音声認識の成功事例4選｜通話の保留が多い・手がふさがる・議事録に半日かかる壁をどう越えたか

「電話の途中で調べものが多く、お客様を何度も待たせてしまう」「両手がふさがる現場で、端末の操作がミスと時間のもとになっている」「1時間の会議の議事録に、半日以上かかっている」。音声認識の導入を検討する会社の多くが、どこかでこうした壁に当たります。

この記事では、音声認識の技術を使って同じような壁を越えた4つの組織の成功事例を集めました。ツールの紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を原因と考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。銀行のコールセンター、洋菓子メーカーの物流センター、電気工事の会社、市役所と、使う場面も規模もばらばらです。「話した言葉を文字にする」技術を、それぞれの現場の業務にどう組み込んだかを読み解きます。

先に結論を言うと、4件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 「書く・打つ・探す」の手間がかかる場面から使っている：通話中の検索、仕分けの入力、会議の文字起こしなど、人が手を動かして文字を扱っていた場面に音声認識を当てていました。
• 現場の道具と流れに合わせている：社員に配ったスマートフォン、無線のマイク、FAQのシステムなど、すでにある道具や業務の流れに合う形を選び、新しい専用機器や大きな改修に頼っていませんでした。
• 時間とミスの数字で効果を確かめている：保留の回数と時間、作業の効率とミスの率、議事録の作成時間など、導入の前後を数字で比べていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてツール提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• 事例ページは2026年11月12日に確認しました。掲載日・更新日が書かれている事例はその日付を、書かれていない事例は「掲載日の記載なし（2026年11月確認）」としています。調べ方の詳細は記事の最後にまとめています。

音声認識の成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

4件の事例を、読者の悩みの型ごとに並べました。前の2件は「業務の最中に音声認識を使った」事例、後の2件は「会議の記録づくりに使った」事例です。成果の数字は各社の事例ページの表記で、比較の基準や定義は事例ごとに違います。

事例1：通話中の調べものが多く、お客様を待たせていた。会話から回答の候補を出し、保留回数が約1割減｜銀行のコールセンター

状況

三井住友信託銀行の確定拠出年金の専用コールセンターは、番号の選択なしでオペレーターが最初から応対し、相談から手続きまでを1本の電話で完結させるのが特徴です。問い合わせ窓口の対応を評価するHDI格付けベンチマークで、2019年以来5年連続で最高の三つ星評価を受けています（事例ページの表記）。

壁

確定拠出年金は制度が複雑で、法改正もあり、オペレーターに求められる知識は膨大です。公的年金や受け取り時の税金の話に及ぶこともあり、1件あたりの通話時間が長くなっていました。オペレーターは手元の資料やExcelのリンク集を見ながら応対していましたが、リンク集は複雑な階層になり、ベテラン以外には使いにくいものでした。1人のお客様への対応が長引けば、1日に応対できる人数が減り、電話がつながりにくくなります。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、これまでの知識を1つのFAQに集め、誰でも正確な情報にすぐたどり着けるようにすれば、属人的な部分がなくなり、通話の時間を減らせると考えました。「TRAINA FAQナレッジ」と、音声認識・要約の「TRAINA VOICEダイジェスト」を導入し、お客様との会話の内容から、AIが検索すべき発言をリアルタイムで抜き出す仕組みにしています。

打ち手

1. これまでの知識を「TRAINA FAQナレッジ」にまとめる。
2. 通話の内容から、AIがリアルタイムで検索すべき発言を抜き出し、回答の候補を画面に表示する。オペレーターは検索ボックスに打ち込まずに、候補をクリックして選ぶ。
3. お客様が所属する会社の情報へのリンクも、AIがリアルタイムで表示する。
4. 新人の研修でも、会話を再現してキーワードを表示させ、実際に近い例で教える。

話しながら答えを探す手間がなくなったことで、通話はどう変わったのでしょうか。

結果

TRAINAの事例ページによると、電話中に回答の候補が表示されるため、保留してスーパーバイザーに確認する必要が減り、導入前後2か月の統計で保留回数が約1割、保留時間が約5%減ったといいます。研修の期間も3分の1程度短くなり、これまで6か月かかっていた第一段階の研修が約4か月で済むようになったと説明しています。担当者は、研修期間の短縮が定着率の向上にもつながっていると感じていると話しています。

