コールセンター品質管理システムの開発会社は、担当できる役割と、既存システムとの連携、個人情報の管理、導入後の支援で比べると選びやすくなります。
riplaと実在する5社の計6社について、得意領域と費用の考え方、PoCやRFPの確認事項を順に紹介します。
▼全体ガイドの記事
・コールセンター品質管理システム開発の完全ガイド
・業務システム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「業務システム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
・スクラッチシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「スクラッチシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
コールセンター品質管理システムのパートナー選びが重要な理由
品質管理システムの導入では、録音機能を入れるだけでなく、応対の評価基準や、誰がどのデータを見られるかを決める必要があります。さらに、評価結果を教育につなげる業務改革でもあります。
製品を販売する会社と、業務を理解して設計・移行・運用まで支援する会社とでは、相談できる範囲が異なります。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
品質管理では、SVごとの採点のばらつきや評価対象の偏り、録音と顧客情報の紐付け漏れが起こりやすいです。評価シートが曖昧なままだと、AIの自動採点も安定しません。
そのため、代表的な問い合わせを使って、人の採点とシステムの判定をすり合わせる必要があります。
音声・文字起こし・画面録画には、個人情報が含まれる場合があります。個人情報保護委員会は2024年1月、コールセンター向けの留意点を示しており、その中では安全管理措置や従業者と委託先の監督が取り上げられています（出典：個人情報保護委員会「コールセンター業務における個人データの取扱いに係る注意喚起」、2024年）。
採点のばらつきや個人情報の扱いは、パートナーの進め方で結果が変わります。そこで、候補の会社には評価基準の整理、業務理解と導入支援、個人情報の管理の3点を確かめます。
- 評価基準の整理：SV間の採点差や評価対象の偏りを把握し、現場に合う評価項目に整える
- 業務理解と導入支援：設計・移行・運用まで支援する会社を選ぶ
- 個人情報の管理：権限、マスキング、保存期間、削除、監査ログ、再委託先の管理を確認する
発注前に確認すべきポイント
見積もりを依頼する前に、業務条件や導入目的、費用と契約の確認事項を整理しておきます。
- 業務条件：席数、月間通話分数、拠点数、チャネル、既存PBX・CRM、評価項目、録音の保存期間を整理する
- 導入目的：評価時間の短縮、違反の早期発見、育成、VOC活用などを分けて定める
- 見積項目：初期開発、通話、AI分析、ストレージ、電話番号、API、移行、教育、保守を分ける
- 契約内容：既存録音の移行、評価マスタ整備、納品物を明記し、どこまでを誰が受け持つかを決める
目的によって必要なデータや画面は異なります。また、どの目的でも、録音の移行や評価マスタの整備を後回しにすると、稼働直前に追加開発が起こりやすくなります。
株式会社ripla｜コンサルティングから開発まで一気通貫で支援
株式会社riplaは、業務システムの企画や要件整理から開発、導入後の定着まで相談できる会社です。既製サービスが自社の評価基準や業務に合わないときは、要件に合わせた構成を検討できます。
特徴と強み
riplaの支援内容は、業務整理からシステム構成や画面設計までの観点で確認できます。
- 一気通貫の支援：コンサルティングから開発・定着まで対応する
- 社内DXの経験：IT事業会社として推進した経験を業務成果と定着支援に活かす
- 幅広い開発実績：営業・顧客・生産・販売管理などの基幹システムを構築・導入する
- 要件に合わせた構成：品質管理機能の一体開発や既存基盤・CRM連携を検討する
- 業務に沿った画面設計：評価項目と改善アクションを整理してから画面へ落とし込む
企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。また、Amazon ConnectやGenesys Cloud CXなどの基盤を前提にした構成も検討できます。
得意領域と相談時の確認事項
自社固有の評価基準や複数の基幹システムがあり、製品を比べるだけでは要件が定まらない企業に適しています。
