コールセンター業界で顧客満足度の向上とオペレーターの働きやすさの両立が求められる中、従来の人的対応が限界を迎えつつあります。そのような課題に対し、AI感情分析ツールが注目されており、それぞれ特徴や価格体系が異なります。
本記事では、AI感情分析の基本的な仕組みから導入メリット、主要な12のツール比較、選定ポイント、そして実際の導入時の注意点まで、包括的に解説いたします。
1．コールセンターのAI感情分析とは
（1）AI感情分析がコールセンターで注目される理由
顧客の感情を把握するには、オペレーターやスーパーバイザー（SV）の経験と直感に頼る部分が大きく、客観的な判断基準を設けることが困難でした。
背景には、SNSや口コミサイトから収集される膨大な感情データと、クラウドやディープラーニング技術の発達があります。これまで人間にしか理解できなかった「声の奥にある感情」を、AIが客観的に分析できるようになったことで、顧客満足度向上・クレーム防止・オペレーター離職率の低減といった具体的な成果が期待されているのです。
（2）AI感情分析の仕組み
AI感情分析では、主に通話音声とテキスト化された通話内容を分析対象とします。
音声分析では、声の大きさ・抑揚・テンポ・間の取り方などの非言語情報を機械学習済みモデルで解析し、「喜び」「怒り」「悲しみ」といった感情ラベルを付与します。日本人特有の抑制された感情まで判別できる高度なモデルも登場しています。
テキスト分析では、自然言語処理（NLP）技術を用いて、発話内容から感情傾向を推定します。含まれる単語や文脈、表現の微妙なニュアンスまで考慮されます。
これらの技術を組み合わせてAIは通話全体の感情を把握し、リアルタイムでモニター表示や数値スコア化を行います。近年ではマルチモーダル分析も進んでおり、音声とテキストを統合した、より精緻な感情認識が実現されています。
（3）AI感情分析ツールの主な活用シーン
①通話中のリアルタイムモニタリング
最も注目される活用シーンは、通話中のリアルタイムモニタリングです。
AIが顧客の怒りや苛立ちを会話中に検知し、SVにアラートを送信したり、画面上に対処ガイダンスを表示することで、クレーム拡大を未然に防ぐことができます。
また、複数通話を同時監視し、要注意通話を即座にSVがフォローできる環境を整えることで、クレーム抑止と顧客満足度向上を実現しています。
②新人オペレーターの教育
AI感情分析は、研修やコーチングの質向上にも大きく貢献します。AIが各通話の応対満足度や感情の起伏を客観的に評価するため、従来は属人的だった指導がデータドリブンになります。
たとえば、話の速度や被る頻度、感情分析結果をもとに新人とベテランの応対を見える化し、スキル標準化に役立てています。
良い応対の横展開も容易で、過去の通話から顧客に喜びの感情を抱かせた模範的な対応をピックアップし、そのトークスクリプトを全員で共有することも可能です。
③マネージャーの振り返り業務の支援
従来、マネージャーが多くの時間を割いていた応対品質のチェックやフィードバック作成業務をAIが支援します。
全通話録音の中から問題のある応対や注目すべき応対を自動で抽出し、評価レポートを作成することで、マネージャーはより戦略的な業務に集中できるようになります。
2．コールセンターにAI感情分析ツールを導入するメリット
AI感情分析ツールをコールセンターに導入することで、以下のようなメリットが期待できます。
（1）顧客の感情をリアルタイムで把握できる
通話中やチャット応対中に、顧客の感情（喜び、怒り、不満、疑問など）をリアルタイムで把握できます。
オペレーターは顧客の感情変化に応じて対応を調整しやすくなり、より共感的で質の高いコミュニケーションが実現できます。
（2）オペレーターの負担を可視化できる
オペレーターが対応中に感じるストレスやネガティブな感情をAIが検知し、可視化します。
これにより、マネージャーはオペレーターの精神的な負担を早期に把握し、適切なケアやサポートを提供できます。結果として、メンタルヘルスの維持や離職率の低下に繋がります。
（3）クレームの兆候を事前に把握できる
顧客の発言内容や声のトーン、感情の変化から、クレームに発展する可能性のある兆候をAIが事前に検知します。オペレーターやスーパーバイザーは問題が大きくなる前に適切な対応を取ることができ、クレームの発生件数削減や深刻化の防止に繋がります。
（4）集約したデータを分析に活用できる
