AI音声とは？音声合成（TTS）・音声認識（STT）・ボイスボットの活用事例と導入手順【2025年版】

「AI音声（AIボイス）」がここ1〜2年で一気に身近になりました。ナレーション制作、コールセンターの自動応対、社内の議事録作成、動画の多言語展開など、“声”を扱う業務のコストとスピードを根本から変える技術として注目されています。

一方で、導入を検討する現場では「音声合成（TTS）と音声認識（STT）の違いが分からない」「どこまで自動化できる？」「著作権や“声の権利”は大丈夫？」といった疑問も多いはずです。

この記事では、AI音声の全体像を整理しつつ、用途別の選び方・導入ステップ・費用感・注意点（法務/セキュリティ）まで、実務で判断できるレベルでまとめます。

この記事でわかること

• AI音声の基礎：TTS（音声合成）/ STT（音声認識）/ ボイスボットの違い
• 活用事例：マーケ・営業・CS・人事・教育・動画/配信の代表パターン
• 導入手順：PoCから運用までの進め方（チェックリスト付き）
• 費用の考え方：料金体系（従量/席/チャネル）と試算のコツ
• 失敗しないポイント：品質要件、データ、権利、セキュリティ

AI音声のイメージ

1. AI音声（AIボイス）とは？

AI音声は大きく分けると次の3領域の組み合わせで成り立ちます。

音声合成（TTS：Text-to-Speech）

テキストを自然な音声へ変換する技術です。近年は「感情表現」「話速」「抑揚」「間」「話者の個性（ボイス）」の再現度が上がり、ナレーションや接客音声でも使える水準になっています。

音声認識（STT：Speech-to-Text）

音声をテキストへ変換する技術です。会議・電話・動画などの音声を文字起こしし、そこから要約やタスク抽出（生成AI）につなげます。

音声対話（ボイスボット / 音声エージェント）

STTで入力を理解し、対話AIが意図（インテント）を判断し、TTSで返答します。電話窓口や受付、予約、社内ヘルプデスクなどで活用されます。

2. AI音声でできること（用途別）

目的が明確になるほど、最適な構成（TTS中心 / STT中心 / ボイスボット）が選びやすくなります。

3. AI音声が強い領域・苦手な領域

「全部AIに置き換える」のではなく、強いところから使うのがコツです。

AI音声が強い領域

• 定型文が多い（FAQ、案内、注意事項、教材の読み上げ）
• 更新頻度が高い（価格改定、キャンペーン、制度変更）
• バリエーションが多い（A/Bテスト用のナレーション差し替え）

AI音声が苦手になりやすい領域

• 微妙な感情の機微（クレーム終盤の収束、謝罪のニュアンス）
• 高度な判断（例外処理、複雑な契約/法務判断）
• 音声環境が悪い（雑音、重複発話、回線品質が低い通話）

