異なり、音声認識や自然言語処理を用いて、発信者の話した内容を理解しながら適切な案内や振り分けを行える点が特徴です。

営業時間外の自動応答や定型的な問い合わせ対応を効率化できるため、コールセンターや企業の代表電話における業務負担の軽減や顧客対応の品質向上につながります。

従来のIVRの課題

従来のIVR（自動音声応答）は、あらかじめ設定した分岐シナリオに沿って案内を行う仕組みのため、運用が安定しやすい一方で 柔軟性や改善スピードに課題が残りやすい とされています。

特に問い合わせ内容が多様化する状況では、単純な番号選択型だけでは顧客ニーズに対応しきれず、オペレーターの業務負担や顧客体験の質に影響を与えるケースも少なくありません。

ここでは、従来IVRが抱えやすい代表的な課題を解説します。

対応パターンの柔軟性が不足している

従来のIVRは、事前に設計した番号分岐や固定シナリオに依存するため、 想定外の問い合わせや複雑な用件に対応しにくい 傾向があります。

例えば「契約変更と請求確認を同時にしたい」といった複合的な要望に対しては、選択メニューを行き来する必要があり、顧客にとって操作負担が大きくなります。

また、新サービス開始やキャンペーン変更のたびにシナリオ改修が必要となり、スピーディーな運用改善を阻害する要因にもなります。

顧客満足度が向上しにくい

従来のプッシュ操作型のIVRでは、 「どの番号を押せばよいかわからない」「案内が長くてストレスを感じる」といった不満が生じやすく 、顧客体験の向上につながりにくい場合があります。

特に急ぎの問い合わせでは、複雑な音声ガイダンスが離脱やクレームの原因になることもあります。

結果としてオペレーターへの不満が増えたり、企業への印象低下につながるリスクもあり、顧客満足度向上の施策としては限界を感じる企業も少なくありません。

運用・改善が属人的になりやすい

従来のIVRでは、 通話ログの確認や改善施策の検討が担当者の経験に依存しやすく 、運用が属人化しがちです。

ログ分析や改善が手作業中心となるケースも多く、問い合わせ傾向の把握に時間がかかるため、タイムリーな改善が難しくなります。

また、繁忙期に応答が集中しても最適な分岐設計をすぐに反映できず、応答率の低下や顧客待ち時間の増加といった課題を引き起こすこともあります。

オペレーター負荷が軽減しきれない

本来は業務効率化を目的としたIVRでも、 一次切り分けが不十分な場合は有人対応が増え 、結果的にオペレーターの負荷が残るケースがあります。

同じ質問への繰り返し対応が発生すると、対応品質のばらつきや疲労によるミスの原因に。

さらに、単純な転送だけでは応答率や平均処理時間（AHT）の改善に限界があり、抜本的な効率化には新たな仕組みの導入が求められる場面もあります。

AI IVRが注目される理由

企業の電話対応では、人手不足や問い合わせ増加により、従来のIVRやオペレーター中心の体制だけでは対応しきれないケースが増えています。

こうした背景から、 応対の自動化と顧客体験向上を両立できる手段として、AIを活用したIVRの導入が注目 されています。

AI IVRは音声認識やデータ分析を活用し、問い合わせ内容の理解や適切な振り分けを自動で行える点が特徴です。ここでは、AI IVRが選ばれる背景を具体的に解説します。

問い合わせ対応の自動化ニーズが高まっている

コールセンター業界では人手不足や採用難が続いており、限られた人員で問い合わせ対応を維持することが大きな課題となっています。

また、顧客からは24時間いつでも問い合わせできる体制が求められるようになり、営業時間外における自動応答の重要性も高まっています。

AI IVRを活用すれば、繁忙 期の入電増加や営業時間外の問い合わせにも自動で対応 でき、 簡単な問い合わせはAIが処理しつつ、有人対応が必要な案件のみをオペレーターにつなぐ 運用が可能です。

