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あなたにおすすめ
顧客の本音や感情を音声から読み取りたい
感情分析の精度を高めて顧客対応を改善したい
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おすすめ製品の早見表
| 製品名 | タイプ | 料金 | 企業規模 | 評価ポイント |
|---|---|---|---|---|
| AmiVoice | コンタクトセンター通話分析タイプ📞 | 0円〜API従量課金 |
| 専門用語の多い日本語通話に強い。業界別モデルと高い導入シェアが根拠。 |
| ForeSight Voice Mining | コンタクトセンター通話分析タイプ📞 | 要問合せ |
| 要約・応対評価・管理者支援まで一体。大規模センター実績と機能範囲が広い。 |
| Amazon Connect | コンタクトセンター通話分析タイプ📞 | 0ドル〜メッセージ |
| AWS上で問い合わせ基盤を柔軟に構築。連携・セキュリティに強く小さく始めやすい。 |
| Empath | 感情認識エンジン・APIタイプ🧠 | 0円〜 |
| 声の物理特徴で言語に依存せず感情を推定。API組み込みと幅広い用途に強い。 |
| Deep SEA | 感情認識エンジン・APIタイプ🧠 | 要問合せ |
| 19種類の感情から離職リスクを見える化。オペレーターケアに特化。 |
| Azure AI Speech | 感情認識エンジン・APIタイプ🧠 | 0円〜 |
| 音声認識・翻訳をAzure基盤で構築可能。セキュリティ重視の企業に合う。 |
| MiiTel Phone | 営業・商談コミュニケーション分析タイプ💼 | 5,980円ID/月 |
| 電話運用と通話分析を一体で始められる。中小営業組織で使いやすい。 |
| Webex Meetings | 営業・商談コミュニケーション分析タイプ💼 | 0円〜月 |
| 安全なWeb会議基盤で商談録画と要約を扱える。セキュリティと使いやすさに強い。 |
| Conversational Intelligence | 営業・商談コミュニケーション分析タイプ💼 | 要問合せ |
| TwilioやCRMに会話解析を組み込める。低コストで営業通話改善を試しやすい。 |
| NICE CXone Workforce Engagement Management | CX・顧客インサイト分析タイプ📊 | 要問合せ |
| 感情解析を品質評価・コーチングまで接続。広い機能範囲と手厚いサポートが強み。 |
| Genesys Cloud CX | CX・顧客インサイト分析タイプ📊 | 9,000円ユーザー/月 |
| 複数チャネルの顧客対応を単一基盤で管理。機能性と連携に強い大規模向け。 |
| Emotional Signature Analysis Solution | CX・顧客インサイト分析タイプ📊 | 要問合せ |
| 150以上の音声指標で感情を細かく可視化。多クラス感情分析に強い。 |
音声感情解析AIの導入によって得られる効果
音声感情解析AIは、通話や音声から感情の変化をAIで読み取り、応対確認を支援するためのツールです。導入前後で変わる点は、下の表で確認できます。
| 導入で改善したいこと | 導入によって得られる効果 |
|---|---|
| 声の変化をつかみたい | 声の調子や話し方を整理し、相手の反応をつかみやすくなります |
| 不満の兆候を早く見つけたい | 不満や不安が表れた可能性のある箇所を見つけやすくなり、確認漏れを抑えられます |
| 対応すべき通話が分かりにくい | 注意が必要な通話を抽出しやすくなり、早めのフォローにつなげやすくなります |
| 声の変化を説明しにくい | 該当箇所や声の調子の変化を整理し、関係者への説明や再確認を進めやすくなります |
| 通話の傾向をつかみにくい | 通話ごとの反応を集計し、応対改善や教育に使いやすくなります |
続いて、音声感情解析AIをタイプ別に分類し、それぞれのおすすめ製品を紹介します。
音声感情解析AI4タイプを解説
| 比較項目 | コンタクトセンター通話分析タイプ | 感情認識エンジン・APIタイプ | 営業・商談コミュニケーション分析タイプ | CX・顧客インサイト分析タイプ |
|---|---|---|---|---|
| 優れている点 | 通話感情を可視化し品質管理 | API組込みで自社製品に統合 | 商談を可視化し営業力を強化 | 顧客音声からCX改善を導く |