AI感情分析によって獲得した顧客やオペレーターの感情データは、他の業務データ（顧客情報、購買履歴、応対履歴など）と統合して分析することで、より深い洞察を得ることができます。例えば、特定の製品やサービスに対する顧客の感情傾向、クレームが発生しやすい顧客セグメントなどを特定し、マーケティング戦略やサービス改善に活かせます。
3．コールセンター向けAI感情分析ツール12選
（1）Cloud CTI&AI
株式会社ストラーツが提供する、企業の個別ニーズに合わせた「フルカスタマイズ」開発を強みとするAIコールセンターソリューションです。システム利用料以外の追加費用が発生しない透明な価格設定と、専門技術チームによる高度なサポート体制が特徴です。
独自フローや自社システムとの連携が必須で、“フルカスタムの基盤”を一括で構築したい企業の新規コールセンター立ち上げに適したサービスです。
| 料金 | こちらからお問い合わせできます |
|---|---|
| 機能 | ・フルカスタマイズ対応 ・独自AIによる自動応答機能 ・コストパフォーマンスに優れた透明な料金体系 |
| 所在地 | 東京都港区南青山3-8-40青山センタービル2F |
| 運営会社 | 株式会社ストラーツ |
| 詳細 | 株式会社ストラーツ（公式HP） |
（2）ForeSight Voice Mining（NTTテクノクロス株式会社）
NTTテクノクロスが提供するコールセンターAIソリューションで、10年以上の音声認識技術と知見を活かしています。NTTグループのAI技術「corevo®」を搭載し、特に日本人特有の感情分析技術に強みを持っています。また金融機関、自治体、大規模コールセンターを中心に豊富な導入実績があります。
クラウドサービス「ForeSight Voice Mining Cloud」も提供しており、低コストかつ短期間での導入が可能です。2024年8月には次世代メディア処理AIとの連携により、顧客側の発話内容の音声認識率が最大9％向上した新バージョンがリリースされました。
数百席規模以上で日本語通話品質を厳密にモニタリングしたい金融・自治体・大規模BPOセンターにおすすめです。
| 料金 | お問い合わせでご確認ください |
|---|---|
| 機能 | ・リアルタイム音声認識 ・マニュアル自動表示 ・通話要約作成 |
| 所在地 | 東京都港区芝浦3-4-1 グランパークタワー 15階 |
| 運営会社 | ＮＴＴテクノクロス株式会社 |
| 詳細 | 公式HP |
（3）AmiVoice Communication Suite（株式会社アドバンスト・メディア）
株式会社アドバンスト・メディアが提供する、25年以上にわたる研究開発実績を持つ独自のAI音声認識エンジン「AmiVoice」を搭載したコンタクトセンター向けソリューションです。導入実績は550社、80,000ライセンス以上にのぼり、コンタクトセンター業務向け音声認識市場で高いシェアを誇ります。
多彩な外部システムとAPI連携でき、多拠点IP‐PBXとの連携や生成AI要約まで含め、コールセンター業務で音声認識を全面活用したいハイボリュームの事業者向けです。
| 料金 | お問い合わせでご確認ください |
|---|---|
| 機能 | ・生成AI連携による応対履歴作成支援 ・応対品質自動評価 ・オペレーターからSVへのヘルプ通知機能 |
| 所在地 | 東京都豊島区東池袋3-1-1 サンシャイン60 42階 |
| 運営会社 | 株式会社アドバンスト・メディア |
| 詳細 | 公式HP |
（4）COTOHA Voice Insight（NTTコミュニケーションズ株式会社）
NTTコミュニケーションズが提供する、NTT研究所で40年以上にわたり研究・開発されてきた独自の音声認識AIエンジンを基盤とする音声テキスト化サービスです。コンタクトセンター向けの「音声マイニングプラン」と、NTTドコモのモバイル通話を対象とした「ビジネス通話プラン」の2つのプランがあります。
100席超クラスのコンタクトセンターで、VPN経由の高セキュア環境やドコモ携帯通話もまとめて解析したい企業に適しているでしょう。
| 料金 | お問い合わせでご確認ください |
|---|---|
| 機能 | ・リアルタイム音声認識 ・NTTドコモのモバイル回線での通話録音 ・バッチ音声認識 |
| 所在地 | 東京都千代田区大手町2-3-1 大手町プレイスウエストタワー |