人手不足と24時間対応という両面の課題を同時に解決できる点が、問い合わせ対応の自動化ニーズが高まる理由と言えるでしょう。

顧客体験の改善が求められている

近年は「疑問をすぐに解決したい」「人と話さず手続きを済ませたい」といった自己解決志向が高まっており、電話対応にもスピードと利便性が求められています。

一方で、長い待ち時間や複雑な音声案内への不満は増加傾向にあります。

AI IVRは 音声対話によってスムーズに用件を理解 し、 必要に応じてチャットやWebページへ誘導 することも可能です。

これにより、顧客が最適なチャネルで問題を解決できる環境を実現し、全体的な顧客体験の向上につながります。

AI IVRでできること・機能

AI IVRでは、 音声認識による用件のヒアリング 、適切な部署や担当者への 自動振り分け 、 FAQ回答の自動化 などが可能です。

例えば「請求について知りたい」と話しかけるだけで該当する案内を再生したり、問い合わせ内容に応じてオペレーターへ転送したりできます。

また、通話内容のテキスト化や分析機能を備えるサービスもあり、顧客ニーズの把握や業務改善にも活用できます。

これにより、待ち時間の削減や応対品質の均一化を実現します。

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従来のIVRとAI IVRの違いを比較

従来のIVRとAI IVRは、仕組みや得られる効果が大きく異なります。

従来型は安定した運用がしやすい一方で、柔軟性や改善スピードに課題がありました。

AI IVRは音声認識や自然言語処理を活用することで、 問い合わせ内容に応じた柔軟な対応やデータ活用を実現できる 点が特徴です。

ここでは、選択肢設計や顧客体験、運用面などの観点から両者の違いを具体的に解説します。

選択肢設計の柔軟さ

従来IVRは「1を押すと〇〇、2を押すと△△」といった固定メニュー型が中心で、事前に設計したシナリオに依存します。

そのため、問い合わせ内容が増えるほど選択メニューが複雑化し、設計変更にも工数がかかります。

一方AI IVRは 会話内容を理解して柔軟に分岐できる ため、顧客は自然に話すだけで最適な案内へ進めます。

シナリオ変更も比較的柔軟に行える ため、サービス改定や繁忙期の対応にもスピーディーに対応可能です。

ユーザー側の操作のしやすさ・利便性

従来型IVRでは、長い音声案内を聞きながらダイヤル操作を行う必要があり、急いでいる顧客にとってはストレスになる場合があります。

特にスマートフォン利用が増えた現在では、直感的に操作できる体験が求められています。

AI IVRは顧客が 音声対話によって用件を直接伝えられる ため、操作負担を減らしながらスムーズな案内を実現できます。

結果として、待ち時間の体感短縮や離脱率の低下にもつながります。

対応可能な問い合わせ範囲

従来IVRは定型的な案内や簡単な振り分けに強みがありますが、複雑な問い合わせや複合的な要望には対応しづらい側面があります。

AI IVRは 自然文理解により幅広い質問内容を把握 でき、FAQや社内データベースと連携することで、より具体的な案内を提示できます。

例えば契約内容の確認や手続き方法の案内なども自動化でき、対応範囲を大きく広げられる点が特徴です。

オペレーター連携の精度

従来IVRでも、番号選択の結果や事前入力情報をオペレーターへ連携することは可能ですが、内容が選択肢ベースに限られるため、実際の用件を細かく把握しきれないケースもあります。

AI IVRでは、自然文理解によって発信者の話した内容をもとに用件を整理し、 より具体的な情報をオペレーターへ引き継ぎやすい 点が特徴です。

さらに、FAQやデータベースとの連携により、AIで完結できる問い合わせを増やしながら、有人対応が必要なケースのみを適切に転送できるため、応対品質の向上と業務効率化の両立につながります。

運用・改善のしやすさ

AI IVRでは通話ログの収集や分析を自動化しやすく、問い合わせ内容をAIが分類・可視化できるため、 改善ポイントをデータベースとして把握しやすく なります。

従来のIVRでもログ取得自体は可能ですが、分析や傾向把握が手作業中心になりやすく、改善までに時間がかかるケースもあります。

AI IVRであれば、 問い合わせの変化をリアルタイムに近い形で把握できる ため、シナリオ改善や運用最適化のスピードを高めやすい点が大きな違いです。

導入コスト・ROIの考え方

従来のIVRは比較的初期費用を抑えやすい一方で、人件費削減や顧客体験向上の効果が限定的な場合もあります。

AI IVRは導入コストがやや高く見えることもありますが、問い合わせの自動化による人件費削減や応答率の向上、顧客満足度の改善といった効果が期待できます。

ROI（投資に対してどれだけ効果や成果が得られるかを示す指標）の観点で見ると、初期費用だけで判断するのではなく、 運用効率や対応品質の向上まで含めた“長期的な費用対効果”ではプラスになりやすい 点が特徴です。

