ボイスボットの成功事例8選｜電話がつながらない・高齢のお客様が離脱する・人が増やせない壁をどう越えたか

「繁忙期になると電話がつながらず、お客様を何十分も待たせてしまう」「番号を押して進むIVRを入れたのに、高齢のお客様が操作できずに切ってしまう」「オペレーターの採用も育成も追いつかず、人を増やして対応する方法に限界がある」。ボイスボット（AIが音声で電話に応答する仕組み）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、同じような壁を越えた8社のボイスボットの成功事例を集めました。ツールの機能紹介ではなく、「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。テレビ通販の入浴剤メーカー、シニア向けの保険会社、損害保険会社、健診代行サービス、引越会社、クレジットカード会社2社、お好み焼チェーンと、業種も規模も、自動化した業務もばらけるように選んでいます。

先に結論を言うと、8件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 「件数が多く、手順が決まった業務」から自動化している：解約、予約の変更・キャンセル、証明書の再発行、用件の振り分けなど、件数が多くて流れが決まっている業務を最初の対象にしていました。電話のすべてをAIにする事例はありません。
• お客様の話し方に合わせて、聞き方を作り直している：高齢のお客様向けに手順を4〜5ステップに絞る、「はい・いいえ」で答えられる質問にする、番号はプッシュボタンで受けるなど、聞き方そのものを見直していました。
• 入れて終わりにせず、現場で育て続けている：テスト通話を重ねる、文字起こしを読んで直す、オペレーターが振り分けの正誤をフィードバックするなど、稼働後の改善の仕組みを持っていました。

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・発表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。
• 実証実験（PoC）の結果や、試算の数字が含まれる事例は、その旨を書き添えています。
• 事例ページは2026年11月12日に確認しました。調べ方の詳細は記事の最後にまとめています。

ボイスボットの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

8件の事例を、読者の悩みの型ごとに並べました。前半の3件は「高齢のお客様や手続きの電話を自動化したい」、続く2件は「繁忙期の電話を受けきりたい」、最後の3件は「電話の入口や窓口の負担を減らしたい」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1：9割が70代以上のお客様で、IVRでは解約手続きが進まなかった。声だけで完結する解約受付にして、完了率約90%、待ち呼は1日1桁に｜入浴剤の通販

状況

ホットアルバム炭酸泉タブレットは、重炭酸入浴剤「HOT TAB」シリーズを開発・製造・販売するメーカーです。ドラッグストアや百貨店、ECのほか、テレビ・ラジオ通販で定期便も展開しています。2025年からテレビのインフォマーシャル（長尺CM）を始めたところ、コールセンターへの入電が一気に増えました。インフォマーシャル経由のお客様は9割が70代以上で、90代の方もいるといいます。既存のお客様の対応は、外部委託のオペレーター最大7名と社員4名で回していました。

壁

入電が急増し、待ち呼（電話が集中して受けきれない状態）が1日40〜50件出る日もありました。入電で最も多いのは定期便の解約でした。プッシュボタン式のIVRで用件ごとに窓口を分けたものの、高齢のお客様はボタン操作の段階でつまずき、離脱が多発しました。「お電話をお切りください」という案内を覚えていられず、5時間以上通話がつながったままになった例もあったそうです。土日祝は平日以上に入電があるのに、窓口の営業時間外で対応できていませんでした。コストの制約から、オペレーターを簡単には増やせませんでした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、ボタンではなく、お客様が話した言葉を受け取って進められる対話型でなければ、高齢のお客様には届かないと考えました。高齢のお客様は、話した後にすぐ返事が戻ってこないと不安になるため、発話に対するレスポンスの速さ（応答の間合い）を最も重視しています。入電量に比例して人を増やすのではなく、自動化で人の対応件数を減らす方針を立てました。

