電話体験をAIで作り替える合図
音声の自動化は、もはやIVRの置き換えではありません。
顧客は自然な会話、即時の解決、そして人の対応へのスムーズな橋渡しを求めています。
その期待値に、企業の電話基盤を崩さず応えるには、音声×LLM×ワークフローの融合が要です。
AudioCodesが発表したLive Hubの新モジュール『AI Agents』は、まさにその要件にフォーカスした拡張です。
既存のPBXやSIP、コンタクトセンターと接続しつつ、LLMボイスボットを素早く設計・運用。
現場の制約に寄り添う実戦的なアプローチが見えます。
公式発表や報道では、LLM駆動の自然対話、API連携、サブエージェントによるオーケストレーション、ライブエージェントへのハンドオフなど、エンタープライズ仕様の機能が並びます。
PR Newswire、AudioCodes公式、Investing.comと複数ソースが一致して伝えています。
“AI Agents module allows users to build, integrate and run LLM-powered Voice Bots in Live Hub voice CPaaS.”
— PR Newswire
Live Hubと新モジュール『AI Agents』の全体像
Live HubはAudioCodesの音声CPaaS。
コンバージョナルIVR、Voice AI、エージェント支援、リアルタイム翻訳などを一つのセルフサービス型クラウドで統合します。
ここに追加された『AI Agents』は、LLMボイスボットを既存のエンタープライズ音声システムへ無理なく組み込むモジュールです。
特に現場視点で効くのは、会話の自然さと運用の一貫性。
知識の取り込み、APIツールの接続、ワークフロー分解、適切なハンドオフを同一プレーンで扱える構造が、スピードとガバナンスの両立を後押しします。
導入は新規・既存顧客の双方に即時利用可と報じられています。
“Live Hub is AudioCodes’ voice CPaaS … The new AI Agents module enables the creation and addition of LLM-powered voice bots to existing enterprise voice systems.”
— AudioCodes プレスリリース
何が新しい？注目の機能ハイライト
会話の品質と拡張性
- LLM駆動の自然対話：被せ・相槌にも強い音声体験を想定。多言語対応や長い文脈保持も視野。
- グラウンディングとツール接続：ドキュメント／ナレッジをアップロードし、安全なAPIと繋げて認証・照会・更新・ワークフロー実行を可能に。
オーケストレーションとハンドオフ
- コンポーザブル設計：サブエージェントを組み合わせて、目的別に会話を分担。複雑な導線も視覚的に設計。
- ライブ移譲：会話履歴と意図を持った文脈維持ハンドオフで、担当者がすぐに引き継げる。
運用前提のガバナンス
- 既存投資の保全：既設のSIP/PSTNやCRM、CCaaS基盤にそのまま重ねられる思想。
- セルフサービス：プロトタイプから本番までを同一基盤で反復可能。
CEOの言葉が示す通り、音声AIは成長エンジンへ。
スケールとガバナンスを同時に満たす方向に舵が切られています。
“Voice AI is becoming a material growth engine for AudioCodes … accelerating the deployment of high-quality voice automation, at scale.”