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AI IVRの導入メリット・デメリット

メリット

人件費削減とオペレーター業務効率化

AI IVRを導入することで、一次対応や定型的な問い合わせ対応を自動化でき、 オペレーターが対応すべき件数を大幅に削減 できます。

例えば、営業時間や請求確認などの問い合わせはAIが対応し、複雑な相談のみ有人対応へつなぐ運用が可能です。

これにより平均対応時間（AHT）の短縮にもつながり、少人数体制でも応答率を維持しやすくなります。

結果として、人件費の最適化と業務効率の向上を同時に実現できます。

あふれ呼対策と応答率の改善

特定の時間帯に入電が集中すると、オペレーターが対応しきれず「あふれ呼」が発生しやすくなります。

AI IVRで 一次受付を自動化することで、オペレーターの負荷を分散 し、応答率の低下を防ぐことが可能です。

​​​​​​​また、折り返し予約やSMS連携によって顧客の連絡先や要件を取得できるため、取りこぼしの防止にも効果的です。

​​​​​​​待ち時間のストレス軽減にもつながり、クレーム削減や顧客満足度の向上が期待できます。

24時間対応による機会損失防止

AI IVRは営業時間外でも自動で受付を行えるため、 夜間や休日の問い合わせ機会を逃しにくくなります 。

​​​​​​​例えば予約受付や資料請求、問い合わせ内容の記録などを自動化することで、翌営業日にスムーズなフォローが可能になります。

​​​​​​​また、システム障害や緊急案内が必要な場合も、事前に設定した内容を自動で案内できるため、企業側の負担を増やさずに情報提供を継続できます。

顧客体験（CX）の向上

AI IVRは会話形式で用件を伝えられるため、 番号選択に比べて直感的でストレスの少ない操作が可能 です。

​​​​​​​顧客の発話内容をもとに用件を整理し、必要な情報をオペレーターへ引き継ぐことで、同じ説明を繰り返す手間も減らせます。

​​​​​​​また、FAQ対応やセルフ解決の導線を強化できるため、自己解決率の向上にも寄与します。

​​​​​​​結果として、スムーズで一貫性のある顧客体験を提供できる点が大きなメリットです。

問い合わせ分析・改善の高度化

AI IVRでは会話ログを自動で蓄積し、 問い合わせ内容の傾向をデータとして可視化しやすく なります。

​​​​​​​従来のIVRでもログ取得は可能ですが、AI IVRでは分析や分類を効率化できるため、改善サイクルを回しやすい点が特徴です。

​​​​​​​例えば問い合わせの多い内容をFAQに反映したり、Web導線を見直したりすることで、入電そのものを減らす施策にもつなげられます。

​​​​​​​データに基づいた運用改善ができる点は、大きな強みと言えるでしょう。

​​​​​​​デメリット

従来IVRより導入・運用コストがかかる場合がある

AI IVRは音声認識や自然言語処理などの機能を活用するため、従来IVRと比べて初期費用や月額費用が高額になる場合があります。

​​​​​​​また、FAQ連携や外部システム連携を行う場合は追加開発が必要になることもあります。

とはいえ、一次対応の自動化による人件費削減や応答率改善などの効果を踏まえると、 長期的な費用対効果ではプラスになるケースも多い ため、短期的なコストだけで判断しないことが重要です。

シナリオ設計や運用チューニングに時間がかかる

AI IVRは柔軟な対応ができる反面、導入初期はシナリオ設計や会話フローの調整に手間や時間がかかることがあります。

​​​​​​​例えば、問い合わせの分類方法やオペレーターへの転送条件を適切に設定しないと、想定外の対応が増える可能性があります。

​​​​​​​実際の通話ログをもとに改善を繰り返しながら精度を高めていく運用が必要になるため、導入後すぐに完成形を目指すのではなく、 段階的なチューニングを前提にした計画が求められます 。