打ち手

1. 入電の中で最も割合が高い「解約受付」に自動化の対象を絞る。曜日を問わず手続きが完結する体制を目標にする。
2. 利用中のクラウド型コールセンターシステム（BIZTEL）と連携できることを前提に、複数のAIボイスボットを比べ、応答の間合いを評価してcommuboを選ぶ。
3. 提供会社の伴走支援を受け、高齢のお客様向けに4〜5ステップに絞った解約のシナリオを作る。
4. お試し期間（PoC）で約2,000件の解約手続きを処理し、効果を確かめてから決裁を取る。
5. オペレーターは、サービスの案内やご相談の対応に充てる。

高齢のお客様ばかりの窓口で、AIの電話だけで解約手続きが終わるのでしょうか。

結果

commuboの事例ページによると、2026年8月時点で、ボイスボットによる解約受付の完了率は約90%に達しました。入電が急増したときに1日40〜50件出ていた待ち呼は1日1桁まで減り、件数の最も多い解約の電話については応答率100%で、待ち呼自体がなくなったといいます。オペレーターの増員はゼロでした。PoCでは、1日約3.5人分（試算）のコスト削減効果を確かめ、それがそのまま決裁の根拠になったそうです。

ここが効いた

• 「お客様が操作できない」という原因に対して、ボタンをなくし、声だけで終わる流れにした。
• 高齢のお客様の不安を減らすため、応答の速さという「間合い」をツール選びの基準にした。

支援：commubo（commuboの評判・口コミ）／出典：commubo 株式会社ホットアルバム炭酸泉タブレットの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。数字は2026年8月時点）

事例2：シニアのお客様のゆっくりした話し方に、従来のボイスボットが合わなかった。生成AIで復唱しながら聞き取り、受付完結率7割超、折り返し63%削減｜シニア向けの保険

状況

SBIいきいき少額短期保険は、死亡保険・医療保険・介護保険など、主にシニア世代向けの保険商品を提供しています。顧客との接点の中心は電話の窓口で、デジタル操作が苦手なシニア世代からの問い合わせも多く、スムーズで丁寧な対応が求められていました。

壁

モビルスの発表によると、従来のボイスボットは、お客様の話すスピードがゆっくりだったり、途中で言葉に詰まったりすることに十分対応できず、一定時間返答がないと会話が自動的に終わってしまうといった課題がありました。手続きが途中で終わると、お客様は電話をかけ直したり、オペレーターからの折り返しを待ったりする必要があり、会社にとっても業務負荷とコストが増えていました。

仮説（事例ページで語られていること）

両社は、決められた流れに沿って応対する従来の「シナリオ型」では、想定外の会話や話し方に対応しきれないと考えました。生成AIで意図を解釈し、お客様の話すペースに寄り添いながら用件を深掘りし、必要な情報をまとめて聞き取れば、途中の離脱を防ぎ、折り返しの手間も減らせると考えています。

打ち手

1. 生成AIを使った「AIエージェント型ボイスボット」の実証実験（PoC）を、2025年6月から1か月間行う。
2. お客様の言い直しやゆっくりした話し方にも対応し、回答が不完全な場合は自然に問い返す。
3. 証券番号などをボイスボットが丁寧に復唱して確認する。
4. PoCの結果をもとに正式導入を決め、自動応答専用のダイヤル窓口で受付を始める。

AIが復唱を挟むと、そのぶん会話は長くなります。それでもお客様は最後まで手続きを終えられたのでしょうか。

結果

モビルスの発表によると、実証実験で、ボイスボットだけで受付が完了する割合（完結率）は7割を超えました。細かな復唱・正誤確認をしても、7割超の完結率を維持したとしています。正確な情報が記録されるようになった結果、お客様への折り返し確認は63%減りました。音声確認による修正作業は2分の1に減り、折り返しなどの後処理の工数は半減したといいます。なお、これらは実証実験の結果で、この新機能はMOBI VOICEのビジネスプラン以上と有償の生成AIオプションの契約が必要と発表されています。

ここが効いた

• シニアのお客様の「ゆっくり話す」「言葉に詰まる」という特徴を、AIの側で受け止める設計にした。
• 復唱で聞き取りの正確さを上げ、後から発生する折り返しという手間を減らした。

