使うほど賢くなる
育つAIオペレーター
自律的な改善で精度向上と運用負荷の削減を
同時に実現するボイスボット
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QANTは、数多くの大手企業のCX変革を支援しています
問い合わせ数
7,000
件 削減
顧客の問い合わせを適切に自動化、自己解決へ
AHT
45
% 短縮
顧客の用件を瞬時に把握して的確にご案内
CVR
30
% 向上
カスタマーサポート起点のCX向上、利益貢献
AIオペレーターの課題
導入より、改善を回し続けることが難しい
プロンプトチューニング前提の運用では、改善のたびに設定が複雑化し、メンテナンス負荷が増えていきます。
さらに、モデルアップデートのたびに再調整が必要になり、長期的には大きな負債になります。
継続的にAI化が進む構築なら、
応対ログやVoCをもとに改善が回り続け、AIが使うほど賢くなり応対範囲も広がります。
自律的に学び続ける仕組みが、
運用後の負荷と精度に大きな差を生みます
QANTスピークのAIオペレーターは
使うほど賢くなり、
応対範囲が広がる“育つAIオペレーター”
QANTスピークは、運用するほど賢くなる自己改善のしくみ「Conversation Harness（カンバセーション ハーネス）」を搭載しています。
AIオペレーターの運用品質を継続的に高めつつ、ハルシネーションによる致命的リスクを抑制。
PoC後の本格展開でも安定的にAIオペレーターを運用・リーズンを拡大していくことが可能になります。
AIの安全運用を支える 多層ガードレール
AIオペレーターの安全な運用には、精度だけでなく、問題を継続的に検知・改善できる仕組みが必要です。
応対前・応対中・応対後に多層的にガードレールを設計することで、ハルシネーションリスクを最小限に抑えられます。
応対前
AIテストエージェント
VoCデータをもとに実運用に近いテストをリリース前に実施。
想定外の発話や見落としやすいケースを事前に洗い出し、本番前の品質担保を支えます。
誤案内を防ぐナレッジ制御
AIが参照するナレッジに適用条件や制約を設定し、誤った情報に基づく回答を抑制。
より安全で正確な応対を実現します。
応対中
シナリオ型とエージェント型のハイブリット運用
本人確認や手続きなど確実性が求められる対応はシナリオ型、柔軟な受け答えが求められる問い合わせはエージェント型で対応。用途に応じて使い分けることで、安全性と応対力を両立します。
応対後
応対品質の自動モニタリング
応対内容を継続的にモニタリングし、ハルシネーションの疑いがある回答や品質上の問題がある応対を自動で検知。リリース後も安全性を保ちながら改善を回せます。
お客様の声
顧客のすべての声を「経営資源」に変えるために。SBI証券が「AIと人の最適配置」で貫く、真の顧客中心主義
SBI証券
AIオペレーター「QANT スピーク」やVoCソリューション「QANT VoC」をどのように位置づけ、1通話あたりの時間短縮や月間約30万件の顧客の声の全社活用を進めているのか。また、そのプロセスがカスタマーセンターと経営の距離や、現場の働き方にどのような変化をもたらしているのか。詳しくお話を伺いました。
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商品相談窓口の18%をAIオペレーター化し有人対応を11%抑制。営業時間外5,000件の自己解決を実現
パナソニック エンターテインメント＆コミュニケーション
CS部門では電話を中心に年間約50万件の問い合わせが寄せられ、お客様をお待たせしてしまう課題を抱えていました。そこで、お客様をお待たせすることなく自己解決いただけるお客様満足度の高いサポートを目指しながら、3年間で有人対応を半減させるという高い目標を掲げ、FAQ資産を活用した自己解決型サポートへ転換しました。
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よくあるご質問
Q.
QANT スピークは一般的なボイスボットと何が違いますか？
A.
QANTスピークは、応対ログとVoCを起点に ①課題の自動抽出 → ②改善案の提示 → ③自動テスト → ④ナレッジ／プロンプトへの反映 までをAIが一気通貫で実行します。一般的なボイスボットでは課題発見からプロンプトやナレッジの修正までに大きなメンテナンスコストが発生しますが、QANTスピークはこのサイクルを自動化することで、運用負荷を抑えながら使うほど精度が高まる構造を備えています。
Q.
音声認識の精度はどれくらいですか？専門用語にも対応できますか？
A.
過去の導入実績では 99%の用件認識率 を達成しています。また、専門用語についても、業務用語の辞書登録に加え、商品名・型番・店舗名などのマスタデータをそのまま取り込んで認識辞書として活用できるため、業界・商材を問わず、お客様の業務に即した高精度な音声認識を実現します。
Q.
生成AI特有のハルシネーション（誤回答）対策はどうなっていますか？
A.
応対中の重大事故を防ぐ多層ガードレールが独立して常時稼働し、運用初日から安全性を確保します。具体的には、別AIによる応対のリアルタイム監視、発話直前のルールベースNGパターン検査、ガードレール発動時の自動切り替え（通話終了・SMS送信・有人転送など安全な対応フローへの即時遷移）等で、顧客体験への影響を最小限に抑えます。
Q.
QANT スピークのセキュリティ対策は？
A.
情報セキュリティマネジメントの国際規格 ISO/IEC 27001:2022 を取得しています。データ保存先は国内リージョンに対応し、個人情報の自動マスキング、データ保持ポリシー、アクセス権限管理を標準で備えており、金融機関の要件にも耐えうるセキュリティ運用を提供します。
Q.
導入後のサポート体制はありますか？
A.
はい。初期構築からリリース後の分析・改善まで、専任エンジニアが伴走支援します。さらに手厚いサポートが必要な場合は、設計・分析・運用フェーズに応じてエンジニアやコンサルタントを追加でアサインすることも可能です。
Case
活用事例
活用事例
2026/1/30
株式会社SBI証券
証券
QANT VoC
QANT スピーク
顧客のすべての声を「経営資源」に変えるために。SBI証券が「AIと人の最適配置」で貫く、真の顧客中心主義
2026/3/13
auじぶん銀行株式会社
銀行
QANT Web
QANT VoC
サイレントカスタマーの声などの潜在的なVoCを可視化し、全社で解決に取り組む。auじぶん銀行が推進するVoC改善
2026/2/13
パナソニックエンターメント＆コミュニケーション株式会社
メーカー
QANT スピーク
商品相談窓口の18%をAIオペレーター化し有人対応を11%抑制。営業時間外5,000件の自己解決を実現──パナソニック エンターテインメント＆コミュニケーションがAIと共に目指すCS改革
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