| できること | 感情モニタリング応対品質スコアリングSVアラート通知 | API・SDK提供多言語感情解析開発工数削減 | 商談自動文字起こし話し方スコアリング話者別感情解析 | 感情トレンド可視化CXスコアリング満足度定量把握 |
| 適している企業/業種 | コンタクトセンター運営企業CS部門のある企業 | ソフトウェア開発企業R&D部門のある企業 | 営業組織のある企業インサイドセールス部門のある企業 | マーケティング部門のある企業CX推進チームのある企業 |
| 料金目安 | 要問合せ | 公式サイトで要確認 | 要問合せ | 要問合せ |
タイプ別おすすめ製品
コンタクトセンター通話分析タイプ 📞
このタイプが合う企業：
コンタクトセンターの品質管理担当者やSV（スーパーバイザー）、顧客対応の改善を推進するCS部門のマネージャーの方に向いています。
どんなタイプか：
コールセンターやCSの通話音声を解析し、顧客・オペレーターの感情や応対品質を可視化するタイプです。クレーム予兆や品質管理に直結する点が特徴です。
おすすめ製品３選
AmiVoice
業界特化の専門用語を含む通話を分析したいコンタクトセンター向け
AmiVoiceは、日本語音声認識を土台に、専門用語の多い通話を高精度に文字起こししながら感情まで捉える音声AIです。
教育・医療向けの業界特化モデルに対応している点がこのタイプ内では目立ち、話者感情識別や応対品質スコアリングも使えるため、業種固有の言い回しを含む応対を分析したいセンターに向きます。
FitGapではシェアが同ページ内で2位、製造業では1位タイで、産業系の通話分析でも候補にしやすい製品です。
一方、顧客応対・通話解析支援やモニタリング・傾向分析は追加オプションです。要約自動生成や重要語抽出まで標準で運用したい企業、リアルタイムの感情フィードバックを重視する企業は、より分析機能がまとまった製品と比較してください。
価格
0円〜
API従量課金
シェア
ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
- 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
メリットと注意点
仕様・機能
ForeSight Voice Mining
通話分析から教育・品質改善まで一体で進めたい大規模センター向け
ForeSight Voice Miningは、通話の文字起こし、感情解析、要約、応対評価、管理者支援を一体で扱う大規模コンタクトセンター向けの会話解析AIです。
音声特徴とテキスト内容を組み合わせた感情推定に加え、要約自動生成、トーク評価とテンプレート比較、応対品質の傾向分析まで標準で使えるため、通話後処理だけでなく教育・品質改善のサイクルを作りたい企業に向きます。
FitGapでは同タイプの主要5分野すべてで推奨水準に達する唯一の製品で、機能性・サポート・セキュリティ評価もカテゴリ内1位です。
一方、多言語音声には対応せず、特定の通話基盤との接続確認や初期設定の工数が必要です。小規模センターや必要機能だけを小さく導入したい企業は、費用と運用担当者の負荷を他製品と比べてください。
価格
要問合せ
シェア
ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
- 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
メリットと注意点
仕様・機能
Amazon Connect
コンタクトセンターを自社設計し小さく検証から始めたい企業向け
Amazon Connectは、AWS上でコンタクトセンターを構築し、必要に応じてContact LensなどのAI分析を組み合わせるクラウド基盤型の製品です。
感情解析専業ツールというより、IVR、着信振り分け、通話録音、CRM連携まで含めて問い合わせ基盤を自社設計したい企業に向きます。
FitGapでは連携・拡張性、料金、セキュリティ・統制が同ページ内で最上位水準で、従量課金により小規模検証から拡張しやすい点が強みです。
一方、話者感情識別、顧客応対・通話解析支援、モニタリング・傾向分析は追加オプション扱いで、AWSの設定や連携開発の知識も必要です。感情解析を中心に、要約や品質評価まで標準機能でまとめたい企業は、専業の通話分析製品と総コストを比較してください。
価格
0ドル〜
メッセージ
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