支援：MOBI VOICE（モビルス）（MOBI VOICEの評判・口コミ）／出典：モビルス SBIいきいき少額短期保険への導入の発表（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。2025年6月からの実証実験）

事例3：解約や証明書の再発行で電話が混み合っていた。件数の多い4業務をボイスボットに誘導し、解約の完結率約70%、入電を月約4,000件削減｜損害保険

状況

あいおいニッセイ同和損害保険のコンタクトセンターは、お客様向けの東京・大阪・沖縄と、代理店向けの新宿の4拠点、合わせて1,200席の規模です。応答率90%以上、20秒以内の応答80%以上という「つながりやすさ」の目標を掲げ、1回の問い合わせで解決することも大切にしています。以前からチャットボットを使っていました。

壁

自動車保険の解約は月約4,500件、控除証明書の再発行は11月に月約2,400件など、比較的単純でも件数の多い受付が集中していました。退職や採用難でオペレーターが不足するなか、特に控除証明書の再発行が集中する11月は、例年オペレーターの負荷が高まっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、最初から大きく導入するのではなく、実際に使ってみて、ボイスボットがどの業務に最適なのかを探ろうと考えました。そのため、素早く導入して検証できることを重視しています。チャットボットで信頼関係のあったカスタマーサクセスの支援が受けられることも、選定の大きな理由でした。

打ち手

1. 4社のツールを比べ、初期費用とサポートの面からPKSHA Voicebot（現PKSHA VoiceAgent）を選ぶ。
2. 自動車保険の解約、控除証明書の再発行、代理店向けのパスワード再発行と電子証明書の更新の4業務に使う。
3. 解約は、理由の聞き方を工夫して最低限のことだけを聞き、「はい」「いいえ」で答えられる質問にする。
4. 控除証明書は、証券番号を言ってもらってデータベースを検索し、データの有無を答える流れにする。
5. 最初に「自動音声で対応しています」と案内して、積極的にボイスボットへ誘導する。代理店のIDなどはSMSでチャットボットに誘導し、テキストで入力してもらう。

お客様に選ばせず、ボイスボットに誘導して、不満は出なかったのでしょうか。

結果

PKSHAの事例ページによると、自動車保険の解約の完結率は約70%、控除証明書の再発行は約65%に達しました。ボイスボットで受付を完結できたコール数は当初の想定の1.5倍程度になり、入電は月約4,000件減ったといいます。11月の控除証明書の再発行の時期にも、例年のようなオペレーターの負荷は出なかったそうです。お客様から特に意見はなく、受け入れられていると担当者は話しています。導入当初は細かな注意の案内を流していたためボイスボットを避ける人が多く、案内を簡略化して数字が上がってきたとも振り返っています。

ここが効いた

• 聞く項目を最低限にし、「はい・いいえ」で答えられる形にして、完結率を上げた。
• 音声で聞き取りにくいIDなどは、SMSからチャットボットに切り替えて、テキストで受け取った。

支援：PKSHA VoiceAgent（PKSHA VoiceAgentの評判・口コミ）／出典：PKSHA AI SaaS あいおいニッセイ同和損害保険の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例4：繁忙期に応答率が下がり、毎年の増員と研修にも限界があった。変更・キャンセル受付から自動化し、応答率が約10ポイント改善｜健診代行サービス

状況

ベネフィット・ワンは、法人向けの健診代行サービス「ハピルス健診」を提供し、申込企業の従業員の健康診断の受付窓口を担っています。健診グループは、予約の受付や変更・キャンセル、受付サイトの使い方、健診機関についての問い合わせなどを幅広く受け、メール対応や事務処理も並行していました。

壁

健康診断の予約は繁忙期に集中し、繁忙期と閑散期で電話の量の差がとても大きい業務です。全員で電話に出ても応対が追いつかず、繁忙期の応答率が下がり、予約をタイムリーに受けられない状態が起きていました。対応しきれない電話が後工程にも響き、健診機関への連絡や報告が営業時間内に終わらないこともありました。繁忙期のたびに短期アルバイトや派遣スタッフを採用して研修し、他部署に応援を頼むこともあり、現場に大きな負担がかかっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、どのボイスボットでも音声認識の精度は常に100%ではないため、その前提で自動化の範囲と運用の流れを考える必要があると話しています。新規予約は、氏名・住所・健診機関名・コース名など固有名詞の聞き取りが多く、思った以上に複雑だと分かったため、まず変更・キャンセル受付から始めるべきだと判断しました。

