音声AI

音声体験は重要です。音声AIオペレーターは、一般的な問い合わせを適切に処理し、複雑な問題は必要に応じて適切な担当者にルーティングすることで、あらゆる通話を価値あるものにします。顧客は煩わしいメニュー操作が不要になり、コールセンターのオペレーターの負担も軽減されます。

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クレジットカードは不要

柔軟な料金プラン

Man using his phone next to a chat overlay requesting a workspace upgrade.

音声AIでできること

Twilio Voice AIなら、その可能性は無限大です。反復処理によりオペレーターをきめ細かく制御し、グローバルに拡張し、永続的な顧客メモリのコンテキストを活用してあらゆる会話をスマートに進めることができます。

カスタマーサポートAI音声オペレーター

注文の状況、請求、簡単なトラブルシューティング方法など、日常的な問い合わせへの回答を自動化します。また、人間のオペレーターに引き継ぐ前に、本人確認を行い、重要なコンテキストやインサイトを把握します。
発信営業とキャンペーン

応答してもらえない発信にリソースを浪費するのはやめましょう。Twilio Branded Callingを使用して応答率を向上させ、どの施策が効果的か、どのキャンペーンが目標を達成できていないか、顧客が電話に出やすい時間帯などを正確に把握することで、通話にかけるリソースを最適化できます。
通知やリマインダーの自動化

予約や支払いのリマインダーをAI音声通話で自動化することで、患者の無断キャンセルや配送通知の見逃しを減らします。

カスタマーサービスによる状況確認と解決後のフォローアップ

問題解決後の顧客へのフォローアップや、CSATアンケートの実施、エンゲージメントのない顧客への再アプローチを行うためのフローを作成します。
オペレーターの支援

有用なコンテキストや推奨される次の対応を提示するとともに、重要な詳細情報を網羅した通話の文字起こしをリアルタイムで生成できる機能を提供することで、オペレーター（有人）の業務を支援します。

あらゆる音声通話をよりスマートで迅速、かつ測定可能に

音声AIオペレーターを戦略的に活用し、人間のオペレーターのアイドル時間を短縮し、応答率を高め、顧客離れを阻止します。

大半の通話をオペレーターが対応する、人手中心のプロセス
キャンペーンの効果の可視性が不十分
より多くの電話をかけるためにより多くのオペレーターを必要とする、重いリソース負担

Diagram depicting call center outbound campaign with live agents and 41% unanswered or answering machine rate.

予約リマインダーや確認、請求リマインダーなど、繰り返し行われる通話ワークフローを自動化
オペレーターのアイドル時間を短縮し、通話効率を向上
応答してもらえる電話や無視される電話、ボイスメールに転送される電話、有意義なエンゲージメントにつながる電話などを明確に把握

Diagram showing Voice AI handling outbound campaigns with automated reminders, live agents, and clear insights.

音声AIに適した基盤を構築する

音声AIは、適切な基盤の上に、適切な要素を組み合わせて構築することで、最大の成果をもたらします。

ステップ1
音声AIのビジネスチャンスを明確にする
開発に着手する前に、AIで解決できる具体的な課題やビジネスチャンスを特定します。また、自社のインフラストラクチャや既存のデータが、AIの導入や拡張に対応できる状態かどうかも評価してください。

ステップ2
音声対応プロセスの現状を把握し、分析する
Trust and Engagement InsightsとConversation Intelligenceを設定し、現在の応答率や通話エンゲージメント、成果を上げているキャンペーンを把握することで、AI音声オペレーターが最も大きな効果を発揮できる領域を特定します。

ステップ3
信頼を高め、応答率を向上させる
Branded Callingを設定し、通話が顧客の電話画面に認証済みとして表示されるようにします。これにより、顧客に発信者の身元や電話の目的が伝わり、信頼できる企業からの電話であると理解できるため、安心して電話に出ることができます。

ステップ4
音声AI戦略を設計する
最初の3つのステップで得た知見をもとに、どの通話を音声AIオペレーターで自動化し、どの通話に引き続き人間が対応するかを決定するとともに、初期の結果に基づいてソリューションをどのように拡張していくかを検討します。

ステップ5
Twilioで音声AIを構築・オーケストレーションする
Programmable Voice、Conversation Relay、メディアストリーム、音声認識、音声合成を活用し、AIを音声体験に大規模に組み込みます。

Diagram showing a five-step fraud detection process, including problem identification, data baseline, trust layer, smart routing, and AI orchestration.

音声AIと同様、Twilioのツールセットも万能なわけではありません

現状を把握し、問題点を修正し、ROIをもたらす音声AIソリューションを導入しましょう。

フェーズ	必要な製品
1. ビジネスチャンスの数値化	Twilio Voice、Twilio Phone Numbers、Voice Insights、Transcriptions
2. 信頼できる基盤の構築	Twilio Voice、Twilio Phone Numbers、Voice Insights、Branded Calling
3. AI主導の音声体験の導入	Twilio Voice、Twilio Phone Numbers、Voice Insights、Branded Calling、Conversation Intelligence、Conversation Relay

数行のTwiMLで音声通話にAIを連携

無料のTwilioアカウントに登録すると、音声AIアプリケーションの構築をすぐに開始できます。クイックスタート（ガイド）、最新のドキュメント、Twilio CLI、Code Exchangeを利用して、プロトタイプをすぐに構築できます。

AIを活用した発信を構築するためのブループリント

Branded Calling、Trust and Engagement Insights、留守番電話検知を使用して、包括的な音声AI環境を構築する方法をご覧ください。

合成データを使って音声AIをテストする

合成音声通話データを生成し、個人を特定できる情報（PII）を漏えいさせることなく音声AIシステムや分析機能をテストする方法をご紹介します。

Conversation Relayのオンボーディング

Conversation Relayとの連携を開始し、音声AIオペレーターを設定します。

				const express = require("express");
const twilio = require("twilio");

const app = express();

app.all("/answer", (req, res) => {
  const response = new twilio.twiml.VoiceResponse();

  response.say("Twilio's always there when you call!");

  res.type("text/xml");
  res.send(response.toString());
});

app.listen(3000, () => {
  console.log("Server running on port 3000");
});
			

				from flask import Flask
from twilio.twiml.voice_response import VoiceResponse
app = Flask(__name__)

@app.route("/answer", methods=['GET', 'POST'])
def answer_call():
    resp = VoiceResponse()
    resp.say("Twilio's always there when you call!")
    return str(resp)

if __name__ == "__main__":
    app.run()
			

				using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Twilio.TwiML;

[ApiController]
public class VoiceController : Controller
{
    [HttpPost]
    [Route("answer")]
    public IActionResult Answer()
    {
        var response = new VoiceResponse();
        response.Say("Twilio's always there when you call!");

        return Content(response.ToString(), "text/xml");
    }
}
			

				@RestController
public class VoiceController {

    @RequestMapping(value = "/answer", method = {RequestMethod.GET, RequestMethod.POST})
    public String answer() {
        VoiceResponse response = new VoiceResponse.Builder()
                .say(new Say.Builder("Twilio's always there when you call!").build())
                .build();

        return response.toXml();
    }
}
			

				<?php

use Twilio\TwiML\VoiceResponse;

$response = new VoiceResponse();
$response->say("Twilio's always there when you call!");

header("Content-Type: text/xml");
echo $response;
			

				require 'sinatra'
require 'twilio-ruby'

post '/answer' do
  response = Twilio::TwiML::VoiceResponse.new do |r|
    r.say(message: "Twilio's always there when you call!")
  end

  content_type 'text/xml'
  response.to_s
end
			

				curl -X POST http://localhost:3000/answer
			