| 運営会社 | NTTドコモビジネス株式会社 |
| 詳細 | 公式HP |
（5）MiiTel Phone（株式会社RevComm）
株式会社RevCommが提供する、電話営業や顧客応対をAIで可視化するクラウドIP電話サービスです。旧称は「MiiTel」で、2018年10月にサービスを開始しました。ブラックボックス化しがちな会話内容をAIが解析し、生産性向上や教育コスト削減に貢献します。
アジア企業として唯一「Forbes AI 50 2021」に選出され、対話型AIソリューション市場で高いシェアを獲得しました。
電話営業やインサイドセールスの改善を低コストSaaSで始めたいスタートアップ～中小の営業組織にぴったりのサービスです。
| 料金 | お問い合わせでご確認ください |
|---|---|
| 機能 | ・全通話自動録音 ・文字起こし、AIによる音声解析 ・キーワード自動抽出 |
| 所在地 | 東京都渋谷区渋谷1-3-9 ヒューリック渋谷一丁目ビル7階 |
| 運営会社 | 株式会社RevComm |
| 詳細 | 公式HP |
（6）Omnis（丸紅情報システムズ株式会社）
丸紅情報システムズ株式会社が提供する、Google Cloud™ の機械学習エンジンを活用したコールセンター向け音声テキスト化サービスです。複数の音声認識エンジンから選択可能で、低価格かつ短期間で運用を開始できます。
Google Cloud™ベースで複数エンジンを使い分け、FAQ推薦や生成AI要約を短期間で導入したいIT／EC企業に向いているでしょう。
| 料金 | お問い合わせでご確認ください |
|---|---|
| 機能 | ・音声テキスト化 ・生成AI型要約 ・リアルタイムモニタリング |
| 所在地 | 東京都文京区後楽二丁目6番1号 住友不動産飯田橋ファーストタワー |
| 運営会社 | 丸紅情報システムズ株式会社 |
| 詳細 | 公式HP |
（7）Deep SEA（CENTRIC株式会社）
CENTRIC株式会社が提供する、コールセンター・コンタクトセンター向けの音声感情解析システムです。特にオペレーターの離職率改善に貢献することを目的としています。イスラエルのNemesysco社が開発した精度の高い音声感情解析のコア技術を活用しています。
CENTRICサービスサイエンスラボ（熊本大学大学院先端科学研究部、abscope VEA 感情解析エンジン）が技術的バックグラウンドとして関与しています。
離職率やメンタルケアに悩む委託型コールセンター運営会社にとっては、ESとCSを同時に改善するソリューションとなるでしょう。
| 料金 | お問い合わせでご確認ください |
|---|---|
| 機能 | ・オペレーターや顧客の感情状態を可視化 ・従業員満足度の向上 ・新たなVOCマーケティング |
| 所在地 | 東京都豊島区池袋2-50-9 第3共立ビル5F |
| 運営会社 | CENTRIC株式会社 |
| 詳細 | 公式HP |
（8）Empath（株式会社シーエーシー）
株式会社Poetics（旧社名: 株式会社Empath）が開発した音声感情解析AI技術です。音声の物理的な特徴量から、数万人の音声データベースを基に独自のアルゴリズムで気分状態（喜び、平常、哀しみ、怒り、元気度など）を判定します。言語に依存せず、声のトーンや抑揚から感情を読み取ることが特徴です。
多言語オンライン会議やリモート商談のチーム状態を可視化したいグローバル SaaS ベンダーやコンサルファームにおすすめです。
※「Empath」事業は、２０２３年に株式会社Empathより株式会社シーエーシーに譲渡されています。
| 料金 | お問い合わせでご確認ください |
|---|---|
| 機能 | ・チームケアを目的とした感情解析機能 ・オンライン会議を自動で録画・解析・整理するSaaS ・音声認識による自動文字起こし |
| 所在地 | 東京都中央区日本橋箱崎町24番1号 17F/10F |
| 運営会社 | 株式会社CAC identity |
| 詳細 | 公式HP |
（9）Zendesk（株式会社Zendesk）
株式会社Zendeskが提供する、世界で10万社以上が導入しているクラウドベースのカスタマーサービスプラットフォームです。メール、電話、チャット、SNS、LINEなど、あらゆるチャネルからの問い合わせを一元管理し、オムニチャネルでの一貫した顧客体験の実現を支援します。AIを活用した機能も豊富に搭載しています。日本法人は2013年に設立され、国内に2拠点のデータセンターを有しています。