ここが効いた

• 音声認識を「記録」ではなく、通話中の検索の手間をなくすことに使った。
• 同じ仕組みを、新人の研修にも使った。

支援：野村総合研究所（TRAINA）（TRAINA テキストマイニングの評判・口コミ）／出典：TRAINA 三井住友信託銀行様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例2：両手と目がふさがる仕分けで、端末のタッチ操作がミスと時間のもとに。声で指示・確認する仕組みでミス率84%減｜洋菓子メーカーの物流

状況

銀座コージーコーナーは、洋菓子の製造・販売と喫茶店を営む会社です。物流センターでは、各店舗へ配送する商品の仕分けを行っています。2010年8月に、日立産業制御ソリューションズの手で、AmiVoiceの音声認識技術を使った仕分けのシステムを導入しました。

壁

それまでの仕分けは、ハンディーターミナルのタッチパネルを操作して行っていました。商品を扱いながら画面を見て指で操作する形では、手と目が商品から離れ、作業の速さと正確さに限界があったことが、事例ページの比較から読み取れます。

編集部の読み解き

事例ページには、導入を決めた理由についての担当者の発言は載っていません。成果の説明から、「合成音声で仕分けを指示し、作業者が声で確認する」形にすれば、商品から視線を外さずに行き先を確かめられ、両手も自由になって、速さとミスの両方を改善できると考えたと読み取れます。

打ち手

1. 合成音声で商品の仕分けを指示し、作業者が声で確認する、ハンズフリー・アイズフリーの仕分けのシステムを導入する。
2. 2017年から、情報システム部門と物流センターで仕様を検討し、Android端末にディープラーニング対応の音声認識エンジン（AmiVoice SDK for Android）を載せたシステムにリニューアルする。
3. マイクを無線のタイプに変え、有線のマイクで起きていた接続部分の故障のリスクを減らす。

手と目を商品から離さない仕組みで、ミスはどこまで減ったのでしょうか。

結果

AmiVoiceの事例ページによると、従来のハンディーターミナルのタッチパネル形式と比べて、1時間あたりの作業効率が20%上がり、ミス率は84%減の12万5千分の1になったといいます。リニューアル後は、端末の性能と音声認識の精度の向上により、リニューアル前と比べて作業効率がさらに20%上がり、ミス率は62%減の33万分の1まで下がったと説明しています。商品から視線を外さずに行き先を確認でき、両手が自由になって商品を丁寧に扱えるようになったともしています。

ここが効いた

• 音声認識を、手と目がふさがる作業の「入力の手段」として使った。
• 一度入れて終わりにせず、端末とエンジンを新しくして精度を上げ続けた。

支援：アドバンスト・メディア（AmiVoice）（AmiVoiceの評判・口コミ）／出典：AmiVoice Cloud Platform 株式会社銀座コージーコーナー様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例3：議事録に4〜5時間、外注すると1週間。社員のスマホで録音して文字にし、作成時間を半分に｜総合設備工事

状況

中電工は、創業80年を超える総合設備工事の会社で、屋内の電気工事、空調管工事、情報通信工事などを手がけています。従業員は約3,600名です。人手不足が続く建設業界で、2023年当時、34のタスクを決めてDXの推進プロジェクトに取り組んでいました。

壁

社内のあらゆる部署で、会議や打ち合わせ、現場の作業での議事録・発言録を作っており、1件の議事録に4〜5時間かかっていました。外部に文字起こしを頼むと、完成まで1週間ほどかかります。関連会社が入れていた音声認識のツールも試しましたが、変換の精度に課題があり、実用は難しいという結論になっていました。現場の作業者が議事録に時間を取られ、本来の業務に集中できない状況でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、議事録の作成に大きな効率化の余地があると考え、音声のテキスト化を、DXプロジェクトの17番目のタスクに位置づけました。社員にスマートフォンを配っていた時期で、その活用も課題でした。専用の録音機器がなくても、一般的なスマホで録音した音声をしっかり文字にできることが、Rimoを選んだ最大の決め手だったと話しています。