- 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
メリットと注意点
仕様・機能
感情認識エンジン・APIタイプ 🧠
このタイプが合う企業：
自社プロダクトやサービスに音声感情解析を組み込みたい開発チーム、PoC（概念実証）を素早く試したいR&D部門の方に向いています。
どんなタイプか：
音声感情解析エンジンをAPIやSDKで提供し、アプリやサービスへ組み込むタイプです。業務画面よりも開発利用と多用途展開に重きを置く点が特徴です。
おすすめ製品３選
Empath
感情認識を自社サービスへ組み込みたい企業向けの音声解析エンジン
Empathは、発話内容ではなく声の高さ・大きさ・速さなどの物理的特徴から喜怒哀楽や元気度を推定する、言語に依存しにくい音声感情解析APIです。
既存サービスへ感情認識を横展開したい場合に強く、FitGapではシェアが同ページ内1位で、大企業・中堅企業でも上位です。
リアルタイム音声解析、音声特徴別感情要素分析、HR適性・離職予兆分析に対応し、コンタクトセンター、メンタルヘルス、教育など複数用途のPoCを進めたい企業に向きます。
一方、API/SDKの組み込み開発が必要で、通話内容の意味理解、NGワード検出、要約自動生成、通話録音・文字起こしは別手段が前提です。
価格
0円〜
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
- 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
メリットと注意点
仕様・機能
Deep SEA
オペレーターの離職予兆やストレスを把握したいコールセンター向け
Deep SEAは、コールセンターの通話音声から19種類の感情やストレスをスコア化し、オペレーターの離職リスク把握に寄せた音声感情解析システムです。
単なる感情ラベル取得より、管理者がケアや研修につなげる運用に強く、FitGapでは多クラス感情分類とHR適性・離職予兆分析に対応し、機能性評価も同ページ内上位です。
大規模コンタクトセンターで、従業員満足度や応対品質を継続的に見たい企業に向きます。
一方、顧客の発言内容分析や汎用的な感情APIとしての横展開は主目的ではなく、通話中の即時フィードバックではなく事後分析の性格が強い製品です。料金評価や中小企業シェアは低めで、専門支援を受けながら運用体制を作れるか、既存CRM・CTIとの接続工数を事前に比較する必要があります。
価格
要問合せ
シェア
ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
- 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
メリットと注意点
仕様・機能
Azure AI Speech
音声の高精度なテキスト化を基盤に分析を組み立てたい企業向け
Azure AI Speechは、感情認識そのものよりも、音声認識・音声合成・翻訳をAPIで提供するMicrosoftの音声処理基盤です。
録音や通話をまず高精度にテキスト化し、Azure上の自然言語処理や独自モデルと組み合わせて分析ワークフローを作りたい企業に向きます。
FitGapではセキュリティ評価がカテゴリ内1位、連携評価も上位で、Azure環境に既存システムを持つ企業や、クラウドとオンプレミスの使い分け、監査・情報管理を重視する大企業で候補にしやすい製品です。
一方、声色やトーンから感情を直接判定する専用機能は単体では弱く、音声感情分析にはAzure Cognitive Service for Languageや追加モデルとの組み合わせが必要です。感情分類の粒度や離職予兆まで標準で求めるなら、EmpathやDeep SEAと比較すべきです。
価格
0円〜
無料トライアルあり
シェア
ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
- 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
メリットと注意点
仕様・機能
営業・商談コミュニケーション分析タイプ 💼
このタイプが合う企業：
営業チームの成績を底上げしたいセールスマネージャーや、インサイドセールスの通話品質を管理したい営業企画の方に向いています。
どんなタイプか：
営業電話やWeb会議の音声を文字起こし・感情解析し、商談内容や話し方を可視化するタイプです。営業トークの改善やコーチングに使いやすい点が特徴です。
おすすめ製品３選
MiiTel Phone
