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電話対応を、応答から“解決”へその先の業務まで、AIでつなぐ

自然な会話で用件を理解し、ナレッジ参照から手続きの実行、有人への引き継ぎ、通話後の記録・改善まで。電話業務をひと続きのプロセスとしてAIでつなぎます。

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CHALLENGES

重要な顧客接点なのに、
“つなぐ・答える”で止まる。

応答や一次受付は自動化できても、その先の業務や改善は別々の仕組みのまま残っています。

01

回答の精度・品質がそろわない

FAQ・マニュアル・過去対応などのナレッジが分散し、回答の根拠を管理しきれない。

02

会話の先の手続きまで進めない

照会・変更・予約などの実務が、会話とは別のシステムに残る。

03

人に引き継ぐと、説明がやり直しになる

会話内容が引き継がれず、お客様にもオペレーターにも負担が残る。

04

通話後の後処理と改善が回らない

要約や記録に追われ、会話データが次の改善に活かされない。

足りないのは、AIの“話す力”ではなく、ナレッジ・業務システム・人、そして通話後までの“つながり”。

CONCEPT

自然に“話せる”だけでなく、
“解決へ進める”。

音声対話・ナレッジ・CRM／業務API・有人オペレーターをひとつにつなぐ、
業務実行型のAIエージェントです。

同じ電話を、従来のボイスボットとDECA Voice Agentが受けたら。

同じ問い合わせの電話を、従来のボイスボットとDECA Voice Agentが受けた場合の比較アニメーションです。従来のボイスボットは案内や転送で終わりますが、DECA Voice Agentはナレッジ、CRM・業務API、有人連携、通話後の記録とつながり、手続きの完了や、会話内容を引き継いだ担当者への接続まで進めます。

“話せる”だけ従来のボイスボット

会話はできても、業務システムや人とつながっていない
着信中

この通話で使った仕組み

  • 音声対話
  • ナレッジ
  • 業務連携
  • 有人連携
  • 通話後記録

“解決へ進める”DECA Voice Agent

ナレッジ・業務システム・人とつながっている
着信中

この通話で使った仕組み

  • 音声対話
  • ナレッジ
  • 業務連携
  • 有人連携
  • 通話後記録

CASE 01同じ「住所を変更したい」という電話を、2つのAIが受けます。

DEMO MOVIE配送時間変更を、会話から完了まで

本人確認から変更処理、確認メールまで。ひとつの会話でつながる様子をご覧ください。

01 / UNDERSTAND「配送時間を変更したい」を理解
02 / IDENTIFY本人・注文情報を確認
03 / EXECUTE希望時間を確認し変更
04 / FOLLOW-UP後続処理までつなぐ

では、実際の電話はどう流れるのか。1本ずつ処理し、AIで完結するか、人へつなぐかを振り分けます。

CONNECTED ARCHITECTURE

AIで完結し、必要なときは人につなぐ。

入電から、ナレッジ・CRM・業務APIとの連携、AI完結と有人への分岐、
通話後の活用までを、ひとつの流れで設計します。

次々にかかる電話を、AIエージェントが処理して振り分ける様子です。

電話・CTI・PBX／SIPから次々に届く問い合わせを、AIエージェントが受け、ナレッジベースとCRM・業務APIを使って処理します。定型の手続きや照会はAIで完結し、個別の判断が必要な相談は会話の要約と照会結果を付けて有人へ引き継ぎます。どちらの通話も通話後のデータとして記録・分析され、改善がナレッジへ反映されます。

INBOUND着信電話 / CTI / PBX・SIP

    KNOWLEDGEナレッジベースFAQ・マニュアル・過去対応・規約
    AI AGENTAIエージェント待機中

    次の着信を待っています

    1. 用件を理解
    2. ナレッジ参照
    3. CRM・業務API
    4. 判断
    CRM顧客情報・対応履歴
    API照会・手続き実行

    ルートAAIで完結

    FAQ回答・照会・予約変更などの定型業務

      ルートB有人へ引き継ぎ

      複雑な相談・クレーム・例外は、文脈ごと人へ

      引き継ぎメモ

      用件
      —
      確認済み
      —
      理由
      —
      AFTER CALL通話後のデータ活用AI完結・有人対応の両方

      通話が終わるたびに、自動で記録・分析されます

      CALL 1電話がかかってくると、AIエージェントが順番に応対します。

      会話を、次の改善につなげる。

      AI対応・有人対応のどちらの通話も、要約・評価・VoC分析を通じて
      ナレッジと業務の改善へ還流させます。

      請求書の再発行方法についての通話を例に、通話の要約とCRM起票、応対品質評価とVoC分析、FAQの作成を経て、次の同じ問い合わせにAIが答えられるようになるまでの流れを示すアニメーションです。

      PHASE 1記録・構造化01 通話 → 02 要約 → 03 CRM起票

      AI通話の要約

      用件
      対応
      結果

      CRMにケースを作成 #10482 ✓

      PHASE 2評価・分析04 応対品質評価 → 05 VoC抽出・分析

      AI応対品質0点

      • 本人確認
      • 案内の正確さ
      • 話し方・待たせ時間

      AIVoC｜今週の問い合わせ傾向

      • 請求書の再発行0件
      • 配送状況0件
      • 予約の変更0件

      「請求書の再発行」の質問が増加

      PHASE 3改善と次の応対06 ナレッジ改善 → 07 次の応対へ

      AIFAQの下書き作成前

      Q. 請求書を再発行するには？

      次に同じ電話がかかってくると

      この仕組みは、一度にすべてつくる必要はありません。成果を確かめながら、AIに任せる範囲を広げていきます。

      HOW WE DELIVER

      小さく始めて、
      電話業務のAI自律度を段階的に高める。

      電話前の設計から、電話中の構築・連携、電話後の運用改善まで。
      成果を確かめながら、段階的に伴走します。

      電話前設計

      PHASE 0

      現状診断

      入電量、問い合わせ、ACW、ナレッジ、既存システムを整理。

      PHASE 1

      対象業務・ToBe設計

      AIに任せる業務と人の役割、KPI、優先順位を設計。

      電話中構築・連携

      PHASE 2

      Voice Agent構築

      会話、ナレッジ、判断、有人連携の挙動を設計・実装。

      PHASE 3

      CTI／CRM／API連携

      既存環境へ接続し、電話から業務処理までをつなぐ。

      電話後運用・改善

      PHASE 4

      運用／品質／VoC改善

      通話データをもとに、ナレッジ・AI・業務を改善し続ける。

      まずは、いまの電話業務のどこから始められるか。資料と無料相談で、具体的にご確認ください。

      CONTACT

      電話対応を、“解決”まで進めるために。

      支援範囲やユースケース、導入の進め方をまとめた資料をお送りします。

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