打ち手

1. 部門横断でボイスボットを検討し、音声認識の品質、管理画面の使いやすさ、シナリオの自由度、受信と発信の両方に対応できる点を評価してcommuboを選ぶ。
2. システム導入の経験がほとんどない現場のメンバー3名がプロジェクトを主導し、社内の会議と提供会社との定例会をそれぞれ毎週行う。
3. 予約番号や保険証番号、氏名、電話番号を聞き取って本人確認し、変更・キャンセル受付を人の手を介さずに完了させる。
4. 氏名は音声で聞き取り、桁数の多い予約番号などはプッシュボタンで受けて、聞き取りの精度を上げる。

システムに詳しくない現場のメンバーだけで、繁忙期までに間に合ったのでしょうか。

結果

commuboの事例ページによると、運用設計を見直したことで業務完了率は85%に達しました。導入後初めての繁忙期には、応答率が従来より約10ポイント改善しました。繁忙期にはボイスボットが1日200〜300件の電話を受けていて、1件あたりの平均対応時間を約5分として試算すると、約350時間/月の工数削減に当たるといいます。本運用を始めた後も、大きな運用変更なく安定して動いているそうです。

ここが効いた

• 聞き取りが難しい新規予約ではなく、本人確認で済む変更・キャンセルから始めた。
• 音声とプッシュボタンを使い分け、聞き取りの精度を設計で補った。

支援：commubo（commuboの評判・口コミ）／出典：commubo 株式会社ベネフィット・ワンの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例5：申し込み済みのお客様の問い合わせで、新規のお客様に手が回らなかった。定型の問い合わせをボイスボットに振り分け、入電の約30%を自動対応｜引越会社

状況

アート引越センターのエントランス部は、引越の申し込みや問い合わせの電話を受ける「受注センター」（東京・大阪・名古屋・広島の4拠点）と、インターネットの申し込みに対応する「IT受付センター」を運営しています。新規のお客様の対応に加え、訪問見積もりや電話見積もりで引越を獲得する業務も担い、下見の獲得本数などをKPIにしています。

壁

受注センターのフリーダイヤルには、新規の申し込み以外に、すでに申し込み済みのお客様からの問い合わせも多くかかってきました。問い合わせが多いときには放棄率（つながらずに切られる割合）が高くなることが課題でした。受け付けた内容は人が該当部署にメールを書いて送っていたため、情報共有が遅れることもありました。従業員の業務負荷も課題でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、問い合わせの対応を効率化してお客様の待ち時間を減らし、人のリソースを新規のお客様への対応に集中させたいと考えていました。訪問見積もりの後の「段ボールを追加したい」「日時を変えたい」といった連絡は、定型的に対応できるものが多いと見ています。

打ち手

1. 2023年6月の展示会でボイスボットを知り、複数のツールを比べる。関西弁で話すお客様への対応など細かな要望に応えるデモを評価する。
2. 2023年12月に1つの受注センターでトライアルを行い、見込んだ効果を確かめてから、2024年2月に本格利用を始める。
3. IVRで電話を受け、用件によってボイスボットに振り分ける。段ボールの追加、日時の変更、サービスの追加・削除、部屋が決まった法人のお客様からの再連絡などを対象にする。
4. ボイスボットで受け付けた内容を、社内システムに自動で連携する。
5. 認識精度や完結率を細かく確かめ、質問の順番や言葉遣いを何度も見直す。