— PR Newswire
最短で動かす：LLMボイスボット立ち上げガイド
初期セットアップ
- 環境を用意：Live Hubにサインインし、AI Agentsを有効化。
- 知識を投入：FAQ、手順、ポリシーなどをナレッジとして登録。更新頻度と責任者も決める。
- API接続：CRM/予約/在庫などの社内APIを安全に接続。認証方式（OAuth等）と権限範囲を明確化。
会話とフローの設計
- ペルソナと目的：受付、支払い、故障受付、予約変更など、ゴール単位でサブエージェントを分割。
- オーケストレーション：意図抽出→照会→更新→サマリ→ハンドオフといった段取りを可視化。
- ハンドオフ条件：信頼度閾値、時間超過、クレーム兆候で人に繋ぐ条件を事前に定義。
テストと本番移行
- サンドボックス：テスト番号で通話し、ログ×録音×指標（応答率/解決率/平均処理時間）を確認。
- 監視運用：ローンチ後は改修ループ（音声辞書、プロンプト、ナレッジ差し替え）を短サイクルで回す。
AudioCodesは元来テレフォニー連携に強く、VoiceAI Connect等で多様なボット/音声サービスとの接続知見を蓄積しています。
その延長線上で、AI Agentsは現場導入までの“詰め”を減らす役割を担います。
現場統合とガバナンス：運用で差がつく設計
音声エージェントの難所は、会話ではなく運用です。
電話番号、営業時間、レポート、コンプラ、障害系対応…。
AI AgentsはCPaaSの器に載ることで、複数の実務要件を一か所で回せます。
- 通話路：既存のPSTN/SIP基盤をそのまま活用。番号計画も崩さず段階移行。
- 人への橋渡し：座席やスキルキューの設計に合わせて転送。履歴共有で再説明を減らす。
- 変更管理：権限ロール、変更ログ、ステージング→本番の切り分けでガバナンスを担保。
コンタクトセンターの単位経済性を改善する具体策として、
定型業務の自動化、待ち時間削減、多言語対応、リアルタイム支援との併用が挙げられます。
これらは公式発表と各報道の共通トーンでもあります（AudioCodes／Investing.com）。
他プラットフォームとの違いと併用シナリオ
音声AIは群雄割拠。
開発者フレンドリーなAPI型（例：Deepgram Voice Agent、LiveKit Agents、ElevenLabs）から、テレフォニー統合重視のCPaaS型まで多様です。
AI Agentsの強みはエンタープライズの既存音声資産とガバナンスに強く、“いま動いている現場”に負担をかけにくい点。
- API型の長所：自由度が高く、スピード検証に最適。PoCでの探索に強い。
- CPaaS型の長所：番号/回線/転送/権限/監視が一体で、本番運用の詰めが速い。
- 併用：ボイスエンジンやVAD/STT/TTSは要件に応じて外部も活用。AI Agentsを通話制御・ハンドオフ・監視の中核に据える構成が現実的。
なお、AudioCodesは過去からボット基盤との連携を積み上げており（例：Google Dialogflow連携）、
“既存の投資を活かし切る”観点での選択肢が広いのも特長です。
導入チェックリストとTCOの考え方
チェックリスト
- KPI定義：一次解決率、平均処理時間、ハンドオフ率、顧客満足、誤認識率。
- 会話設計：サブエージェント分割、ハンドオフ基準、禁則語/方針。
- データ接続：APIスコープ、PII取り扱い、監査ログ、レート制御。
- 運用プロセス：品質審査（QA）、定例レビュー、アラート運用、障害訓練。
- セキュリティ：認証方式、権限、保存ポリシー、暗号化、モデル選定ポリシー。
TCOの目安発想
- 変動費：通話/メディア処理、STT/TTS、LLMトークン、API呼び出し。
- 固定費：プラットフォーム利用、番号、モニタリング、改善オペレーション。
- 便益：待機/通話削減、稼働時間延長、多言語即応、一次解決率向上による再呼量減。
価格は契約条件や構成で変動します。
初期はユースケースを絞り、成果指標に紐づく小さな勝ちを積み上げるのが定石です。
その後、営業時間外対応や多言語ラインなど拡張のセカンドステップに移ると、費用対効果が見えやすくなります。
まとめ：音声自動化の次の一手
AI Agentsは“現場に届くAI”です。
LLMの対話力、API連携、ワークフロー分解、そして人への橋渡しを一つの音声CPaaSに収め、既存投資を守りながらスケールできる。
だからこそ、PoC止まりになりがちな音声AIを、本番運用まで引き上げる重力があります。
電話は、いまだ最も“人”を感じるチャネル。
その強さを保ちつつ、AIで待たせず、迷わせず、確かに解決する。
次の一手として、Live Hubの『AI Agents』を評価する価値は十分にあります。
参考：PR Newswire｜AudioCodes公式リリース｜Investing.com｜関連：VoiceAI Connect
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