4. 主要ユースケース：AI音声の活用事例7選

1）YouTube/広告のナレーションを内製化

原稿→音声生成→動画差し替えで、外注の調整コストを削減。複数パターンのナレーションを高速に作り、広告効果の検証が回しやすくなります。

2）営業/CS通話の自動要約と“次アクション”抽出

STTで通話をテキスト化し、生成AIで要約・論点・ToDoを抽出。CRM入力の省力化、引き継ぎ品質の均一化に効きます。

3）電話の一次受付（営業時間外対応も含む）

ボイスボットで要件を聞き取り、必要なら人へ引き継ぐハイブリッド運用にすると、取りこぼしと待ち時間を同時に減らせます。

4）社内ヘルプデスク（人事/情シス/総務）の音声窓口

「パスワード再発行」「申請手順」「福利厚生」など、定型質問が多い領域は相性が良いです。

5）採用/面談の音声ログ活用

面談内容を要約し、評価観点に沿って整理。面談官のバイアスを減らすというより、“記録の抜け漏れ”を減らす用途で効果が出ます。

6）研修教材の音声化・マイクロラーニング

短尺教材を量産しやすく、更新も容易。海外/現場向けに多言語化もしやすいです。

7）店舗/施設の自動案内（サイネージ連携）

館内案内、注意事項、イベント告知などを音声で提供。更新をテキストで回せるため、運用負荷が下がります。

5. 料金・費用感の考え方（TTS/STT/ボイスボット）

AI音声の費用は「何をどれだけ処理するか」で決まります。よくある課金モデルは次の通りです。

• TTS：生成文字数/音声秒数の従量、または月額枠
• STT：音声時間（分/時間）の従量、または席数/契約枠
• ボイスボット：同時通話（チャネル）数×月額 + 通話時間の従量、または問い合わせ件数ベース

試算のコツ（例：ナレーション）

• 月あたり動画本数 × 平均尺（秒） × 生成回数（A/B分）
• 外注の単価（台本修正、再収録、納期調整）を含めて比較

試算のコツ（例：コールセンター）

• 月間コール数 × 平均通話時間 × 自動化率（見込み）
• 人への引き継ぎ条件を明確化（“AIで粘りすぎない”）

6. 導入ステップ（失敗しないチェックリスト付き）

ステップ1：業務棚卸し（どこで“声”を使っているか）

• どのチャネルで音声が発生しているか（電話/会議/動画/店頭）
• どれが定型で、どれが例外か

ステップ2：品質要件の合意（ここが一番重要）

• TTS：自然さ、読み間違い許容、ブランドトーン（丁寧/フランク）
• STT：認識率（雑音/方言/固有名詞）、話者分離（誰が話したか）
• ボイスボット：エスカレーション条件、本人確認、失敗時のUX

ステップ3：データ準備（辞書・FAQ・トークスクリプト）

• 固有名詞（商品名/人名/地名）
• FAQと“回答の根拠”（一次情報）
• NGワード、言い換えルール

ステップ4：PoC（小さく検証する）

• 1ユースケース、1チャネル、短期間で検証
• KPIは「精度」だけでなく「運用工数」も入れる

ステップ5：運用設計（改善ループを作る）

• ログ分析（失敗パターンの分類）
• 台本/FAQ更新フロー
• 品質モニタリング（例：週次で誤認識TOPを確認）

ステップ6：本番展開（段階的に拡大）

• まずは営業時間外/一次受付など、リスクが低い領域から
• 対応範囲は“広げる”より“深める”方が効果が出やすい

7. 注意点：著作権・“声の権利”・セキュリティ

AI音声は便利な一方で、権利と安全性の論点が必ず発生します。

著作権・利用許諾

• 台本・原稿の権利（社内制作か、外注か）
• 学習/生成に使う素材の利用許諾

“声の権利”（声の無断模倣リスク）

• 特定個人の声に似せる場合は、本人の明確な同意と利用範囲の契約が重要
• 社内向けでも、なりすまし対策（本人確認フロー）を設計

個人情報・機微情報

• 通話/会議には個人情報が混ざりやすい
• 保存期間、マスキング、アクセス権限、監査ログを事前に決める

8. AI音声ツール/ベンダー選定のポイント

「機能」だけでなく「運用まで含めて回るか」を見ます。

• 日本語の自然さ/認識精度：自社の実データで評価
• 辞書・カスタム学習：固有名詞や業界用語の扱い
• 監査・ログ：運用改善とコンプライアンス両面
• 連携：CRM、問い合わせ管理、予約、SFA、動画編集など
• 価格：スケールした時に破綻しないか（従量の上振れ）

まとめ：AI音声は“声の業務”を高速化する基盤になる

AI音声は、TTS（音声合成）とSTT（音声認識）を軸に、ボイスボットまで含めて設計すると効果が出やすくなります。ポイントは、品質要件の合意→小さく検証→運用改善のループです。

Wizitでは、生成AI/音声AIを含む業務実装の支援（要件定義〜PoC〜運用定着）も行っています。

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