電話営業の通話を見える化しコーチングしたい中小営業組織向け
MiiTel Phoneは、クラウドIP電話に録音・文字起こし・通話スコアリングを組み込んだ、営業電話の改善に寄せた音声解析AIです。
発着信をMiiTel上で行うだけで通話が蓄積され、話速・沈黙・被りやポジティブ／ネガティブ傾向を可視化できるため、電話営業の型づくりとコーチングを始めやすいです。
FitGapでは中小企業シェアがカテゴリ29製品中1位、操作性・導入しやすさも3位で、IT専任者が少ない中小営業組織に向きます。
トーク評価・テンプレ比較、NGワード検出、重要語抽出も使える一方、話者感情識別は追加オプションで、多言語音声対応や環境ノイズ・音源分離耐性は非対応です。既存電話を残して分析だけ追加したい企業や、海外通話・騒がしい録音が多い現場は別製品も比べるべきです。
価格
5,980円
ID/月
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
- 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
メリットと注意点
仕様・機能
Webex Meetings
商談の録画から要約まで安全に行えるWeb会議基盤
Webex Meetingsは、感情解析専用AIというより、商談を安全に実施・録画し、会議後の要約や次アクション整理までつなげやすいWeb会議基盤です。
高いセキュリティと途切れにくい音声・映像を重視しながら、Web会議上の商談を振り返りたい企業に向きます。
FitGapでは同タイプ12製品中、使いやすさとセットアップしやすさがともに1位で、既にWebexを使う組織なら追加ツール導入の負担を抑えられます。
商談要約・次アクション抽出、発話意図解析を使える一方、話者感情識別や感情・ストレスの時系列分析は非対応です。顧客感情の変化を営業コーチングやコンタクトセンター改善に使いたい場合は、感情解析に特化した製品を優先して比べる方が合います。
価格
0円〜
月
シェア
ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
- 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
メリットと注意点
仕様・機能
Conversational Intelligence
英語UI前提だが、営業通話を成約データと結びつけたい組織向け
Conversational Intelligenceは、TwilioやCRMに会話解析を組み込み、営業通話をパイプライン改善に結びつける商談分析ツールです。
発話意図解析、トーク評価・テンプレ比較、応対品質スコアリングにより、担当者の話し方を成約データと照合して改善したい営業組織に向きます。
FitGapでは料金評価が同タイプ1位タイで、開発チームがある企業が小さく試してCRM連携を作り込む候補になります。
一方、話者感情識別、商談要約、要約自動生成は追加オプションで、UIは英語、日本語サポートも未対応です。全体シェアは同タイプ12製品中10位にとどまるため、国内営業チームで定着しやすい日本語運用や、標準機能だけで深い感情解析を求める企業は他製品も慎重に比べる必要があります。
価格
要問合せ
シェア
ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
- 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
メリットと注意点
仕様・機能
CX・顧客インサイト分析タイプ 📊
このタイプが合う企業：
顧客体験（CX）の改善戦略を立案するマーケティング部門やCX推進チーム、経営層への報告にデータドリブンな根拠を求める方に向いています。
どんなタイプか：
大量の顧客音声を蓄積・分析し、感情傾向やCXスコアを可視化するタイプです。個別通話よりも全体トレンドや中長期の改善判断に重きを置きます。
おすすめ製品３選
NICE CXone Workforce Engagement Management
感情分析を応対評価や人員管理まで広げたいコンタクトセンター向け
NICE CXone Workforce Engagement Managementは、感情解析を応対品質評価・コーチング・人員管理までつなげるWEM型のCX分析製品です。
音声とテキストを合わせて感情を推定し、感情連鎖予測や感情因果関係分析にも対応するため、不満の兆候検知だけでなく、どの応対が感情悪化や改善につながったかまで追いたいセンターに向きます。