当初は「20%を自動化できればうれしい」と考えていたそうです。結果はどうだったのでしょうか。

結果

PKSHAの事例ページによると、各地域の受注センターに入るすべての問い合わせのうち、約30%をボイスボットで対応しています。担当者は、当初の想定の20%を超える大きな成果だと話しています。人が対応する問い合わせが減ったことで、新規の受注を増やすという目的も、人員を増やさずに達成できているといいます。現場からは「ボイスボットを導入してくれてありがとう」と言われ、電話が鳴り続けて取れない時間帯が減ったそうです。

ここが効いた

• 新規のお客様の対応という「売上につながる仕事」に人を回すために、既存のお客様の定型の問い合わせを自動化した。
• 受け付けた内容をメールで回すのをやめ、社内システムに自動で連携した。

支援：PKSHA VoiceAgent（PKSHA VoiceAgentの評判・口コミ）／出典：PKSHA AI SaaS アート引越センター株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。2024年2月から利用）

事例6：6階層のIVRで離脱が多く、待ち時間は最大20分に。会話で用件を35種類に分けてつなぎ、オペレーターへの着信を月3万件減らす｜クレジットカード会社

状況

セゾンカードを発行するクレディセゾンのインフォメーションセンターには、毎月20万件以上、繁忙期の年末にはさらに多くの問い合わせがあります。東京と大阪のセンターには、約450名のオペレーターがいます。以前から、IVR（自動音声応答）で一部の問い合わせに自動で答えていました。

壁

IVRのシナリオが6階層もあり、回答にたどり着くまでに時間がかかるため、お客様が途中で電話を切る「離脱」が頻繁に起きていました。月約20万件のうち、半数の約10万件はIVRでは対応しきれずにオペレーターにつながり、待ち時間が20分ほどになることもありました。用件は「諸変更」と「それ以外」の2つにしか分かれておらず、「それ以外」では多岐にわたる質問を受けるため、新人オペレーターの心理的な負担が大きく、離職率が高まる要因にもなっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、問い合わせの内容に応じた振り分けをAIに任せ、お客様が希望のメニューに直接つながるようにすれば、待ち時間を短くし、オペレーターの負担も減らせると考えました。そのためには用件を従来より細かく分ける必要があり、AiCallならその振り分けも正確にできると期待しています。定額制で、初期費用と運用費用がほかのサービスの3分の2ほどに抑えられる点も評価しました。

打ち手

1. 「AIナビ」と名づけた仕組みで、お客様が話した問い合わせの内容をAIが35項目に分類する。分類には、Webサイトのチャットボットにたまったデータを学習に使う。
2. 専任の担当者を置き、言葉を理解するモデルと音声認識のモデルの両方をチューニングする。
3. 振り分けた後は、Webの手続きをSMSで案内する、IVRで案内する、オペレーターにつなぐ、の3つに分ける。
4. オペレーターには、お客様がAIと話した内容をテキストで示すダッシュボードを用意し、振り分けが正しかったかをフィードバックしてもらう。
5. オペレーター20人程度のデスクから小さく始め、段階的に広げる。

振り分けの正誤を入力するという新しい作業が増えます。現場の負担は増えなかったのでしょうか。

結果

LINE WORKSの事例ページによると、月10万件あったオペレーターへの着信を3万件減らすことができました。繁忙期の2024年12月も、オペレーターへの着信件数は前年比約30%減ったといいます。お客様が途中で電話を切る離脱率も下がり、IVRだけで対応が終わる完了率は40%増えました。担当者は、振り分けの正誤の登録はAIナビの精度を上げるために欠かせないと、研修や説明会で周知したと話しています。

ここが効いた

• 「諸変更」と「それ以外」の2つだった用件を35種類に分け、お客様を最短の解決策につないだ。
• オペレーターのフィードバックを、AIの精度を上げる仕組みに組み込んだ。

支援：LINE WORKS AiCall（LINE WORKS AiCallの評判・口コミ）／出典：LINE WORKS AiCall 株式会社クレディセゾンの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例7：電話基盤の刷新中でも、AIを試さずに待ってはいられなかった。個人情報を扱わない窓口で小さく始めてAIを育て、自動化率43%、月約500時間を創出｜クレジットカード会社

