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AI電話対応で失敗しないベンダー選び:機能より「伴走力」が重要な理由

コールセンターや受付業務の自動化において、最も多い失敗パターンは「高機能なシステムを入れたが、現場の運用に合わず、改修コストがかさんで放置される」ことです。特に電話対応は、Web画面とは異なり、微妙な「間の取り方」や「声のトーン」一つで顧客満足度が激変するため、導入後の調整が命綱となります。本記事では、新橋トラストクリニック様の事例から導き出された、「買うべきはシステムではなく、一緒に汗をかいてくれるパートナーである」という、失敗しないためのベンダー選定基準について解説します。

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目次

電話AIは導入後に必ず「シナリオ修正」が必要になる。だからこそ、初期機能の多さではなく、あふれ呼対策やトーク内容を即座に改善できる「伴走力(カスタマーサクセス)」でベンダーを選ぶべきである。

なぜ、高機能なAIほど現場で「お荷物」になるのか

要約: 音声認識の精度や会話フローは、現場で実際に使ってみないと正解が分からないため、固定的な仕様書開発はリスクが高い。

多くの担当者が、○や×がついた「機能比較表」を作ってベンダーを選定します。しかし、電話対応の現場では、この「事前の機能要件」こそが落とし穴となります。

実際に、導入直後の現場では、想定外の事態が必ず発生します。

「高齢者のゆっくりした話し方を音声認識できず、エラーになる」「丁寧に説明しすぎて、最後まで聞かずに切られてしまう」といった課題は、運用して初めて判明するからです。

もし、導入したシステムが「シナリオ変更には見積もりからやり直し」という硬直的な契約だったら、プロジェクトはそこで頓挫してしまいます。

失敗する「売り切り型」ベンダーの特徴

  • 契約スタイル: 納品したらプロジェクト完了(検収重視)。
  • 修正対応: 「トーク内容の変更は仕様外です」「次回のアップデートで検討します」と断る。
  • 姿勢: 実際の通話ログ(録音データ)を聞こうとせず、マニュアルを渡して終わり。

現場が必要としているのは、完璧な初期機能ではなく、「やってみて違和感があれば、明日すぐに直せる柔軟性」です。

成功の鍵は「共創」。電話ならではの改善エピソード

要約: 自動応答の機械っぽさを消すために、ベンダーを「業者」ではなく「チームの一員」として巻き込む。

新橋トラストクリニック様の担当者は、インタビューの中で、AIベンダー(ティファナ・ドットコム社)との関係性を次のように表現しています。

「現場に合った形を一緒に作っていければ」

この「一緒に作る(共創)」という姿勢が、AI電話対応の品質を決定づけます。実際に、同クリニックではベンダーと協力し、以下のような細やかなチューニングを行いました。

ケース1:情緒的な「一言」の追加

  • 課題: 予約完了後の「ありがとうございました」だけでは、電話を切る際に冷たい印象があった。
  • 改善: 別れ際に**「お大事になさってください」**という一言を追加。
  • 結果: 患者様から「AIなのに温かみがある」と評価され、利用率が向上。

ケース2:IVRの階層変更

  • 課題: 「〇〇の方は1番を…」というシナリオが長く、途中で電話を切る人(離脱)が多かった。
  • 改善: 頻度の高い項目を最初に読み上げたり、番号を押さずに「予約したい」と言うだけで通じる設定に変更。
  • 結果: 完了率が大幅に改善。

AIは「魔法の箱」ではありません。こうした泥臭い調整が必要です。だからこそ、その泥臭さに付き合ってくれるパートナーを選ぶ必要があります。

サイロ化を防ぐ「プラットフォーム選定」の重要性

要約: あふれ呼対策やWeb連携を一元管理できるベンダーを選び、運用コストを下げる。

パートナー選びでもう一つ重要な視点が、「守備範囲の広さ」です。

「電話対応はA社」「WebチャットはB社」とバラバラに発注すると、以下のような弊害が起きます。

マルチベンダー(バラバラ発注)の弊害

  1. あふれ呼の機会損失: 電話が殺到した際(あふれ呼)、Webサイトへ誘導したくても、システムが別々でスムーズに連携できない。
  2. データの分断: 電話でよく聞かれる質問データが、WebのFAQに反映されない。
  3. 責任の所在不明: 音声品質トラブルが起きた際、「回線の問題か、AIの問題か」でたらい回しにされる。

解決策:「統合プラットフォーム」を持つベンダーを選ぶ

新橋トラストクリニック様が導入している「AIさくらさん」のように、一つのAIエンジンで「電話」「Web」「受付」を横断的にカバーできるベンダーを選べば、ナレッジが一元化され、管理工数も最小限に抑えられます。

よくある質問(FAQ)

Q1: 伴走型のベンダーは費用が高くなりませんか?

A: トータルコスト(TCO)では安くなる傾向があります。

初期費用が安くても、シナリオ修正のたびに追加費用がかかるベンダーの場合、数年で見積もり額が膨れ上がります。月額保守内で柔軟な修正対応を含む「サブスクリプション型」のベンダーを選べば、予算管理も容易です。

Q2: ベンダーの良し悪しを見抜く質問はありますか?

A: 「導入後のシナリオ修正フロー」について具体的に聞いてください。

「『お大事に』の一言を入れたい場合、依頼から何日で反映されますか? また、それは月額費用内で可能ですか?」と質問し、「即日〜数日で、追加費用なし」と即答できるベンダーは信頼できます。

まとめ

AI電話対応の導入は、システムを買うことではなく、「お客様対応のプロ」をチームに迎えることです。

スペック表だけでなく、運用トラブルや改善要望にどう向き合ってくれるかでパートナーを選ばなければ、長い運用期間を乗り越えることはできません。

「売って終わり」ではなく、貴社のコールセンター業務や窓口対応の改善に最後まで責任を持つ。

そんな「伴走力」No.1のパートナーをお探しなら、まずは私たちのサポート体制についてお話しさせてください。

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AIさくらさん(澁谷さくら)

ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。

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