FitGapでは同タイプ3製品の中で機能範囲が最も広く、サポート評価もカテゴリ内1位で、AI評価を現場の改善指導へ落とし込みやすい点が強みです。
一方、CXone全体の一部として使う前提のため、感情分析だけの小さな導入では機能・費用が重くなりやすいです。医療・メンタルケア支援は対象外なので、ケア領域との兼用では別製品も比較してください。
価格
要問合せ
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
- 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
メリットと注意点
仕様・機能
Genesys Cloud CX
複数チャネルの応対基盤と感情分析を一体で運用したい大企業向け
Genesys Cloud CXは、音声感情解析を含むAI分析を、通話・メール・チャット・SNSまでまたぐクラウド型コンタクトセンター基盤に統合できる製品です。
感情だけを深掘りするNICEやESASより、チャネル履歴統合、問い合わせ集約、顧客情報表示、ルーティング、自動化を同じ運用画面で扱える点が選びどころです。
FitGapでは機能性と連携評価がカテゴリ内1位で、CRM、認証基盤、分析ツールなど既存システムと組み合わせる中堅〜大企業に向きます。発話意図解析や商談要約、次アクション抽出まで対応するため、応対後の業務整理にも使いやすいです。
一方、話者感情識別や音声分析は追加オプション・上位プランになる場合があり、料金評価も突出して高いわけではありません。小規模窓口や感情解析単体の導入では過剰になりやすく、初期設定と導入支援の範囲確認が必要です。
価格
9,000円
ユーザー/月
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
- 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
メリットと注意点
仕様・機能
Emotional Signature Analysis Solution
声の音響特徴から感情を細かく可視化したい用途向けの解析エンジン
Emotional Signature Analysis Solutionは、コンタクトセンター基盤ではなく、声の音響特徴から細かな感情シグネチャを抽出する音声感情解析エンジン寄りの製品です。
150種類以上の音声パラメータや20種類以上の感情可視化により、単なるポジティブ・ネガティブ判定より細かく顧客心理を見たい用途に向きます。
FitGapでは多クラス感情分類とノイズ耐性適応学習に対応し、録音環境がばらつく音声データや、面談・採用・カウンセリングなどCX以外にも応用したい企業に合います。クラウドとオンプレミスを選べる点も、データ管理を重視する組織には扱いやすいです。
一方、話者感情識別、顧客応対通話解析支援、モニタリング傾向分析は弱く、日々のセンター運用を一つの画面で回す用途には向きません。問い合わせ管理やWEMまでまとめたい場合は、NICEやGenesysの方が候補になります。
価格
要問合せ
シェア
ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
- 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
メリットと注意点
仕様・機能
比較すべき機能の優先度マップ
どこから比較すべきか
製品には数多くの機能がありますが、選定の決め手になるのは一部の機能だけです。そこで各機能を「多くの企業で必要か」と「製品ごとに対応が分かれるか」の2つの軸で4つに分け、比較する順番が分かるように並べました。下の表では、このページに登場した製品が各機能にどう対応しているかを、上から順に確認できます。
標準対応
オプション/条件付き
非対応
選定の決め手
音声感情解析AIを通話品質管理、営業改善、CX分析に使う場合、感情の捉え方から改善提案まで製品差が出やすい項目を見ます。
AmiVoice | ForeSight Voice Mining | Amazon Connect | Empath | Deep SEA | Azure AI Speech | MiiTel Phone | Webex Meetings | Conversational Intelligence | NICE CXone Workforce Engagement Management | Genesys Cloud CX | Emotional Signature Analysis Solution | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