状況

JCBは、約2,000席の大規模なコールセンターを運営しています。その土台となる電話の仕組み（電話基盤）を全面的に入れ替える計画が進んでいました。オペレーターの採用や育成は年々難しくなり、若い人がオペレーターという職種を選ばなくなってきているという課題もありました。

壁

大がかりな基盤の入れ替えの間は新しい挑戦がしづらく、何もしなければ、完了までの2年間、AIにまったく触れないまま電話対応を続けることになります。一方で、カード会社は電話で機微な個人情報を扱うため、生成AIとの相性は良いとは言えず、厳格なコンプライアンスの壁を越えられる確信もまだありませんでした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、前倒しで取り組めることを探し、個人情報を扱わない窓口から小さく始めるべきだと考えました。最初の対象に、JCBカードが使えるお店からの問い合わせ窓口「加盟店デスク」（月約1万件、約30名体制）を選んでいます。決め手は、カード番号などの個人情報を扱わないこと、着電量が多く効果が見えやすいこと、FAQで完結しやすいこと、自部門の権限が届きやすいことの4つです。システム部門の部長は、ビジネス側だけで進めるとうまくいかないことが多いと語っています。

打ち手

1. システム部門とビジネス部門が組み、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を導入する。
2. 100を超えるFAQを設計し、デスクのメンバーに加盟店役を演じてもらって、わざとゆっくり話す、訛りを入れるなどのテスト通話を約4,000件重ねる。
3. セキュリティ面では、マスキング、日本リージョンでのLLM処理、IP制御、入出力ログの取得などの要件を示し、提供会社が開発で応える。
4. 社内テストで認識率90%以上を確かめてから、呼量の15%程度を占める札幌・福岡で先行リリースする。
5. 本番では当初の振り分け率が69%にとどまったため、現場の担当者が文字起こしを読み込み、エンジニアに頼らずにチューニングを重ねる。

先行リリースでは想定外の発話もあったそうです。そこからどう全国に広げたのでしょうか。

結果

IVRyの事例ページによると、現場でAIを育てた結果、人が介在せずAIが解決する割合は43%になり、全国展開を通じて月約500時間の業務時間を生み出しました。現場の担当者は、気づいたら現場で直し、お客様の反応を確かめ、だめならもう一度直すことを繰り返せたおかげで、全国展開の前に安定稼働できたと振り返っています。今後は、会員側のデスクやグループ会社への展開、通話データを使ったお客様の声の分析を構想しているといいます。

ここが効いた

• 個人情報を扱わず、効果が見えやすい窓口を選んで「小さく始める」ことで、社内の合意を取りやすくした。
• AIを「入れて終わり」にせず、現場がテストとチューニングで育てる役割を担った。

支援：IVRy（IVRyの評判・口コミ）／出典：IVRy 株式会社ジェーシービーの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例8：繁忙時の電話で、目の前のお客様の接客に集中できなかった。AI電話で一次受付し、予約フォームをSMSで送って、電話対応の約8割を自動化｜お好み焼チェーン

状況

千房は、1973年に大阪・千日前で創業したお好み焼・鉄板焼のチェーンです。国内に約60店舗、海外にも数店舗を展開し、ハラル認証店舗やベジタリアンメニューなど多様なニーズにも対応しています。エリアマネージャーが担当する難波や京都の店舗には、旅行会社からの問い合わせや、「今から行けますか」という当日予約の電話が非常に多くかかってきていました。

壁

人手不足に加え、スタッフの約半数が外国籍になり、日本語での電話対応のハードルが上がっていました。固定電話のない家で育った若手スタッフには、電話対応を一から教える必要もありました。特に繁忙時の電話対応はスタッフの大きな負担となり、目の前のお客様への接客に集中できない状況が続いていました。旅行会社からのFAXが、担当者の不在時に放置されるリスクもありました。

仮説（事例ページで語られていること）

エリアマネージャーは、すべての従業員に電話対応の細かな配慮を教え込むのは、時間的にもコスト的にも非常に負担が大きいと考えていました。電話の一次対応をAIに任せれば、スタッフが目の前のお客様に集中できると考えています。低コストで導入でき、自社で柔軟に設定を変えられる点も評価しました。