メール・チャット・SNSを統合しつつ、AIボットで自己解決率を高めたいオムニチャネル対応必須の、D2C／SaaS企業に適したサービスです。
| 料金 | お問い合わせでご確認ください |
|---|---|
| 機能 | ・問い合わせ管理 ・AI搭載チャットボット ・ワークフロー自動化 |
| 所在地 | 東京都中央区京橋2-2-1 京橋エドグラン |
| 運営会社 | 株式会社Zendesk |
| 詳細 | 公式HP |
（10）Amazon Comprehend（Amazon Web Services, Inc.）
Amazon Web Services (AWS) が提供する自然言語処理（NLP）サービスです。機械学習（ML）の専門知識がなくても、テキストデータからインサイトや関係性を抽出できます。ドキュメント、カスタマーサポートのチケット、製品レビュー、Eメール、ソーシャルメディアフィードなど、様々な非構造化テキストデータに対応します。
自社アプリやデータレイクにNLP機能だけ組み込み、VOCを大量にバッチ分析したい場合などに活用できます。開発リソースが豊富なエンタープライズ向けのサービスと言えるでしょう。
| 料金 | お問い合わせでご確認ください |
|---|---|
| 機能 | ・言語検出（日本語含む98以上の言語に対応） ・カスタムエンティティ認識モデルの構築 ・エンティティ認識（人名、地名、組織名など） |
| 所在地 | 東京都品川区上大崎3丁目1-1 目黒セントラルスクエア |
| 運営会社 | アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 |
| 詳細 | 公式HP |
（11）Vokaturi（Vokaturi B.V.）
オランダのVokaturi B.V.が開発・提供する音声感情認識ソフトウェアです。科学的に実証された方法論に基づき、音声からリアルタイムに感情や精神状態を高い精度で認識することを目指しています。
アプリ組込やオフライン解析で軽量に音声感情認識を実装したいヘルスケア機器メーカーや研究機関に好適です。
| 料金 | お問い合わせでご確認ください |
|---|---|
| 機能 | ・標準で5つの基本感情を認識 ・購買意欲といった他の精神状態の測定 ・高精度のデータ出力 |
| 運営会社 | Vokaturi B.V. |
| 詳細 | 公式HP |
（12）心sensor（Affectiva／販売代理店：株式会社シーエーシー）
株式会社シーエーシー（CAC）が、感情認識AIのリーディングカンパニーであるAffectiva社（現在はSmart Eye社の一部）の技術「Affdex」をベースに独自開発した感情分析アプリケーションです。主にWebカメラの映像から人物の表情をリアルタイムまたは録画動画で分析し、感情を数値化します。
ビデオ接客や面接・研修で“表情解析”によるCX/EX向上を図りたい人材サービス・教育事業者に向いています。
| 料金 | お問い合わせでご確認ください |
|---|---|
| 機能 | ・Webカメラからのリアルタイム映像分析 ・既存の動画ファイルの一括分析に対応 ・映像内の複数人物の同時分析 |
| 運営会社 | 株式会社シーエーシー（CAC） |
| 詳細 | 公式HP |
4．ツール選定時の4つの重要ポイント
（1）価格とライセンス体系の検討
まず重要なのは、予算に見合った価格体系かどうかです。月額サブスクリプション型、席数ライセンス型、従量課金型など、ツールによって課金方式が異なります。
小規模なら固定料金の安価なサービスや無料プランのあるAPIで試し、大規模に本格導入するなら年間契約で割安になるエンタープライズ向けを検討するといった、段階的導入という手段もあります。
また、感情分析だけを利用したいのに不要な機能込みで高額になっていないか、機能単位でのライセンス切り分けも確認しましょう。
（2）自社の目的に合った機能の有無
感情分析ツールと言っても、製品ごとに得意分野や機能セットが大きく異なります。何を実現したいかを明確にし、それに合う機能を持つツールを選ぶことが重要です。
