通話解析システムは、KPIと通話データを先に整理し、選定から定着までを6段階で進めると、不要な機能や追加費用を抑えやすくなります。
各フェーズで決めることに加え、費用の目安と見積もりの確認点も説明します。機能の全体像は、通話解析システム開発の完全ガイドでも確認できます。
▼全体ガイドの記事
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通話解析システムでできること｜全体像の把握
通話解析システムは、録音した音声を音声認識でテキストに変え、検索や要約に使う仕組みです。分類や品質評価に加え、法令遵守の確認や業務改善にも活用できます。
録音を保存するだけのシステムと違い、会話を検索可能なデータに変えます。こうして得たデータは、CRMへの記録やSVの改善活動など、次の行動につなげられます。
基本構成｜録音から分析・連携までの一連の流れ
一般的な構成では、電話基盤やPBX、CTI、録音装置から音声を取り込みます。取り込んだ音声は音声認識でテキスト化し、通話メタデータと一緒に保存して分析します。
- 取り込み：電話基盤、PBX、CTI、録音装置からの音声収集
- 分析：音声認識、要約、分類、品質評価、アラートの実行
- 連携：CRM、FAQ、チケット管理、BI、データウェアハウスへの出力
処理の方式は、目的によって変わります。既存録音を夜間にまとめて処理するバッチ型は、始めやすい方式です。たとえば、後処理時間の削減やVOC分析なら、過去録音の文字起こしと要約から始められます。
通話中にFAQや注意事項を表示する場合は、ストリーミング取り込みと低遅延の推論基盤が必要です。通話中の検知では、通知までの許容遅延も定めておきます。
金融商品の説明漏れやカスハラ兆候を検知する場合は、誤検知が起きたときに人が確認できるよう、確認の工程も設計します。通信障害時の代替手順も、あらかじめ決めておきます。
目的別の必要機能とKPIの絞り込み
機能を増やしても、成果が大きくなるとは限りません。そのため、解決したい課題に対応する機能とKPIを絞り込みます。どの課題を解くかによって、組み合わせる機能が変わります。
- 後処理の削減：自動要約とCRM入力
- SVの工数削減：評価フォームと自動スコアリング
- VOCの商品改善：トピック分類と検索
- 事故防止：NGワード、個人情報マスキング、アラート
企画書には、現状値と目標値を書いておきます。具体的には、後処理時間を1通話平均8分から5分へ短縮する目標を置きます。
SVが月に確認できる通話数を、1人あたり40件から100件へ増やすことも目標になります。さらに、禁止表現の確認漏れをゼロに近づける目標も置けます。
要約率や認識精度を見るだけでなく、業務KPIへの効果を評価できる状態を、先に作っておきます。
通話解析システム開発の進め方｜6フェーズの流れ
通話解析システムの開発は、要件整理から定着までの6フェーズで進みます。この順序で進めると、判断の抜け漏れを抑えやすくなります。
音声認識の精度と連携仕様は、後から大きく変えにくい要素です。そのため、契約前にサンプルを評価し、設計の段階で、どこまでを誰が受け持つかも決めておきます。
フェーズ1：要件整理｜音声データと業務課題の洗い出し
最初に、誰のどの通話を何のために解析するかを決めます。あわせて、業務とデータの条件を整理します。
- 規模：対象部署、席数、拠点数、月間通話件数、平均通話時間、ピーク時同時通話数
- データ：録音形式、保存年数、顧客IDとの紐付け方法
- 営業通話：商談ステージや受注結果との連携
- センター通話：問い合わせ分類、応対品質、一次解決率、後処理時間との関係
業務課題は3つ以内に絞り、KPIの現状値を取得できるかを確認します。加えて、次の3点も確かめておきます。
- 評価用録音を10〜50件程度用意できる
- 商品名、人名、地名など誤認識が困る語を洗い出している
- 個人情報、カード番号、病歴などの扱いを法務と確認している
AIを導入する前に、FAQや顧客マスタ、品質評価基準を整えておきます。これらは、認識精度を活かすための前提になります。
フェーズ2：選定｜機能より業務への適合性の比較
候補となる方式は複数あり、必要な導入期間や環境に合わせて、機能と運用負担を比べます。
- SaaS・CCaaS：短期間で標準機能を使いたい場合の候補
- 音声マイニングパッケージ：既製の分析機能を使う選択肢
- 専有クラウド：機密性や専用環境を重視する場合の候補
- オンプレミス・ハイブリッド：既存PBXとの接続や環境管理を重視する選択肢
- 個別開発：業務画面や連携を独自に作る方式
SaaSでは、席数や分数、AIトークンによる課金の仕組みを確認します。あわせて、データの保存場所と解約時の返却条件を見ておきます。API制限や価格改定の扱いも押さえておきます。
