FitGap
Google Contact Center AI

Google Contact Center AI

コールセンター会話解析AI

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事業規模
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目次

Google Contact Center AIとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

代替サービス

サービス基本情報

運営サービス一覧

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

Google Contact Center AIとは

Google Contact Center AIは、Google社が提供するコールセンター向けの会話解析AIソリューションです。同社の対話型AI技術を活用し、コンタクトセンターに自動応答機能とオペレーター支援機能を提供します。仮想エージェントがユーザーと自然な対話を行い、AIが発話意図を解釈して適切な回答を自動提供するため、定型的な問い合わせに24時間対応することが可能です。オペレーター向けには、AIによるリアルタイムの会話内容分析とガイダンス機能を提供し、最適な回答候補や関連情報を即座に提示することで、対応品質と応答スピードの向上を支援します。音声通話の内容を自動で文字起こしし、履歴や知識データベースと連携して対話の文脈を把握した支援を行います。また、過去の通話やチャットデータを分析して顧客の傾向や感情を把握し、顧客体験の改善や業務効率化に役立つインサイトを提供します。Google Cloudの安全でスケーラブルなプラットフォーム上で動作し、既存のコールセンターシステムとのAPI連携も容易に行えます。FitGapの要件チェックでは、44項目中36項目に○(対応)し、カテゴリ31製品中5位の対応範囲です。自動応答、オペレーター支援、分析、外部連携を組み合わせて検討したい企業で候補になります。

pros

強み

多彩なAI対話機能

Google DialogflowやAmazon Lexを活用することで、高度な自然言語対話の実現が可能です。多言語対応の音声認識や合成機能との組み合わせにより、多国語チャネルの網羅も期待できます。また、既存のGCP/AWS AI技術との統合により、先進的な機能を活用した構築を行うことができます。これらの特長により、幅広い対話シナリオに対応した柔軟なシステムの開発が見込まれます。FitGapの機能性評価はカテゴリ37製品中5位で、方言・訛り対応と日本語カスタム辞書対応はいずれも○(対応)です。認識精度を業務用語や地域差に合わせて調整したいコンタクトセンターで判断材料になります。

グローバルクラウドの拡張性

Google CloudやAWSのインフラを活用することで、世界中の複数リージョンでシステムを稼働させることができます。トラフィックが増加した際には自動的にリソースが拡張され、急激に増加する通話にも対応可能です。また、各地域の法令や規制に応じてデータセンターを選択できるため、コンプライアンス面に配慮した利用ができます。FitGapのセキュリティ評価はカテゴリ37製品中1位です。複数拠点や厳格な統制が求められるコールセンターでは、クラウド基盤の選定とあわせて確認しやすい評価軸になります。

多様な連携AIサービス

Google CCAI/AWSでは、TranscribeやComprehendといった機械学習の多様なAIサービスを併用することができます。BERTなどの技術を活用したNLPや翻訳サービスとの組み合わせにより、高度な分析基盤の構築が可能です。また、既存のCRMやBIツールとの連携もしやすく、音声データの活用範囲を効果的に広げることができます。FitGapの連携評価はカテゴリ37製品中1位で、CRM連携とコールセンター統合APIはいずれも○(対応)です。通話分析を既存の顧客管理やヘルプデスク運用へ接続したい企業で候補になります。

cons

注意点

クラウド限定サービス

Google CCAI/AWSは、Google CloudやAWS上で提供されるクラウドベースのサービスであるため、利用にはインターネット接続が必要となります。そのため、組織のネットワーク環境やセキュリティポリシーによっては、接続制限や利用上の制約が生じる可能性があります。特に、厳格なセキュリティ要件を設けている企業や、オンプレミス環境での運用を前提とした業務においては、導入前にネットワーク構成やセキュリティ要件との適合性を十分に検討することが重要です。

他環境との連携に開発必要

Google CCAI/AWSは組み込まれた分析機能が幅広く用意されているものの、既存システムとの連携を行う際にはカスタム設定や開発作業が必要となる場合があります。そのため、システム構築時にはエンジニアリソースの確保を検討する必要があり、導入スケジュールや体制の計画において留意すべき点となります。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ37製品中25位です。複数システムとの接続や個別設定を前提にする場合は、初期構築を担当できる体制と期間を事前に見積もることが重要です。

従量課金と費用計算の複雑性

Google CCAI/AWSは利用時間や解析件数に基づく従量課金体系を採用しているため、使用量の増加に伴ってコストが比例的に上昇する特性があります。このため、事前の費用予測が困難になる場合があり、特に利用頻度や処理件数が変動しやすい環境では、月次の費用が予想を上回る可能性があります。運用コストの管理においては、使用パターンの把握や定期的なコスト監視が重要になると考えられます。FitGapの料金評価はカテゴリ37製品中21位です。大量の通話解析や季節変動の大きい問い合わせ業務で使う場合は、想定件数ごとの費用試算と運用後の利用量確認を組み込む必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

Google Contact Center AIコールセンター会話解析AIマーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

Google Contact Center AI音声感情解析AIマーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

