電話注文×音声認識RPAでバックオフィスを自動化！ユースケース成功事例と開発会社選定ガイド

プロジェクト背景：月間5万件の電話注文を自動処理せよ

複数ブランドを抱える通販企業A社では、バックオフィスに⽇々流⼊する電話注文が月間約5万件に達し、受注オペレーターの残業と転記ミスが常態化していました。コロナ禍によるEC移⾏でチャット・メール窓⼝は急拡⼤したものの、高齢顧客の多くは依然として「電話」を好んで利⽤します。そこで同社は、リアルタイム音声認識（ASR）とRPA（Robotic Process Automation）を組み合わせ、電話応対〜受注登録〜在庫引当を全自動化 する構想を立案。複雑なビジネスルールを持つ受注処理を、AI とローコードの協調で実現する“ボイス×RPA”ユースケースは国内でも前例が少なく、開発会社選定や費用見積もりに悩む担当者が増えています。

アーキテクチャ概要：音声認識APIとRPAロボットの連携

システム全体は「リアルタイム系」と「バッチ系」の二層構造です。まず、Twilio が録⾳する通話ストリームを Google Cloud Speech-to-Text に送り、単語タイムスタンプ付きの WebSocket フィード を生成。このデータを Node.js 製インジェストサービスが受け取り、BPMN 2.0 ワークフローエンジン（Camunda） でパースします。商品コード・数量・顧客IDが確定したタイミングで、UiPath Orchestrator が呼び出され、ERP 画面へロボットが入力を⾏います。

さらに、同時実行50チャネルを支えるため、キューイングに Google Pub/Sub + Cloud Run を採用し、サーバーレスのスケーリングでピーク帯をカバー。データ整合性は Cloud Spanner のマルチステートメントトランザクションで担保しました。結果として、平均処理時間は従来の 7 分から 1 分15 秒へ短縮、転記ミスは 0.3 % 未満に抑制されています。

要件定義の論点：正確性99%を保証するためのデータ収集

AI 導入案件で陥りやすいのは「テクノロジー先行でデータ品質を軽視する」ことです。本プロジェクトでは、約60 万語の専門語彙リストを半年かけて整備し、カスタム辞書と言語モデル適応 を行いました。また、ノイズキャンセル用の双方向フィルタを PBX 側に配備し、Signal-to-Noise Ratio を 25dB 以上に保つことで誤認識を防止。

さらに、業務システム開発に慣れた QA チームを置き、音声→テキスト→ERP反映 の 3 層で異常系シナリオを 200 パターン用意。要件定義フェーズに「品質ゲート」を組み込むことで、開発後期の手戻りコストを 40 % 削減できました。

開発体制とシステム開発会社の選び方：予算・相場・発注形態

音声認識×RPA という異分野統合では、ドメイン知識とAI/ローコード双方の実装力 が鍵となります。見積もり依頼（RFP）時に次の 5 点を質問すると、実力差が顕在化します。

1. ASR 精度改善の実績（辞書登録かエンドツーエンド学習か）

2. BPMN／RPA導入例（大規模業務での実地運用経験）

3. クラウドコスト最適化手法（Commitment契約・権限制御など）

4. 保守運用チームの SLA（MTTR、モデル再学習頻度）

5. PoC〜本番までのマイルストーン（WBS 工数×単価が明確か）

相場観としては、音声認識 PoC が 400〜600 万円、RPA & BPMN 構築が 1,500〜2,500 万円、本番ローンチまでに 総額 3,000〜4,500 万円 程度。国内システム開発会社へ一括発注する場合、上流工程を含む 総合受託型 が多い一方、AI 部分のみハイレベルな Web 開発会社に委託し、RPA は社内チームで構築する ハイブリッド型 も増えています。プロジェクト管理コストを抑えたい場合は後者の方が適正価格になりやすい傾向にあります。

技術スタック詳細：ストリーミングASR、BPMNエンジン、NoCode RPA

• ASR：Google Cloud Speech v2、Phrase Hint 5 万語、Adaptive Model

• メッセージング：Pub/Sub、Dead-Letter トピックで再試行3回

• ワークフロー：Camunda 8 on GKE、Zeebe Broker 3 ノード

• RPA：UiPath StudioX（ノーコード）＋カスタム SDK

• 監視：OpenTelemetry → Prometheus → Grafana、ログは Cloud Logging に集約

• セキュリティ：IAM最小権限、Secret Manager、SSO (Azure AD)

BPMN と RPA を分離した点が特徴です。注文パターンを BPMN で可視化しておくと、仕様変更時にノーコード側の改修だけで済み、開発会社への追加発注を減らせます。

システム開発フロー：PoCから本番までの12週間ロードマップ

スタートアップ企業なら 8 週間に圧縮する事例もありますが、コールセンタースタッフの教育期間 を考慮すると 12 週間がムリなく軌道に乗る目安です。

コストシミュレーション：開発費用と運用費を見積もる

• クラウド従量課金：ASR 1 分あたり ¥0.009、月50,000 通話×2 分で約 ¥900k

• RPA ライセンス：開発＋ロボット実行環境で年 ¥3.2M

• 保守人件費：SRE 1 名＋RPA オペレータ 0.5 名で月 ¥1.4M

3 年総コストは約 ¥55M。一方、オペレーター残業 800h/月 削減＋誤入力訂正 200h/月 削減で人件費セーブ ¥72M/3 年。ROI は 1.31 と算定されました。

費用対効果とROI：業務削減時間をどう可視化するか

経営層にインパクトを与えるには、「⽇次・週次の削減工数」だけでなく サービス品質指標 (FCR, NPS) を合わせて提示することが効果的です。音声認識による即時入力で 一次コール完結率(FCR) を 78→92 % に改善した結果、リピート率が 1.4 倍に伸び、売上増加という二次効果が検証されました。

保守運用フェーズ：モデル劣化と業務フロー改定への備え

音声モデルは 「季節変動」と「プロモーション用語」 で劣化します。月次で新語を自動収集し、Dialogflow エージェントから辞書に差分投入するスクリプトを整備しました。また、BPMN のバージョニングを Git タグで管理し、旧フローを即座にロールバックできる仕掛けを構築。障害時の MTTR は目標の 1 時間を下回り 45 分 を達成しています。

失敗を避けるチェックリスト：プロジェクト管理と品質保証

• ビジネス側 OKR と技術 KPI をペアで設計

• 可観測性（メトリクス＋トレース＋ログ） を MVP から導入

• 開発会社の秘密保持/個人情報取り扱い規程 を必ず確認

• RPA 実行権限 をロールベースで最小化し内部統制に対応

• ユーザテスト をローンチ 4 週間前に設定しデバッグバッファを確保
  

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