相談時は、席数と通話分数に加え、評価対象率、録音の保存年数、既存システムのAPI、個人情報のマスキング条件を伝えます。また、稼働後に誰が評価マスタを更新するかも伝えておくと、実現方法を具体的に検討しやすくなります。
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（AWS）｜クラウド基盤と品質管理機能の組み合わせやすさ
AWSは、Amazon Connectを中心にクラウド型のコンタクトセンター基盤を提供しています。会話分析、文字起こし、評価フォーム、画面録画、リアルタイム通知などを組み合わせられます。既存CRMやデータ基盤とAPIで連携し、必要な範囲から段階的に構築したい企業の候補です。
特徴と強み
2026年の掲載価格は、音声が0.038米ドル/分、チャットが0.010米ドル/メッセージです。メールは0.080米ドル/件です（AWS「Amazon Connect Customer Pricing」）。
料金は座席数ではなく利用量をもとに考えやすい点が特徴です。ただし、地域や通信事業者の料金、保存、AI、外部連携の費用は別に確認します。
Contact Lensでは、評価フォームを作成し、録音・画面録画・文字起こし・要約を同じ画面で確認できます。
- Contact Lens：品質評価を支援する
- 自動評価の適用範囲：会話分析のルールは新しいコンタクトに適用され、過去の保存会話へさかのぼって適用できない場合がある
AWS公式ドキュメントで案内される自動評価の仕様と、自社のデータ保存方針を、PoCで確かめます。
得意領域・確認ポイント
クラウドを前提に通話量の増減へ柔軟に対応したい企業や、AI分析・データ連携を組み合わせたい企業に向いています。
自社だけで構築するにはAWSの設計知識が必要になるため、パートナーへ依頼する範囲を決めておきます。あわせて、電話料金と録音・分析・画面録画の単価も確認します。
データの保存先や障害時の連絡体制は、見積書で項目を分けてもらうと確認しやすくなります。
ジェネシス・ジャパン株式会社（Genesys）｜全チャネルの品質管理の統合しやすさ
Genesysは、Genesys Cloud CXを提供するコンタクトセンター向けプラットフォーム会社です。音声、チャット、メールなどの顧客接点をまとめて扱えます。
音声・テキスト分析、感情分析、品質保証、評価、コーチングなどを組み合わせられます。電話以外のデジタルチャネルも評価したい企業に適した候補です。
特徴と強み
Genesysの公式情報では、会話をテキスト化し、AIで品質保証の対象範囲を広げる機能を紹介しています。
- 会話分析：顧客の感情、オペレーターの共感度、トピックを分析する
- レビュー対象の抽出：AI分析と人のレビューを組み合わせ、優先確認する会話を選ぶ
- プラン差：プランで品質管理・評価、音声・テキスト分析、ワークフォースエンゲージメント管理の扱いが異なる
プランによって、品質管理と評価、音声・画面録画、分析機能の扱いが異なります。同時実行ユーザー、AIトークン、アドオンは、席数とは別に確認します。
評価人数と分析対象の分数を示して、見積を取ります（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）。
得意領域・確認ポイント
複数チャネルの応対を同じ考え方で評価したい企業や、品質保証とWFMをまとめて改善したい企業に向いています。
既存PBXやCRMから移行する場合は、録音履歴、顧客ID、評価履歴がどこまで引き継げるかを確認します。
デモでは、AI判定を人が訂正できるかや、評価者間の校正をどう行うかも確かめます。
日本電気株式会社（NEC）｜大規模コンタクトセンターの構築・運用までの相談先
NECは、Genesys Cloud CXとNEC Speech Analysis Platformを組み合わせたソリューションを提供しています。
課題分析、コンサルティング、構築、保守・運用まで相談できます。そのため、音声基盤の更改と品質管理の高度化を同時に進めたい企業の候補です。
特徴と強み
NECは10,000席を超える大規模コンタクトセンターを含む導入実績を掲載しています（出典：NEC「Genesys（コンタクトセンタープラットフォーム）」、2026年確認）。
- 品質改善機能：音声認識、リアルタイムモニタリング、アラートワード、要約、NGワード検出、証跡作成
- 大規模運用の設計：PBX、CRM、WFM、認証、ネットワーク、監視を含めて検討する
- 相談時の条件提示：対象チャネル、既存設備の継続期間、拠点権限、災害対応、担当者育成