Google Contact Center AIの利用環境・機能

利用環境
端末・OS
Windows
シングルサインオン
対応言語
提供形態
-
対応サポート
-
機能
標準対応
オプション/条件付き
非対応
コールセンター会話解析AI
通話内容の文字起こし・要約
感情・トーン分析
応対品質・リスク検知
教育・指導支援
インバウンド対応
アウトバウンド対応
リアルタイム支援
自動要約
トピック自動抽出
会話指標分析
スクリプト順守チェック
自動QA・スコアリング
QAルール自動生成
リスク発言検出
PII/PCI自動マスキング
感情分析(テキスト)
音響感情分析
顧客満足度スコア化
解決予測スコア
VOC要因分析
顧客タイプ分類
感情トレンド分析
QA品質アラート
CRM連携
日本語カスタム辞書対応
方言・訛り対応
自動レポート・ダッシュボード
研修教材自動生成
対話例フィードバック
メモ生成・共有
マルチチャネル統合分析
多言語コール解析
音声品質モニタリング
顧客満足度トレンド
自動ルール生成
解約・離脱兆候検知
成約確率予測
コール原因分析
コールセンター統合API
教育スコアリング
トレンド要因ダッシュボード
応対品質トレンド
自動改善提案
オペレーター比較分析
音声感情解析AI
話者感情識別
顧客応対・通話解析支援
教育・研修評価支援
医療・メンタルケア支援
モニタリング・傾向分析
多クラス感情分類
ストレス・緊張推定
感情・ストレス時系列分析
音声+テキスト融合感情推定
NGワード検出
重要語抽出
要約自動生成
商談要約・次アクション抽出
応対品質スコアリング
トーク評価・テンプレ比較
発話意図解析
皮肉・否定表現検知
方言・アクセント適応
環境ノイズ・音源分離耐性
多言語音声対応
教育・受講者感情分析
講師フィードバック抽出
抑うつ・不安スクリーニング
話者間感情相互影響解析
感情フィードバック生成
音声データ匿名化・削除
感情傾向スコアリング
応対品質傾向分析
感情分類精度比較
マイク入力品質補正
セッション間感情遷移分析
文脈感情反応検出
教育・医療業界特化モデル
品質改善フィードバック生成
抑制・緊張緩和トーン提示
リアルタイム感情相互影響解析
感情連鎖予測
発話抑揚・好感度解析
ノイズ耐性適応学習
感情因果関係分析
感情発話トレンド統計出力
発話速度変化傾向検知
多話者同時解析

Google Contact Center AIのプラン

プラン名月額料金
Google Contact Center AI詳細は要問い合わせ

Google Contact Center AIと比較されるサービス

Google Contact Center AIは会話データの分析やエージェント支援をGoogle Cloud上で構築できる基盤です。比較ではクラウド開発の柔軟性と業務パッケージの完成度を比べます。

ForeSight Voice Mining

価格
要確認
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
Google Contact Center AIと比較して良い点
  • ForeSight Voice Miningは音声認識と感情分析を一体で使いやすいです。

  • 通話要約や応対品質の分析まで、コールセンター向けに設計されています。

Google Contact Center AIと比較して悪い点
  • 日本語コールセンター分析に強い一方、多言語や海外拠点では確認項目が増えます。

  • 既存PBXやCRMとの接続範囲を詰めないと、導入設計が長くなります。

判断の分かれ目

日本語通話の深い分析ならForeSight Voice Miningが候補です。運用範囲ではGoogle Contact Center AIが合います。

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Genesys Cloud CX

価格
9,000円 ユーザー/月
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
Google Contact Center AIと比較して良い点
  • Genesys Cloud CXは音声とテキスト分析をクラウドCX基盤に組み込めます。

  • 感情分析やトピック抽出を、オムニチャネル運用と合わせやすいです。

Google Contact Center AIと比較して悪い点
  • クラウドCX全体の移行やライセンス設計を伴いやすく、分析単体では大きな導入になります。

  • 既存の電話基盤を残す場合は、移行順序と接続範囲の整理が必要です。

判断の分かれ目

クラウドCX全体を整えるならGenesys Cloud CXが候補です。既存の電話基盤を活かして分析だけ足すならGoogle Contact Center AIが向きます。

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AmiVoice Communication Suite

価格
要確認
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
Google Contact Center AIと比較して良い点
  • AmiVoice Communication Suiteは全通話のリアルタイム文字起こしに強いです。

  • 要約や応対品質評価まで、音声認識を軸に現場効率化へつなげやすいです。

Google Contact Center AIと比較して悪い点
  • 音声認識と分析を中心にした製品なので、全チャネルのCX統合までは別設計になります。

  • グローバルなAIオーケストレーションを重視する場合は、連携範囲の確認が要ります。

判断の分かれ目

日本語音声の文字起こしを重視するならAmiVoiceが候補です。全体統合ではGoogle Contact Center AIが合います。

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BIZTEL

価格
15,000円
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
Google Contact Center AIと比較して良い点
  • BIZTELは電話基盤と音声認識連携を同じ運用に乗せやすいです。

  • 通話履歴とテキストを管理しやすく、現場導入の初動を整えやすいです。

Google Contact Center AIと比較して悪い点
  • 深い会話解析を主目的にする場合は、外部連携やオプション範囲の確認が必要です。

  • AI分析基盤まで一体化したい用途では、要約や感情分析の対応範囲を別途確認することになります。

判断の分かれ目

電話基盤も同時に整える場合はBIZTELが候補です。会話解析の深さを優先するならGoogle Contact Center AIが向きます。

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サービス基本情報

リリース : 2019

https://cloud.google.com/solutions/contact-center?hl=ja公式
https://cloud.google.com/solutions/contact-center?hl=ja

運営会社基本情報

会社 : Google LLC

本社所在地 : Mountain View, California, USA

会社設立 : 1998

セキュリティ認証 : FedRAMP、ISO/IEC 27001、ISO/IEC 27017、ISO/IEC 27018、PCI DSS、SOC 2、SOC 3

ウェブサイト : https://cloud.google.com/

Google LLC運営サービス一覧

サービスカテゴリ

AI・エージェント

汎用生成AI・エージェント
LLM・大規模言語モデル
エージェントフレームワーク
エージェントオートメーション基盤

ソフトウェア(Saas)

オフィス環境・総務・施設管理
開発・ITインフラ・セキュリティ
データ分析・連携
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