応対品質スコアリング 会話内容や感情情報を統合し応対品質をスコア化できるか。 | ||||||||||||
リアルタイム感情相互影響解析 会話中に相手の感情変化をリアルタイムで解析できるか。 | ||||||||||||
多言語音声対応 多言語の音声を解析し感情分類を行えるか。 | ||||||||||||
要約自動生成 音声から生成されたテキストを要約できるか。 | ||||||||||||
NGワード検出 禁止語を自動検出し警告できるか。 | ||||||||||||
品質改善フィードバック生成 解析結果に基づいて改善提案を自動生成できるか。 |
一部の企業で必須
自社サービスへの組み込みや高度な顧客理解、リアルタイム支援まで求める場合に、追加開発や用途適合を確認したい比較です。
AmiVoice | ForeSight Voice Mining | Amazon Connect | Empath | Deep SEA | Azure AI Speech | MiiTel Phone | Webex Meetings | Conversational Intelligence | NICE CXone Workforce Engagement Management | Genesys Cloud CX | Emotional Signature Analysis Solution | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
多クラス感情分類 ポジ/ネガ以外に複数（6種以上）の感情を分類できるか。 | ||||||||||||
音声＋テキスト融合感情推定 音声特徴とテキスト内容を統合して感情を推定できるか。 | ||||||||||||
発話意図解析 発話から感情だけでなく意図を推定できるか。 | ||||||||||||
皮肉・否定表現検知 皮肉や否定的文脈を識別して感情誤判定を防げるか。 | ||||||||||||
感情フィードバック生成 解析結果に基づき適切なトーン・フレーズを自動生成できるか。 |
ほぼ全製品が対応
多くの音声感情解析AIで備わる、録音環境への耐性や個人情報保護、継続的な推移把握など、基本運用の土台を確認します。
AmiVoice | ForeSight Voice Mining | Amazon Connect | Empath | Deep SEA | Azure AI Speech | MiiTel Phone | Webex Meetings | Conversational Intelligence | NICE CXone Workforce Engagement Management | Genesys Cloud CX | Emotional Signature Analysis Solution | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
環境ノイズ・音源分離耐性 雑音・BGM・混線下でも解析精度を維持できるか。 | ||||||||||||
音声データ匿名化・削除 解析に使用した音声を自動マスキングまたは削除できるか。 | ||||||||||||
セッション間感情遷移分析 連続セッションにおける感情推移を解析できるか。 | ||||||||||||
方言・アクセント適応 方言やアクセントに適応し感情推定精度を維持できるか。 |
優先度が低い
医療・教育の専門分析や将来予測など、今回のコールセンター、営業、CX活用では該当企業が限られる要素を分けて確認します。
AmiVoice | ForeSight Voice Mining | Amazon Connect | Empath | Deep SEA | Azure AI Speech | MiiTel Phone | Webex Meetings | Conversational Intelligence | NICE CXone Workforce Engagement Management | Genesys Cloud CX | Emotional Signature Analysis Solution | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
抑うつ・不安スクリーニング 音声パターンから抑うつや不安傾向を検出できるか。 | ||||||||||||
