AI Central Voiceとは
AI Central Voiceは、コンタクトセンターに日々蓄積される通話ログや音声データを起点に、メールやSNS、レビューなど複数チャネルに散らばる顧客の声（VoC）をAIが構造化・分析し、部署単位での施策立案まで一気通貫で支援するVoC分析ツールです。通話後の要約・分類といった後処理業務（ACW削減）も含めて自動化できるため、コンタクトセンターの運用効率化と、そこで得られたVoCの活用を同時に進められます。分類AIと精度監視AIの2層構成により、プロンプト設計や人手でのチューニングを行わなくても90%超の分類精度を実現し、導入したその日から実務で使える点が特徴です。
こうして構造化された声は、可視化にとどまらず、AIチャットでの深掘り分析、部署別サマリーの自動生成、異常値のアラート通知、ワンボタンでの報告書出力、FAQ改善案の抽出まで、VoCを起点とした業務改善サイクルを一つのプラットフォームでカバーします。ダッシュボードを日常的に確認しない現場担当者にも情報が届くよう、部署ごとのレポート自動配信や、既存の社内フォーマットに合わせた報告書生成にも対応しています。
導入・運用にあたっては、専任コンサルタントが目的合意から要件定義、分類軸のチューニング、効果測定まで全フェーズを伴走するため、「初期設定が重い」「オンボーディング後に定着しない」といったVoC分析ツール導入時によくある課題にも対応可能です。ブランドマーケティングや戦略コンサル出身のメンバーが経営課題から逆算した分析設計を提案し、週次〜隔週の定例でプロジェクトを継続的に推進します
AI Central Voiceのおすすめポイント
ポイント1
運用しながらカテゴリを育てられる、柔軟な分類設計
AI Central Voiceは、あらかじめ固定されたカテゴリで集計するだけのツールとは異なり、運用を始めた後でも必要に応じて分類軸を追加・調整できます。また、既存のカテゴリに当てはまらない声も「ラベル」として個別に拾い上げられるため、細かすぎて「その他」に埋もれてしまう重要な声を逃しません。
複数チャネルのデータを組み合わせた横断分析にも対応しており、カテゴリごとの件数を出すだけでなく、「なぜその傾向が起きているか」までAIが言語化してサポートします。分類の枠組みを一度作って終わりではなく、事業の変化に合わせて育てていける点が、AI Central Voiceの特徴です。
ポイント2
変化の検知からレポート・改善アクションまで
AI Central Voiceは、分析からレポート作成、改善アクションまでを一つの流れでつなぎます。蓄積されたデータの中から、急増している話題の予兆や、新しい商品・施策のヒントとなる変化をAIが検知するため、見過ごされがちなリスクや事業成長の種を、早い段階で捉えられます。
膨大な件数の声の中に埋もれた重要な兆しも、見逃すことなく発見できます。分析結果は、経営会議向けの報告書作成やFAQの更新といった次のアクションにそのままつなげられる形で出力されるため、報告・更新作業を自動化できます。
ポイント3
「Ask AI」への問いかけとテンプレートで、誰でも分析
AI Central Voiceは、専門的な分析知識がなくても、誰もが顧客の声の分析に取り組めるように設計されています。知りたいことを「Ask AI」にチャット形式で問いかけるだけで要約や示唆を得られるほか、あらかじめ用意された分析テンプレートを選ぶだけでも、熟練したアナリスト並みのインサイトを引き出せます。
分析を特定の担当者に依存させず、現場の担当者自身が顧客の声を読み解き、活用できる状態をつくります。活用の場面は幅広く、お客様相談室・カスタマーサポートでの課題特定、マーケティング・商品企画での本当のニーズの把握、経営企画・事業企画での意思決定、営業での勝ちパターンの標準化、人事での組織課題の把握など、部門を問わず役立ちます。
導入・活用にあたっては、専任コンサルタントが定着まで伴走してサポートするため、使いこなせるようになるまで安心して取り組めます。
※BOXIL編集部調査情報
AI Central Voiceの料金/プラン
無料プラン：ー
無料トライアル：ー
ー
- 月額/ユーザー
ー
- 初期費用
ー
- 利用人数
ー
- 最低利用期間
ー
- ※詳細は要問い合わせ
料金
※BOXIL編集部調査情報
AI Central Voiceの機能/仕様
| 導入形態 | クラウド | 対応言語 | — |
|---|---|---|---|
| OS | — | スマートフォンのブラウザ対応 | |
| iOSアプリ | — | Androidアプリ | — |
| API連携 |
|---|
| SOC | — | ISO | ISO/IEC 27001 / ISO/IEC 27017 |
|---|---|---|---|
| プライバシーマーク | — | そのほかセキュリティ認証・内部統制 | — |
| メール | チャット | ||
|---|---|---|---|
| 電話 |
※BOXIL編集部調査情報
AI Central Voiceの導入効果
大樹生命：分析自動化で年間1600時間削減／DMM：月150時間集計工数削減（サントリー等実績多数）