顧客によってはAI対応を好まない

AIを活用した自動対応は、高齢層や緊急性の高い問い合わせにおいて不満が出る場合もあります。

​​​​​​​ 対策として、AIで解決できる内容と有人対応が必要なケースを適切に切り分け 、早期にオペレーターへ転送できる導線設計が重要です。

​​​​​​​また、案内フローが複雑すぎると逆に顧客体験を損ねる可能性もあるため、利用者の行動を想定したシンプルな設計を意識する必要があります。

社内運用体制の整備が必要

AI IVRを効果的に活用するには、導入後の運用体制づくりも欠かせません。

​​​​​​​シナリオ管理や分析を担当する役割を明確にし、 FAQ更新やWeb導線の改善と連携できる体制を整えることが重要 です。

​​​​​​​また、通話ログや問い合わせデータをもとに改善PDCAを回していくことで、AIの精度や自己解決率を継続的に高めることができます。

​​​​​​​システム導入だけでなく、運用プロセスまで含めて設計することが成功のポイントです。 

▶IVRyなら用件にあわせて電話を振り分け！よくある問い合わせはIVRとAIで自動対応​​​​​​​

AI IVRの導入が向いているケース

AI IVRはすべてのコールセンターに必要というわけではありませんが、 入電数や対応内容、運用体制によっては大きな効果を発揮 します。

​​​​​​​特に人手不足や問い合わせ増加といった課題を抱えている現場では、一次対応の自動化や顧客体験の改善を同時に実現できる可能性があります。

​​​​​​​ここでは、AI IVRの導入メリットを最大化しやすい代表的なケースを紹介します。

長時間対応が必要なコールセンター

夜間や休日を含めた長時間対応が求められるコールセンターでは、AI IVRが一次受付を担うことで運用負荷を大きく軽減できます。

​​​​​​​例えば 24時間の問い合わせ受付や営業時間外の要件取得を自動化する ことで、オペレーターのシフト負担を増やさずに対応体制を維持できます。

​​​​​​​緊急案内や障害情報の自動ガイダンスにも活用できるため、人的リソースを増やさずにサービス品質を保ちたい企業に向いています。

定型的な問い合わせが多いコールセンター

請求内容の確認、営業時間の案内、予約変更など、よくある問い合わせが多いコールセンターではAI IVRの効果が出やすい傾向があります。

​​​​​​​これらの定型対応を自動化することで、 オペレーターはクレームや個別相談などの複雑な対応が求められる業務に集中 できます。

​​​​​​​また、FAQやデータベースと連携すれば自己解決率の向上にもつながり、入電数そのものを減らす施策としても活用できます。

特定時間帯に入電が集中するコールセンター

キャンペーン開始直後や月初など、特定の時間帯に問い合わせが集中するコールセンターでは、AI IVRによる一次受付が有効です。

定型的な一次対応をAIが行う ことで、オペレーターへの負荷を分散し、あふれ呼の発生を抑えられます。

​​​​​​​さらに、折り返し予約やSMS連携を活用すれば、対応しきれなかった顧客情報も取得できるため、機会損失を最小限に抑えながら応答率改善を目指せます。

オペレーター不足に課題があるコールセンター

採用難や離職率の高さなどでオペレーター不足に悩むコールセンターでは、AI IVRが業務効率化の手段として有効です。

​​​​​​​ 一次切り分けやFAQ対応をAIが担うことで、オペレーターの対応範囲が整理 され、少人数でも運用を維持しやすくなります。

​​​​​​​人員を増やさずに運用改善を目指したい企業に適した選択肢と言えるでしょう。

AI IVRの最新動向と注目トレンド

AI IVRは近年、単なる自動音声応答から 「会話型AI」 や 「データ連携型プラットフォーム」 へと進化しています。

​​​​​​​音声認識や自然言語処理の精度向上により、顧客の話し方に合わせた柔軟な対応が可能になり、コールセンターの役割も変化しつつあります。

​​​​​​​また、CRMや顧客データと連携することで、入電時点から最適な対応を実現できる点も注目されています。ここでは、AI IVRの最新トレンドを2つの観点から解説します。

自然言語処理による会話型AI IVR

従来のプッシュ操作型IVRに代わり、自然言語処理を活用した会話型AI IVRが注目を集めています。

​​​​​​​ 顧客は「請求内容を確認したい」「予約を変更したい」など、音声で用件を伝えられる ため、ダイヤル操作の負担が減り、スムーズな案内が可能になります。

AIは発話内容を解析して意図を理解し、適切な回答や分岐へ誘導するため、複雑な問い合わせにも柔軟に対応できます。

​​​​​​​自己解決率の向上や離脱率の低下といったCX改善にもつながる点が大きな特徴です。

顧客データ連携による自動ルーティング

最新のAI IVRでは、CRMや顧客管理システムと連携し、 発信者情報や過去の対応履歴をもとに最適なルーティングを行う仕組み が広がっています。

​​​​​​​例えば、VIP顧客は優先的に担当部署へ接続したり、過去に問い合わせた内容に応じて適切なオペレーターへ振り分けたりすることが可能です。

​​​​​​​これにより、顧客は同じ説明を繰り返す必要がなくなり、オペレーター側も事前情報を把握した状態で対応できます。

​​​​​​​対応効率と顧客満足度の両方を高められる点が、近年の大きなトレンドと言えるでしょう。

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AI IVRに関するよくある質問

まとめ

AI IVRは、従来の番号選択型IVRよりも柔軟な対応や自動化が可能で、電話業務の効率化や顧客体験の向上に役立ちます。

​​​​​​​中でもIVRyは、最短1分・0円から始められる手軽さとAI音声認識やSMS連携などの機能が魅力。

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