教育・医療業界特化モデル 教育・医療の音声特性に合わせた解析モデルを提供するか。 | ||||||||||||
感情連鎖予測 特定発話後の感情変化を予測できるか。 |
音声感情解析AIの選び方
このページでの絞り込み方
- 1タイプを見て、使う場面を大まかに分ける音声感情解析AIは利用場面で大きく分かれます。コールセンターで常時使うものと、自社サービスに組み込むものがあります。営業や商談を振り返るものと、CX分析に広げるものもあります。まずは自社の音声データをどの業務で使うかに近いタイプを選びます。タイプ別おすすめへ ↑
- 2外せない機能は、機能の優先度マップで確認するリアルタイム解析、要約、NGワード検出などは目的によって優先度が変わります。必要な分析と後処理が決まっている場合は、機能の優先度マップで抜け漏れを確認しやすくなります。機能の優先度マップへ ↑
- 3運用条件をそろえて比較するタイプと機能を確認したうえで、通話量や管理者の関わり方をそろえると選びやすくなります。既存の電話基盤とのつながりも、導入後の負担を左右します。下の比較ポイントでは、機能の○×に加えて確認したい運用・契約条件を整理しています。
ここからは、機能の○×に加えて、音声データを現場でどう回すかを確認します。通話中に支援するのか、録音後に分析するのかで必要な体制は変わります。連携基盤や導入時の調整も、製品差が出やすい条件です。費用の増え方まで同じ条件でそろえると、製品の違いを判断しやすくなります。
機能だけでは分かりにくい、運用・契約条件の比較ポイント
音声を使うタイミングと現場の動き方
通話中に管理者が気づきたい現場と、録音後に品質改善へ使う現場では、日々の確認方法が変わります。即時の通知を前提にすると、管理者が確認する画面や担当者への声かけまで運用を決める必要があります。事後分析中心なら、録音の集計と振り返りの頻度が成果に影響します。
製品の分かれ方：製品は大きく3通りです。通話中の状態を管理者が追う製品、通話や商談のあとに振り返る製品、自社サービスや分析基盤へ音声処理を組み込む製品があります。
- 通話中の状態を管理者が追う製品管理者が複数の通話状況に気づきやすく、声かけや応対支援につなげやすい製品です。ただし通知が多すぎると現場が疲れるため、対象通話と確認担当を先に決めます。代表製品：AmiVoice / Amazon Connect
- 通話や商談のあとに振り返る製品録音や会議記録を使い、話し方や応対内容を後から改善しやすい製品です。ただし確認が後回しになると定着しにくいため、週次の確認時間を運用に入れます。代表製品：MiiTel Phone / Webex Meetings
- 自社サービスや分析基盤へ組み込む製品アプリや既存システムに音声処理を組み込み、独自の分析画面を作りやすい製品です。ただし開発担当が必要になり、業務部門だけでは改善サイクルが止まりやすくなります。代表製品：Empath / Azure AI Speech
通話・CRM基盤とのつなぎ方
すでに電話基盤やCRMを使っている企業では、音声解析だけを追加する場合と基盤ごと入れ替える場合で準備が変わります。設計が曖昧だと、通話IDや顧客情報の紐づけが手作業に残りやすくなります。部門をまたぐ利用では、IT部門と現場部門の役割分担も必要です。
製品の分かれ方：製品は大きく3通りです。通話基盤もまとめて構築する製品、既存の電話やCRMへ重ねる製品、音声処理の部品として組み込む製品があります。
- 通話基盤もまとめて構築する製品問い合わせの受付から分析まで同じ基盤で扱いやすい製品です。ただし既存の電話運用を変える場合は、番号やルーティングの移行手順が重くなります。代表製品：Amazon Connect / Genesys Cloud CX
- 既存の電話やCRMへ重ねる製品今の通話運用を残しながら、録音や文字起こしの活用を広げやすい製品です。ただし接続先ごとの設定が増えるため、連携範囲を先に決めます。代表製品：AmiVoice / MiiTel Phone
- 音声処理の部品として組み込む製品自社画面や分析基盤に合わせて、音声処理を柔軟に組み込みやすい製品です。ただし保守や障害時の切り分けは、開発側の体制に左右されます。代表製品：Empath / Azure AI Speech
改善サイクルを回す担当者
感情解析の結果を誰が読むかで、レポートの粒度と改善の進め方が変わります。SVが読むなら応対品質のばらつき、営業マネージャーが読むなら商談の振り返りが中心です。経営やCX部門まで使う場合は、個別通話より傾向の共有が重要です。
製品の分かれ方：製品は大きく3通りです。SVが応対品質を管理する製品、営業チームが会話を振り返る製品、CX部門が全体傾向を共有する製品があります。