複数拠点や大規模運用に必要な設計・運用体制を相談しやすい点が特徴です。
得意領域・確認ポイント
大規模・複数拠点のセンターや、電話設備と業務システムを含めて刷新したい企業に向いています。
初期段階から全機能を導入すると予算と移行負荷が大きくなるため、対象拠点と品質KPIを絞って段階展開できるか確認します。
株式会社NTTデータ｜Amazon Connectを中心に設計から運用まで支援
NTTデータは、Amazon Connectを活用したクラウドコンタクトセンターの導入を支援しています。コンサルティングから設計、構築、移行、運用まで相談できます。
公式情報では、Salesforceなどの外部チャネルやクラウドセキュリティとの連携も案内されています。
特徴と強み
2025年のNTTデータ資料では、Amazon Connectの通話時間に応じた課金、需要に応じた拡張・縮小、外部アプリとの統合が説明されています（出典：NTTデータ「AWSソリューション／Amazon Connectソリューション」、2025年掲載）。
- 全体設計：企業のセキュリティや既存業務に合わせて構成を検討する
- 顧客接点の連携：メールやチャットも整理し、録音・評価結果をCRMや分析基盤へつなぐ
- 利用量への対応：通話時間に応じて課金され、需要に応じた拡張・縮小や外部連携ができる
品質管理を業務基盤の一部として設計したい企業に適しています。
得意領域・確認ポイント
複数のクラウドや基幹システムがあり、顧客接点全体を見直したい企業に向いています。
RFPでは、Amazon Connectの構築範囲と、品質評価画面・CRM連携・データ移行の担当者を分けて記載します。さらに、運用開始後の改善費用も確認しておきます。
ロジカル・アーツ株式会社｜Amazon Connectと生成AIを組み合わせた個別開発
ロジカル・アーツ株式会社は、Amazon ConnectとAmazon Bedrockを組み合わせた「HARMONY」を開発しています。音声の文字起こしや議事録生成、項目抽出に生成AIを活用したい企業の候補です。
特徴と強み
AWSが2025年10月に公開した事例では、ロジカル・アーツがAmazon ConnectとAmazon Bedrockを組み合わせています。
AI文字起こし、議事録生成、項目抽出、予測発信に取り組んだ内容です（出典：AWS「ロジカル・アーツ株式会社様のAWS生成AI事例」、2025年）。
- 出力の確認：要約や評価の下書きに使い、誤認識・誤判定を無条件に確定しない
- PoCで決める条件：人の承認項目、学習への情報利用、プロンプト・出力の保存期間を定める
アフターコールワークを短縮し、記録品質を高めたい企業にとって具体的な検討材料になります。
得意領域・確認ポイント
生成AIで通話後の記録、評価、FAQ改善を効率化したい企業に向いています。
AWS事例の削減効果は、個別の業務条件によって変わります。そのため、PoCの前後で1件あたりの記録時間を測っておきます。あわせて、要約の修正時間と評価者の一致率も測っておきます。
コールセンター品質管理システムのパートナー選びで比較するポイント
6社は順位を付けて比べるより、任せたい役割ごとに比べるほうが選びやすくなります。プラットフォームを選ぶ場合も、設計・移行・運用を担う会社が別になることがあります。
下の観点をRFPや提案比較表へそのまま転記すると、機能名だけで判断せずに比べられます。
実績と業務理解の確認方法
実績確認では、自社に近い席数やチャネル、業界規制を見ます。あわせて、PBXやCRMを扱った経験があるかも確かめます。
可能であれば、導入前の評価時間や、稼働後の利用率・問い合わせ一次解決率など、守秘義務に触れない成果指標を聞きます。さらに、成果が出なかった事例や追加費用の条件も聞いて、提案の現実味を見極めます。
技術力・セキュリティ・AI検証の評価
音声処理、AIの検証方法、個人情報管理を一連の提案として確認します。
- 機能の説明力：録音、文字起こし、話者分離、NGワード、感情分析、画面録画、評価DB、CRM連携
- AI精度の検証：方言、固有名詞、重なり発話、保留、雑音を含む自社データで測る
- 判定の訂正・監査：自動評価を人が直せて、訂正履歴を監査できる構成にする
- セキュリティ条件：保存場所、暗号化、権限、ログ、バックアップ、削除、再委託、復旧目標を確認
- 委託先の監督：録音や文字起こしへアクセスする従業者の管理方法を提案書・契約書で確認
これらは、前半で触れた個人情報保護委員会の注意喚起とあわせて確かめます。
プロジェクト管理と運用定着の確認