リアルタイムにSVへアラートを出してクレーム予防をしたいなら、リアルタイム音声解析対応のツールが必要です。通話後の品質管理やテキスト分析に重点を置くなら、録音一括分析やテキスト感情分析に強いものが適しています。
（3）導入・運用サポートの充実度
AIツール導入には、技術面・運用面のサポートも欠かせません。自社内にAIやシステム統合の専門知識が乏しい場合は、導入支援やサポートが充実しているベンダーを選ぶと安心です。
NTTテクノクロスやアドバンスト・メディアのような大手は、導入時の設定から現場教育まで手厚くフォローしてくれます。一方、Amazon ComprehendやVokaturiのような開発者向けサービスは柔軟ですが、自社で組み込み開発をする必要があります。
運用フェーズでのサポート範囲も重要です。モデルの精度向上の継続対応、トラブル発生時のサポート窓口、定期的なレポート提供など、ベンダーによってサービスレベルが異なります。
（4）将来の拡張性への対応
近年、電話以外のチャネル（チャットボット・メール・SNS）や多言語での顧客対応も増えています。感情分析ツールがチャットやメール文面の感情も扱えるか、および日本語以外の言語に対応しているかは重要な比較ポイントです。
今後のオムニチャネル化を見据え、対応チャネルの広さと多言語のサポート状況はツール選定時にしっかり比較すべきです。需要に応じてチャネルを拡張できるか否かで長期的な投資対効果が大きく変わってきます。
5．導入時に押さえておくべき3つの注意点
（1）AIの判定精度には限界がある
AIによる感情分析は万能ではなく、誤判定や限界もあります。声のトーンや言葉遣いから推測するとはいえ、人間の感情は文脈や個人差に大きく左右されます。関西弁のように語気が強く聞こえても怒っていない場合など、感情の誤読みが起こりえるのです。
AIの分析結果は、あくまで参考情報です。「AIがネガティブと出したから即エスカレーション」ではなく、オペレーターやSVが最終判断を下す仕組みにしておくべきでしょう。
（2）プライバシーと機密情報の保護を徹底する
感情分析では、通話内容や音声・映像など個人情報に関わるデータを扱います。録音音声や顧客の表情動画をクラウドにアップロードする場合、情報漏洩リスクやプライバシーへの配慮が必要です。
対策として、データの匿名化・マスキングがあります。また、オンプレミス環境で完結できるツールを選ぶのも一つの手です。ベンダーとの契約でも、秘密保持契約（NDA）の締結やデータ取り扱い範囲の明確化を行いましょう。
利用目的を限定し、社内外にきちんと説明することも大切です。
（3）運用体制の整備とリソース確保
AI感情分析ツールを導入して終わりではなく、それを現場で活かす運用体制を整備する必要があります。
まず、オペレーターやSVへの教育です。ツールの見方・使い方を習得してもらい、「どの数値に注目すればよいか」「アラートが出たらどう行動するか」など具体的なオペレーションルールを決めます。
また、分析結果のレポートを定期的にレビューする時間や人員も確保すべきです。週次・月次で感情分析のサマリーを出し、クレーム予兆が増えていないか、オペレーターごとの傾向はどうか、といった分析会議を行うことで、AIによって得た貴重な洞察を業務改善につなげられます。
要するに、AI感情分析を組織のプロセスに組み込むことが成功の鍵です。単なるツール任せにせず、人間がその出力をどう活かすか考え、継続的に運用改善していく体制を築きましょう。
6．まとめ：コールセンターへのAI導入で成果をあげるために
AI感情分析技術は、コールセンター業界における新たなビジネスチャンスとして大きなポテンシャルを秘めています。実際、MiiTel導入による成約率1.8倍向上（SMS社の事例）や、Zendesk導入によるCSAT9ポイント向上とFRT73%削減（Liberty Londonの事例）、ForeSight導入によるトークチェック時間の大幅短縮（15分→0.5分）など、多くの導入事例から顧客満足度向上やオペレーター支援において確かな効果が実証されています。
このようにAI感情分析ツールの導入は大きな可能性がありますが、半面、コールセンターの運営責任者の皆様が参入するには、いくつかの障壁があることも事実です。
ツールの選定から運用まで多くの検討事項がありますから、記事中で述べた「段階的な導入アプローチ」というのも選択肢の一つです。まずは小規模な試験導入から始め、効果を確認しながら本格展開していくことで、リスクを最小限に抑えながら効果を検証できます。