- SVが応対品質を管理する製品通話の評価や指導を管理者の業務に組み込みやすい製品です。ただし評価基準を決めないまま使うと、担当者ごとの差が残りやすくなります。代表製品：AmiVoice / NICE CXone Workforce Engagement Management
- 営業チームが会話を振り返る製品商談や架電の記録を使い、担当者自身の改善につなげやすい製品です。ただし確認する指標が多いと続きにくいため、見る項目を絞ります。代表製品：MiiTel Phone / Webex Meetings
- CX部門が全体傾向を共有する製品接点全体の傾向を集め、施策や品質改善の材料にしやすい製品です。ただし個別の指導まで一気に求めると、現場側の負担が増えます。代表製品：Genesys Cloud CX / NICE CXone Workforce Engagement Management
利用規模に合わせた契約・費用の確認
通話時間、録音件数、利用者数が増えるほど総額は変わりやすくなります。少量の試用と本番運用では、必要な保存期間や分析回数も同じではありません。最初の見積もりだけで進めると、部門展開時に予算の見直しが発生しやすくなります。
製品の分かれ方：製品は大きく3通りです。利用量で費用が増えやすいクラウド製品、席数や部門数で見積もる製品、デモや資料請求で運用条件を詰める製品があります。
- 利用量で費用が増えやすいクラウド製品小さく試しながら利用量に合わせて広げやすい製品です。ただし本番で通話時間が増えると、月々の費用が想定を超える場合があります。代表製品：Amazon Connect / Azure AI Speech
- 席数や部門数で見積もる製品複数部門や大規模センターの構成をそろえて検討しやすい製品です。ただし見積もり前に、席数や管理者数を整理する手間がかかります。代表製品：Genesys Cloud CX / NICE CXone Workforce Engagement Management
- デモや資料請求で運用条件を詰める製品自社の通話量や利用場面を伝え、画面や支援内容を確認しながら進めやすい製品です。ただし比較には、同じ条件で説明や見積もりをそろえる手間があります。代表製品：AmiVoice / MiiTel Phone
よくある質問
音声感情解析AIは声から何を判定できますか？
声のトーンや抑揚・話速などの音響特徴から、怒りや喜び・落ち着きといった感情の傾向やストレス度を推定できます。通話中のクレーム予兆検知や応対品質の評価・営業トークの振り返りに活用できます。ただし精度は録音環境や個人差で変わり言葉の意味までは捉えにくいため、結果は参考値として扱うのが安全です。
コールセンターの通話分析にはどんな機能が必要ですか？
リアルタイムの感情モニタリングや通話の自動採点・SVへのアラート通知が中心になります。既存のPBXやCTI・CRMと連携できるかで運用負荷が変わるため、自社の電話基盤に接続できる製品を選びましょう。オペレーター単位での品質可視化に対応するかも確認しておくと安心です。
音声感情解析AIの料金はどのくらいかかりますか？
このページの掲載製品では、通話分析型は1ユーザーあたり月5,980円、ユーザー課金型は月9,000円が目安です。APIを従量課金で使えるサービスは小さく試せる一方、利用量が増えると費用が伸びます。料金が非公開で要問い合わせの製品も多いため、想定する通話量を添えて見積もりを取りましょう。
導入しても効果が出にくいケースはありますか？
雑音が多い環境や録音品質が低い場合は、感情推定の精度が下がり期待した効果を得にくくなります。問い合わせが短い通話や定型的なやり取りが中心の業務でも、感情の差は見えづらく投資に見合わないことがあります。声色は個人差が大きいため、自社の通話データで一定期間試してから本格導入を判断するのが確実です。
感情データを扱う際に気をつけることは何ですか？
感情やストレスは機微な情報にあたるため、解析の目的や録音の同意取得・データの保管期間を事前に整理しておく必要があります。オペレーターの評価に使う場合は運用ルールの透明性も欠かせません。クラウド保存かオンプレミスかでセキュリティ要件が変わる点も確認しておきましょう。
※掲載している機能・対応範囲・料金は一般的な目安です。製品・プラン・契約条件により異なる場合があるため、導入前に各製品の最新の公式情報や比較表でご確認ください。
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