導入前の課題 年間数万〜十万件規模のVoCを、意図判別を目視で分類・集計してきた企業では、慣れた担当者でも数日を要していました。サントリーホールディングス株式会社では、年間約7.5万件の声の分析に約3日を要していました。月間数万件規模のVoCを少人数で目視確認していた企業では、加工・集計だけで月約150時間の工数が発生。苦情や問い合わせなど幅広い声を横断的に分析したい企業では、分類先の細分化により多くが「その他」に集約され、業種を問わず人手への依存が課題となっていました。 導入の効果 AI Central Voiceの導入により、意図判別と分類を自動化し、前処理工数を大幅に削減します。大樹生命保険株式会社では、お客さまの声の分類・分析業務の自動化により、年間約1,600時間（※）の業務効率化を実現します。合同会社DMM.comでは、30以上のサービスを横断するVoC分析をAIで自動化し、レポート作成が最短10分程度に短縮、月150時間規模（※）の集計工数削減を実現。同様の効果は、サントリーホールディングス株式会社をはじめ、金融・消費財など幅広い業種で確認されています。
出典
AI Central Voice 公式サイト「導入事例」（2026年8月26日閲覧）
※サービス提供会社掲載情報
AI Central Voiceの導入企業（順不同）
- サントリーホールディングス株式会社
- ロート製薬株式会社
- 新日本製薬株式会社
- あいおいニッセイ同和損害保険株式会社
- 日本空港ビルデング株式会社
- インフロニア・ホールディングス株式会社
- 大樹生命保険株式会社
- ＪＲ北海道ホテルズ株式会社
- サントリーウエルネス株式会社
- 合同会社ＤＭＭ．ｃｏｍ
※BOXIL編集部調査情報
AI Central Voiceの画面/UI
ダッシュボードで、指定期間のカテゴリ別サマリーを自動生成（イメージ）
問い合わせやレビューなどの顧客の声を業種・業務に応じたカテゴリへ自動分類し、ネガティブ・ニュートラル・ポジティブの感情比率をダッシュボード上で可視化します。期間を指定するだけで、カテゴリごとの発生件数や主な発生要因、対応上の課題までをAIが文章で要約するため、グラフを見るだけでなく「何が、どれくらい、なぜ起きているか」を短時間で把握できます。全体概況の確認から、気になるカテゴリの深掘りまでを1つの画面でスムーズに行えます。
※サービス提供会社掲載情報
AI Central Voiceの口コミ・評判
口コミサマリー
AI Central Voiceのサービス資料
おすすめ
提供企業作成
AI Central_Voice サービス紹介資料
※サービス提供会社掲載情報
AI Central Voiceに関するよくある質問
Q 専門的な分析の知識がなくても使えますか。
A はい、使えます。知りたいことを「Ask AI」にチャット形式で問いかけたり、あらかじめ用意された分析テンプレートを選んだりするだけで、熟練したアナリスト並みのインサイトを得られます。分析を特定の担当者に依存させず、現場の担当者自身が顧客の声（VoC）を読み解けます。Q テキストマイニングツールとの違いは何ですか。
A 従来のテキストマイニングツールは、単語の頻出度を集計するキーワードベースの分析が中心で、言葉の裏にある文脈やニュアンスまでは読み取りにくい場合があります。AI Central Voiceは、文脈を理解するAIによって、単語の一致だけでは判別できない顧客の意図や真意まで踏み込んで構造化・分析できる点が異なります。Q 分析結果を、改善アクションにつなげるところまで支援してもらえますか。
A はい、支援します。話題の急増や新しい施策のヒントとなる変化の検知から、経営資料の作成やFAQの更新といった次のアクションまでをつなげ、報告・更新作業を自動化できます。加えて、専任のコンサルタントが定着まで伴走するため、使いこなせるようになるまで支援いたします。Q 汎用AIとの違いは何ですか。
A 汎用AIを用いた分類・分析処理は、プロンプトの設計やデータクレンジング作業の手間がかかるうえ、分類定義のブレによる精度の維持や再現性に課題がありました。 対して「AI Central Voice」は、事前設計されたカテゴリ定義に加え、「前処理AI」「分類AI」「精度監視AI（バリデーション）」による多層構造を構築しています。手動でのプロンプト調整を行うことなく、常に90%を超える高い分類精度と安定した分析を実現します。 また、汎用AIで発生しがちな「正しく数値が取得できない」といった問題も回避できます。分析不能なデータを作ることなく分類結果を正しくデータベースへ自動蓄積するため、時系列での変化を定量的に把握でき、データの利活用も容易になります。Q 他のVoC分析ツールとの違いは何ですか。
A 分析で終わらせず、業務改革（アクション）につなげるVoC活用を実現します。 一般的なツールと異なり、3〜4階層での深いカテゴリ分類に加え、FAQ作成や資料生成など現場で活用できる機能を多数搭載。AIチャットや急増・レアな声の検知など、VoCを成果に変えるアプリケーションが充実しています。 サポート面では、要件定義や分析軸の設計から効果測定まで専任コンサルタントが担当。週次〜隔週の定例MTGを通じ、お客様はデータ等のインプットだけで導入から分析・示唆出しまで進むため、「初期設定が重い」「導入後に定着しない」という不安はありません。
※BOXIL編集部調査情報
AI Central Voiceが掲載されている記事
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テックタッチ株式会社
IT/通信/インターネット系
東京都中央区銀座8丁目17-1 PMO銀座II 5F・8F（総合受付 5F）
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