打ち手

1. 電話の自動応答サービス「アイブリー」と、FAXのサービスを導入する。
2. 当日予約などの電話をAIが受け、予約はWebの予約フォームへ案内する。
3. 営業時間外の電話にも、自動音声で予約フォームのURLをSMSで送る。
4. 一部の店舗から始め、複数の店舗に広げる。

「営業時間外です」と切られていたお客様は、どう変わったのでしょうか。

結果

IVRyの事例ページによると、電話対応の約8割を自動化し、営業時間外でも24時間予約を受けられるようになりました。エリアマネージャーは、忙しい土日に殺到していた「今から行けますか」という電話について、約8割を自動化できて非常に大きな効果を感じていると話しています。お客様にとっても、「営業時間外です」と切られるだけでなく、SMSで予約フォームが案内されるため、結果的に24時間予約できる仕組みになったといいます。現在は複数の店舗で使い、全店への展開も視野に入れているそうです。

ここが効いた

• 電話を「人が出るもの」から「AIが受けて、Webの予約につなぐもの」に変えた。
• 営業時間外の電話を、取りこぼしではなく予約の機会に変えた。

支援：IVRy（IVRyの評判・口コミ）／出典：IVRy 千房株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

8つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、8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。8件からの観察なので、「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：「件数が多く、手順が決まった業務」から自動化している

どの事例も、電話のすべてをボイスボットに任せてはいません。件数が多く、手順の決まった業務に絞って始めていました。

勝ちパターン2：お客様の話し方に合わせて、聞き方を作り直している

• ホットアルバム炭酸泉タブレットは、高齢のお客様向けに解約の手順を4〜5ステップに絞り、応答の間合いでツールを選びました。
• SBIいきいき少額短期保険は、ゆっくりした話し方に合わせ、生成AIで問い返しと復唱をする形にしました。
• あいおいニッセイ同和損害保険は、「はい・いいえ」で答えられる質問にし、IDなどはSMSでチャットボットに切り替えました。
• ベネフィット・ワンは、氏名は音声、桁数の多い番号はプッシュボタンと使い分けました。

勝ちパターン3：入れて終わりにせず、現場で育て続けている

• JCBは約4,000件のテスト通話を重ね、本番の振り分け率69%から現場でチューニングしました。
• クレディセゾンは、オペレーターが振り分けの正誤をフィードバックする仕組みを作りました。
• アート引越センターは、認識精度と完結率を細かく確かめ、質問の順番や言葉遣いを何度も見直しました。
• あいおいニッセイ同和損害保険は、注意の案内を簡略化してボイスボットを使ってもらえる割合を上げました。

勝ちパターン4：試してから広げている

• ホットアルバム炭酸泉タブレットは、PoCで約2,000件を処理し、その結果を決裁の根拠にしました。
• SBIいきいき少額短期保険は、1か月の実証実験の後に正式導入しました。
• アート引越センターは、1つの受注センターでトライアルしてから本格利用に移りました。
• クレディセゾンはオペレーター20人程度のデスクから、JCBは札幌・福岡から始めました。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる8つの問い

1. 電話の問い合わせを理由ごとに数えたとき、件数が最も多い業務は何ですか？（ホットアルバム炭酸泉タブレットは解約）
2. その業務は、決まった項目を聞けば完了しますか？（ベネフィット・ワンは本人確認で済む変更・キャンセルから始めた）
3. お客様の年齢層や話し方に合わせて、聞き方を設計していますか？（ホットアルバム炭酸泉タブレット、SBIいきいき少額短期保険）
4. 質問を「はい・いいえ」で答えられる形にできますか？（あいおいニッセイ同和損害保険）
5. 番号やIDなど音声で聞き取りにくい情報を、プッシュボタンやSMSで受ける方法はありますか？（ベネフィット・ワン、あいおいニッセイ同和損害保険）
6. 個人情報を扱わず、効果が見えやすい窓口から始められますか？（JCBは加盟店デスクから始めた）
7. 稼働後に文字起こしを読み、シナリオを直す担当者を決めていますか？（JCB、アート引越センター）
8. 自動化して浮いた人の時間を、何に使うかを決めていますか？（アート引越センターは新規のお客様の対応に回した）