打ち手

1. 会議の参加者がスマホで録音し、LINE WORKSを通じてクラウドストレージに保存して、Rimoで文字起こしと修正・整形を行う。
2. 現場では、作業者がスマホで録音してクラウドに保存し、事業所にいる工務サポートの担当者が文字起こしと整形を行う。作業者が戻るころには議事録がほぼ完成している状態にする。
3. 建設・電気工事の専門用語や社内の用語を辞書に登録し、変換の精度を上げる。

現場の作業と、議事録の事務作業を分けたことで、何が変わったのでしょうか。

結果

Rimoの事例ページによると、検証時のデータで、4〜5時間かかっていた議事録の作成が2時間と、半分以下の時間で終わるようになったといいます。外部に頼んで1週間かかっていた作業も、翌日には完成するようになり、急ぎの案件にも対応できるようになったと説明しています。外注では1時間の文字起こしに2名でチェックしていたこともあり、1件あたりのコストも大きく下がったと担当者は感じていると話しています。

ここが効いた

• 社員がすでに持っているスマホで録音できる道具を選び、専用の機器をなくした。
• 録音は現場、文字起こしは事務の担当、と役割を分けた。

支援：Rimo（Rimoの評判・口コミ）／出典：Rimo 株式会社中電工様の導入事例（2026年1月13日更新）

事例4：1時間の会議の議事録に半日。音声と文字がつながるツールに切り替え、約30分で完成するように｜自治体

状況

愛知県安城市の経営管理課は、ペーパーレス化やフリーアドレス化など、職員の業務環境と業務の効率を改善する取り組みを担っています。市では以前から議事録を作るシステムを使っていましたが、使っているのは一部の人だけでした。

壁

前のシステムは、音声をアップロードすると文字と時間が出てくるだけで、文字起こしの精度も低く、音声を再生する機能もありませんでした。職員は音声を自分で聞き直しながら修正する必要があり、1時間の会議の議事録に半日ほどかかっていたといいます。自治体の議事録は発言を一言一句そのまま残す必要があり、外部のネットワーク（LGWANの外）を使う際のセキュリティの手間も、ツールが広まらない理由になっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、毎年費用をかけているのに使い勝手が悪いと感じ、ツールの見直しを決めました。デモで使ってみて、自動で精度の高い文字起こしができること、元の音声と文字がつながっていて聞き返しやすいことを高く評価し、セキュリティの手間をかけても使う価値があると判断したと話しています。

打ち手

1. 会議室に集音マイクを置き、雑音が入りにくい環境で録音する。
2. 録音した音声をRimoにアップロードし、画面の上で編集して、議事録としてダウンロードする。
3. 文字をクリックするとその発言の音声が再生される機能を使い、聞き返しの手間をなくす。

聞き返しの手間をなくしたことで、議事録の作業はどこまで短くなったのでしょうか。

結果

Rimoの事例ページによると、1時間の会議であれば、おおむね30分程度で議事録を作れるようになったといいます。前のツールと比べて利用の頻度と人数が大きく増え、これまでITツールが浸透しきっていなかった部署でも使われるようになったと説明しています。担当者は、好評な声が多いため、利用時間の上限を引き上げる予算の増額も検討していると話しています。

ここが効いた

• 文字と音声がつながり、確認したい発言をすぐに聞き返せる道具を選んだ。
• 録音の環境を整えて、文字起こしの精度を上げた。

支援：Rimo（Rimoの評判・口コミ）／出典：Rimo 安城市様の導入事例（2025年4月4日更新）

4つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、4件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。4件という少ない数からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。

勝ちパターン1：人が手で文字を扱っていた場面に当てている

勝ちパターン2：すでにある道具と流れに合わせている

• 中電工は、社員に配っていたスマートフォンで録音できるツールを選び、専用の機器をなくしました。
• 三井住友信託銀行は、FAQのシステムと組み合わせ、会話から回答の候補を出す形にしました。
• 銀座コージーコーナーは、Android端末と無線のマイクで、仕分けの流れの中に音声を組み込みました。

勝ちパターン3：精度を上げる工夫を続けている

• 銀座コージーコーナーは、端末とエンジンを新しくして、ミス率をさらに下げました。
• 中電工は、専門用語や社内の用語を辞書に登録しています。
• 安城市は、会議室に集音マイクを置き、雑音が入りにくい環境で録音しています。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる7つの問い