専有環境やオンプレミスを選ぶ際は、更新費用と障害対応の負担も比べます。
ベンダーには、同じ音声サンプルと評価項目を渡します。全体の認識率だけでなく、項目別に採点するのが基本です。
- 音声条件：固有名詞、方言、複数話者、雑音、話者の重なり
- 重要語：数字、金額、契約条件
音声認識会社とSI会社が別々の場合は、誤りや障害、事故ごとに、どこまでを誰が受け持つかを提案書と契約書に書きます。誤りには認識誤りや要約誤りが、障害には連携障害が、事故にはセキュリティ事故が含まれます。
フェーズ3：設計開発｜分析結果を業務フローに接続する設計
解析結果を誰が確認し、どのシステムへ登録するかを決めます。文字起こし画面を作るだけでは、業務の流れにつながりません。
たとえば、通話後に要約案を作り、オペレーターが確認してからCRMへ保存します。また、SVは評価結果を確認します。
自動登録は最初から有効にしないで、誤りが許されない項目だけ人が承認する設計にすると、効率と安全性のバランスを取れます。設計で確かめる範囲は、処理の継続性から生成AIの扱いまで広がります。
- 処理・継続性：同時接続数、要約表示までの時間、可用性、バックアップ、障害時の再処理
- 保護・保存：暗号化、アクセス権、監査ログ、保存期間、削除、マスキング、データ出力
- システム連携：顧客ID照合、API認証、失敗時の再送、二重登録防止、連携ログの保存場所
- 生成AI：入力データの学習利用、外部処理、モデル変更時の再評価
フェーズ4：テスト｜精度と業務上の安全性を分けた検証
画面の機能テストだけでは、通話解析システムの確認として不十分です。そのため、音声の取り込みからCRM登録までをつないだ業務シナリオで確認します。
- 確認機能：取込、話者分離、文字起こし、要約、分類、アラート、CRM登録
- 安全性：権限、削除、監査ログ
- 通話例：短長の通話、沈黙、同時発話、固有名詞が多い通話、感情が高ぶった通話
過去の通話を使い、通常系と異常系を分けて評価します。精度は、文字一致率だけでなく、重要語の再現率も測ります。
- 重要語：商品名、金額、住所、契約条件、禁止表現
- 要約：重要事実の抜け、推測の断定、顧客の依頼と次回アクションの区別
誤認識は残る前提で考え、オペレーターの修正履歴を辞書やプロンプトの改善に活かす運用まで、受け入れテストに含めます。
フェーズ5：稼働｜段階導入と切り戻しの手順
本番稼働は、全拠点・全席へ一度に広げず、1拠点か10席前後の代表チームから始めると安全です。
録音の取り込みからSV確認までを、実業務で数週間運用します。その間、認識や要約、CRM連携が問題なく動くかも見ます。そのうえで、目標KPIと現場の負担を比べます。
- 業務時間：後処理、修正、検索、評価にかかる時間
- 業務成果：一次解決率、アラートの適合率
導入前後の指標を記録しておくと、拡大の判断を根拠として示せます。稼働の判定では、数値に加えて安全面も確認します。
- 誤った要約が、顧客への回答として自動送信されないこと
- 権限外の通話は閲覧できず、マスキング漏れのデータも外部処理に渡らないこと
- 連携の失敗時も、元データが失われない状態
重大な障害が起きたときに備えて、録音や手入力へ戻す手順と連絡先を決めておきます。現場が新しい仕組みを安心して使えるよう、この手順を分かりやすく示します。
フェーズ6：定着｜辞書・評価基準・KPIの継続的な更新
通話解析システムは、稼働日を迎えたら完成というものではありません。商品名やキャンペーン、FAQ、社内ルールが変わるたびに、辞書と要約テンプレートも更新します。
- 月次または四半期ごと：認識誤りの多い語と、要約修正の多い項目の確認
- 運用状況：誤検知の多いアラートと、現場が使われていない画面
確認結果をもとに、改善の優先順位を決めます。関係者ごとに見る指標も、分けておきます。
- 経営層：顧客満足度、売上
- SV：評価工数、コーチング件数
- オペレーター：入力時間、修正負担
- 情シス：障害、権限、保存容量
- 法務：利用目的、委託先、削除状況
新機能を増やすより、毎月一つの業務課題を改善して、その結果を現場へ返すほうが、利用の継続につながります。
通話解析システムの費用相場とコストの内訳
費用は、既製サービスの利用料と個別開発費を分けて考えます。金額は、席数や録音時間、リアルタイム性で変わります。既存のPBX・CTI・CRMとの連携、保存期間、セキュリティ要件も、費用を左右します。
単一の価格で相場を言い切ることはできないため、公開価格と類似システムの個別見積に基づく、2026年時点の計画用レンジを示します。
規模別の開発費｜300万円から1億円超までの幅
既存録音の分析からリアルタイム連携まで、実装範囲によって費用と期間が広がります。
- 小規模PoC：300万〜800万円程度、2〜4か月程度