ボイスボットの成功事例についてよくある質問

高齢のお客様が多くても、ボイスボットは使えますか？

今回の事例では使えています。ホットアルバム炭酸泉タブレットは、9割が70代以上のお客様の解約受付で完了率約90%、SBIいきいき少額短期保険はシニア向けの窓口の実証実験で受付完結率7割超と公表しています。どちらも、番号を押すIVRではなく話すだけで進む流れにし、応答の間合いや復唱を工夫していました。

ボイスボットで、電話の何割くらいを自動化できますか？

業務と設計によって大きく違います。今回の事例では、アート引越センターが入電の約30%、JCBが43%、千房が電話対応の約8割、あいおいニッセイ同和損害保険の自動車保険の解約が完結率約70%でした。最初から高い割合を目指すより、件数の多い業務から始めて、チューニングで上げていく事例が多くありました。

お客様に「AIは嫌だ」と言われませんか？

あいおいニッセイ同和損害保険は、最初に自動音声で対応していると案内して積極的にボイスボットへ誘導していますが、お客様から特に意見はないと話しています。一方で、導入当初は細かな注意の案内を流したためにボイスボットを避ける人が多かったとも振り返っています。案内の言葉の長さや順番も、使ってもらえるかどうかを左右します。

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・発表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。SBIいきいき少額短期保険の数字は実証実験の結果、ベネフィット・ワンの約350時間/月とホットアルバム炭酸泉タブレットの1日約3.5人分は試算です。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｜ボイスボットを比べる

自社に合うボイスボットを選ぶときは、自動化できる業務の範囲、既存の電話システムとの連携、料金の決まり方、導入時の支援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、ボイスボット・AI電話を比べた記事を公開しています。

• ボイスボット・AI電話おすすめ6選｜料金・対応範囲・向いている会社で比較【2026年】

今回の事例に登場したサービスの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• commuboの評判・口コミ（事例1 ホットアルバム炭酸泉タブレット、事例4 ベネフィット・ワン）
• MOBI VOICEの評判・口コミ（事例2 SBIいきいき少額短期保険）
• PKSHA VoiceAgentの評判・口コミ（事例3 あいおいニッセイ同和損害保険、事例5 アート引越センター）
• LINE WORKS AiCallの評判・口コミ（事例6 クレディセゾン）
• IVRyの評判・口コミ（事例7 JCB、事例8 千房）

課題の型ごとに、近い記事もあります。

• 電話の仕組みそのものを見直したい：CTIシステムおすすめ8選
• 電話の前に、Webで自己解決してもらいたい：FAQシステムの成功事例8選
• チャットでの自動応答から始めたい：チャットボットの成功事例

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：「ボイスボット・AI電話おすすめ6選」の記事に掲載したサービスの公式の事例ページと、提供会社の公式の発表（プレスリリース）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）。ほかの成功事例記事で紹介した事例は除き、1つの提供会社から2件までとしました。業種と規模、自動化した業務、お客様の年齢層がばらけるように8件を選んでいます。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。

数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページ・発表の表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。SBIいきいき少額短期保険の数字は実証実験の結果、ベネフィット・ワンの約350時間/月とホットアルバム炭酸泉タブレットの1日約3.5人分は事例ページ内の試算です。

出典

• commubo 株式会社ホットアルバム炭酸泉タブレットの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• モビルス SBIいきいき少額短期保険への導入の発表（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• PKSHA AI SaaS あいおいニッセイ同和損害保険の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• commubo 株式会社ベネフィット・ワンの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• PKSHA AI SaaS アート引越センター株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• LINE WORKS AiCall 株式会社クレディセゾンの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• IVRy 株式会社ジェーシービーの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• IVRy 千房株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））