1. 社内で「聞いて書く」「見ながら打つ」作業に、どのくらいの時間を使っていますか？（中電工は議事録に4〜5時間）
2. 電話の途中で、資料を探してお客様を待たせることはありませんか？（三井住友信託銀行は回答の候補をリアルタイムで表示）
3. 両手や目がふさがる作業で、端末の操作がミスのもとになっていませんか？（銀座コージーコーナーは声で指示・確認）
4. 社員がすでに持っている端末で録音・入力できますか？（中電工は配布済みのスマホを活用）
5. 専門用語や社内の言葉を登録して、精度を上げる準備はできていますか？（中電工は辞書を整備）
6. 録音の環境（マイク、雑音）を整えていますか？（安城市は集音マイクを設置）
7. 導入の前後で、時間やミスの数字を比べる準備はできていますか？（4件とも数字で効果を確かめています）

音声認識の成功事例についてよくある質問

音声認識は、議事録以外にも使えますか？

使えます。今回の事例では、コールセンターで会話から回答の候補を出す使い方（三井住友信託銀行）と、物流センターで声で仕分けを指示・確認する使い方（銀座コージーコーナー）がありました。会議の記録に使う場合は、「AI議事録ツールおすすめ」も参考になります。

専用の録音機器は必要ですか？

中電工の事例では、社員に配っているスマートフォンで録音した音声でも、問題なく文字にできたことがツールを選ぶ決め手になっていました。ただし、安城市のように、会議室に集音マイクを置くなど、録音の環境を整えると精度が上がるという声もあります。

自治体でもクラウドの音声認識を使えますか？

安城市の事例では、LGWANの外のネットワークを使う際のセキュリティの手間はあるものの、それをかけても使う価値があると判断して利用していました。セキュリティの要件は自治体や会社ごとに違うため、導入前に確認してください。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべて事例ページに載っているもので、比較の基準や数字の定義が事例ごとに違います。三井住友信託銀行の数字はFAQのシステムと合わせた効果で、中電工の数字は検証時のデータ、安城市の約30分は録音の環境を整えたうえでの目安です。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、打ち手の順番や考え方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜音声認識ソフトを比べる

自社に合う音声認識のツールを選ぶときは、精度・料金・使い方（API、アプリ）を同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、音声認識ソフトを比べた記事を公開しています。

• 音声認識ソフトおすすめ

今回の事例に登場したツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• TRAINA テキストマイニングの評判・口コミ（事例1 三井住友信託銀行。TRAINAシリーズの音声認識・FAQの製品を使用）
• AmiVoiceの評判・口コミ（事例2 銀座コージーコーナー）
• Rimoの評判・口コミ（事例3 中電工、事例4 安城市）

課題の型ごとに、近い記事もあります。

• 文字にした声を分析したい：テキストマイニングの成功事例
• 会議の記録を自動で作りたい：AI議事録ツールおすすめ

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

確認日：2026年11月12日。

調べ方：Abinの「音声認識ソフトおすすめ」に掲載しているツールと、音声認識の製品を持つTRAINA（野村総合研究所）の、公式の導入事例ページを読みました。比較サイトの事例紹介は使っていません。

選び方：顧客名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました（匿名の事例は除外）。Abinのほかの成功事例記事で紹介した顧客は除き、1つのツールから2件までとしました。読者の悩みの型と業種がばらけるように選んでいます。事例の並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。

件数について：目標は6〜8件でしたが、確認した範囲で、この条件（顧客名・成果の数字・1社2件まで・ほかの記事と重複しない）に当てはまる事例はこの4件まででした。AmiVoiceのほかの事例の多くはサービスの紹介が中心で成果の数字がなく、TRAINAのほかの音声の事例（持田製薬、沢井製薬、帝人ファーマなど）は導入前後を比べた数字がないか見込みの数字でした。Rimoには数字のある事例がほかにもありますが、1社2件までの上限としました。Notta、Azure AI Speech、Amazon Transcribe、Google Cloud Speech-to-Text、ElevenLabs、OpenAIは、日本の顧客名と成果の数字がそろった事例ページを確認できませんでした。

数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は断定していません。

出典

• TRAINA：三井住友信託銀行様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• AmiVoice Cloud Platform：株式会社銀座コージーコーナー様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• Rimo：株式会社中電工様の導入事例（2026年1月13日更新）
• Rimo：安城市様の導入事例（2025年4月4日更新）