- 中規模導入：800万〜3,000万円程度、4〜9か月程度
- 大規模導入：3,000万円〜1億円超、9〜18か月以上
小規模PoCでは、既存録音の取り込みと音声認識を行い、検索や簡易ダッシュボードまで扱うのが中心です。録音形式がそろっていて、CRM連携やリアルタイム支援を含めない場合に収まりやすい範囲です。
中規模導入では、音声認識と要約、CRM連携、FAQ提案を扱います。場合によっては、キーワードとカスハラのアラートや権限設計も含みます。データ移行と現場テストが加わることもあります。
大規模導入では、複数拠点や多数席、リアルタイム解析を扱う場合があります。既存PBXやCRM、DWHとの統合も含まれることがあります。さらに、専有クラウドやオンプレミス、独自モデル開発は、期間にも影響します。
各金額は要件と既存環境に基づく推定で、正式な価格ではありません。一方で、Genesysの日本語価格ページでは、音声・テキスト分析を含むCX3が月額18,600円、CX4が月額28,800円です（出典：Genesys「Genesys Cloud CXの価格とエディション・機能の比較」、2026年確認）。
10席の場合、ライセンス部分は月額18万6,000円〜28万8,000円、年額約223万2,000円〜345万6,000円です。
年間契約や使用量によって、条件が変わる場合があります。通信キャリアや追加のAIトークンなども、適用されることがあります。
NTTテクノクロスのForeSight Voice Miningは、標準構成が10席からです。価格は、ハードウェアとソフトウェアライセンスに加え、構築や搬入設置、現地調整も含むオープンプライスです（出典：NTTテクノクロス「ForeSight Voice Mining 販売価格」、2026年確認）。
分析サービスは、1テーマごとの個別見積になります。席数が同じでも、構築範囲や専用環境の有無によって、見積もりは変わります。
月額料金以外の従量課金・保守・運用費
総保有コストでは、初期開発費とライセンス、運用に伴う費用を分けて記載します。
- 処理・基盤：音声認識・生成AI、通信、ストレージ、バックアップ、連携基盤
- 運用：保守、辞書・評価基準の更新、教育、問い合わせ対応
録音時間が長くなると、文字起こしの分数や要約の処理量、保存容量が増える場合があります。繁忙期や保存期間の延長も、費用に影響します。
個別開発の保守費は、初期開発費の10〜20％程度を目安に示される場合があります。これは計画用の目安で、契約条件や対応時間によって変わります。
SaaSでも、API連携の保守やデータ移行の費用が別途かかることがあります。辞書更新や現場研修も、別途発生する場合があります。1年目と2年目以降の費用は、同じ表に並べて比べます。
3年間のTCO（総保有コスト）で比べると、導入後の費用も含めて判断できます。
通話解析システムの見積もりを取る際のポイント
見積もりの差は、単価だけでなく前提条件の違いから生まれます。そのため、前提条件を同じ資料にまとめます。前提には、対象通話や必要な出力、連携先が含まれ、性能やセキュリティ、運用体制も入ります。
「AIで分析したい」とだけ伝えるより、条件をそろえて渡すほうが、複数社を比べやすくなります。
RFPに書く音声・業務・非機能の条件
見積依頼書には、規模と録音条件、希望時期を記載します。必要な機能は、優先度別に整理します。
- 規模・日程：拠点、席数、月間通話時間、同時通話数、希望稼働時期
- 音声条件：発着信の種類、録音形式、保存期間
- 機能：文字起こし、話者分離、辞書、検索、要約、分類、感情・音響分析
- 追加機能：NGワード、カスハラ兆候、リアルタイム支援、CRM・FAQ・BI連携
各機能は「必須」「できれば欲しい」「今回は対象外」のいずれかに分けます。非機能の条件も、見積もりの前提に含めます。
- 処理・復旧：許容時間、月間処理量、可用性、障害時の復旧目標
- 保護・運用：暗号化、アクセス権、監査ログ、マスキング、保存・削除、バックアップ
- データ・支援：国外移転、AI学習への二次利用、サポート時間
個人を識別できる通話内容は個人情報に該当し、利用目的の通知または公表が必要です（出典：個人情報保護委員会「顧客との電話の通話内容は個人情報に該当しますか」、2022年更新）。
録音の告知とは別に、AI解析の目的や保存期間も利用者へ案内しておくと、信頼につながります。
同じサンプルと採点表による複数社の比較
比較する会社は、製品や既存基盤との統合力、対応環境を見て選びます。SaaS以外の選択肢も、比較の対象に含めます。
- 製品会社：音声解析に強い会社
- SI会社：既存電話基盤とCRMを統合できる会社
- 環境対応：専有クラウドやオンプレミスを扱える会社