要件定義には、現場SVやオペレーター、品質保証、情報システム、法務・個人情報担当が加わる体制を確かめます。そのうえで、データ移行、評価マスタの整備、受入テスト、教育、稼働後の問い合わせ窓口を計画に含めておきます。
納品物については、ソースコードに加えて、設計書、API仕様、データモデル、テスト仕様、運用手順、権限一覧まで確かめます。
費用は構成によって桁が変わるため、構成ごとの目安を並べて見ておきます。
- SaaS設定：既存QA機能を使う場合、初期0〜50万円程度
- クラウド連携構成：評価画面・CRM連携を加える場合、300万〜1,000万円程度
- 中規模の個別開発：1,000万〜5,000万円程度
- 大規模な統合・開発：レガシー統合やスクラッチ開発で5,000万円〜数億円以上
これらは、類似する業務システムの開発工程から推定した目安で、品質管理機能単体の公定価格を示すものではありません。
席数、通話分数、保存期間、分析対象率によって大きく変わるため、必ず個別見積を取得します。
コールセンター品質管理システムに関するよくある質問
開発会社に相談する前によく寄せられる疑問に答えます。システムの規模や業界によって最適解は変わりますが、先に判断の基準を持つと、デモや見積を比べやすくなります。
小規模なコールセンターでも品質管理システムは必要ですか？
必要です。少人数のうちはSVが全件を聞けても、拠点や担当者が増えると評価のばらつきが見えにくくなります。
そのため、早い段階で評価基準と記録方法をそろえる価値があります。既存の録音・評価機能を使い、1チームで試してから個別開発へ広げる方法もあります。
AIの自動評価だけでオペレーターの評価を決めてもよいですか？
AIの自動評価だけで確定する運用は、避けるのがおすすめです。音声認識の誤りや固有名詞、発話の文脈、例外対応を誤判定する可能性があります。そのため、重要な評価は人が確認し、訂正履歴を残しておきます。PoCでは、人の採点との一致率に加えて、誤検知の修正時間も測定します。
クラウド型の品質管理システムは安全ですか？
安全性は、クラウドかオンプレミスかという区分よりも、保存場所や暗号化、アクセス権限の設定で左右されます。そのうえで、マスキングやログ、バックアップを確認し、削除と委託先の監督も見ます。
必要な設定が契約と運用手順に反映されているかを見ます。個人情報を扱うため、法務・情報セキュリティ部門も導入前の評価に参加させます。
過去の録音やExcelの評価表は移行できますか？
移行できる場合もありますが、作業量は録音形式や保存先によって変わります。顧客IDや担当者ID、評価項目の表記揺れも影響します。
全データを一度に移すより、まず代表期間の録音と評価表で、検索や再生、顧客情報との紐付けを確かめます。権限と削除も、あわせて検証します。
移行対象外にするデータや保管だけにするデータも、発注前に合意すると追加費用を抑えやすいです。
まとめ
品質管理システムは、録音を増やすことより、評価基準をそろえて応対データを改善行動へつなげることに役立つ仕組みです。相談先ごとに役割が異なります。
riplaは業務要件に合わせた企画から開発・定着まで支援します。一方、AWSとGenesysは基盤と標準機能を提供し、NECとNTTデータは大規模な構築・運用が中心です。ロジカル・アーツには生成AIを含む個別開発を相談できます。
問い合わせの前に、席数や月間通話分数、既存のPBX・CRMを整理しておきます。あわせて、評価項目や保存期間、個人情報の扱いを決め、達成したいKPIも書き出しておきます。
デモやPoCでは、代表的な問い合わせを使って音声認識や評価の再現性を確かめます。そのうえで、検索や権限、削除の動きを見て、SVのレビュー時間も測ります。
機能だけでなく、現場が使い続けられる運用とTCOも比べ、自社に合うパートナーを選ぶことが大切です。
▼全体ガイドの記事
・コールセンター品質管理システム開発の完全ガイド
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・業務システム開発の完全ガイドブック
・スクラッチシステム開発の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
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。
・サービス概要資料のURLはこちら >>>
・お問合せページのURLはこちら >>>
・お役立ち資料のURLはこちら >>>
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。