評価表には、費用や導入期間、サンプル評価、連携を並べます。データの保管と返却、導入後の支援も同じ表に入れます。要件に合わない項目は、失格の条件として扱う方法もあります。
PoCでは、成功条件と終了条件を先に確認しておきます。判断の観点は、後処理時間が目標値まで下がるか、重要語の認識が許容水準に達するかです。加えて、SVが評価に使えるか、CRM登録の二重管理がなくなるかも見ます。
無料トライアルでも、本番と違う音声や少量のデータだけでは、判断を誤るおそれがあります。そのため、実業務に近いサンプルで評価します。
AIの精度に加えて見る、契約と運用のリスク
生成AIの要約や分類は、出力が必ず正しいとは限りません。そのため、人が確認する箇所をあらかじめ設計します。
- 人が承認する内容：顧客回答、契約条件、返金、本人確認、医療・金融の判断
- 照合方法：担当者が原音声と出力を確認して承認
- 変更管理：モデルやプロンプト変更時の再テスト責任者
経済産業省のAI事業者ガイドラインは、2026年3月31日に第1.2版が取りまとめられています（出典：経済産業省「AI事業者ガイドライン第1.2版」、2026年）。
見積もりでは、ガイドラインの観点を実装項目に落とし込みます。対象はプライバシーやセキュリティ、透明性などで、説明・検証、人の監督、インシデント対応も含みます。
アクセス権やログ、削除の扱いを決めます。出力の確認、障害連絡、委託先の管理まで決めておくことが欠かせません。
通話解析システム開発でよくある質問
最適な構成は、席数や業界によって変わります。PoCの範囲や、クラウドとオンプレミスの選び方、開発会社への依頼方法について、よくある質問を挙げます。
通話解析システムは10席程度の小規模センターでも導入できますか？
導入できます。小規模センターでは、検証の範囲と見積もりの条件を絞って始められます。
- 開始方法：既存録音を取り込むバッチ型PoC
- 機能範囲：文字起こし、検索、要約、簡易な品質評価
- 製品例：ForeSight Voice Miningは標準構成10席から
ForeSight Voice Miningの価格はオープンプライスです（出典：NTTテクノクロス「ForeSight Voice Mining 販売価格」、2026年確認）。そのうえで、効果を確認しやすい範囲に機能を絞ります。
見積もりには、録音時間や連携に加えて、保存とセキュリティの条件も含めます。
通話解析システムはクラウドとオンプレミスのどちらが良いですか？
早く試して運用の負担を抑えたい場合は、クラウドが候補になります。データ保管や既存設備の制約が強い場合は、オンプレミスや専有環境が候補です。
クラウドは更新や拡張を受けやすいものの、処理場所と委託先を確認する必要があります。従量課金やAPI制限も、あわせて見ておきます。
オンプレミスは環境を管理しやすい一方、サーバーや障害対応は、自社か保守会社が担います。バックアップや認識モデルの更新も、担う範囲に入ります。
通話解析システムの開発会社には何を相談すればよいですか？
まず、対象通話や録音方法、席数や通話量を伝えます。業務課題や連携先、保存と権限の条件も共有します。そのうえで、希望時期と予算上限を示すと、提案の前提がそろいます。
要件が未確定でも、評価用音声と業務フローを共有すると、PoCと本開発を分けた提案を受けやすくなります。
製品会社と開発会社が別々の場合は、障害が起きたときにどこまでを誰が受け持つか、データの返却や辞書の更新、運用支援の担当者を確認します。
通話解析システム開発の進め方まとめ
まず業務課題とKPIを決め、音声認識や生成AIの機能は、その後に選びます。全体は、要件整理から定着までの6フェーズで進めるのが基本です。
次に、10席程度か1拠点でPoCを行い、実際の通話で確かめます。確認する点は、認識精度と要約の修正量、CRM連携、現場での使いやすさです。
最初の相談前にそろえるチェックリスト
相談の前に、対象通話と通話量、KPIを整理します。評価用の音声も用意します。そのうえで、必要な出力や連携先、保存と権限の条件を書き出します。
マスキングやAI学習利用の可否、PoCの成功条件も決めておきます。費用は、初期開発費だけでなく、導入後の費用も含めて考えます。
3年間のTCOで比べます。ライセンスやAI従量課金、通信、ストレージに加え、保守や辞書更新、教育も含めます。
成果を出すための稼働後の改善責任者の決定
稼働後は、誤認識の多い語や要約テンプレートを更新します。FAQや評価基準も、同じ流れで見直します。関係者は、それぞれのKPIを確認します。
経営層から現場のオペレーター、情シス、法務まで、関係者が改善を続けると、記録の負担が軽くなり、顧客の声を業務改善に生かせます。
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。