「AIが電話をする」こと自体は、もう珍しくなくなってきました。
いま起きている本質は、音声AIが “点の自動化”から“業務フロー全体の自動化”へ進化している ことです。
コールセンターAI市場は2022年に16億ドル → 2027年に41億ドル（CAGR 21.3%） へ成長すると見込まれています。
1) なぜ今、コールセンターAIが伸びるのか（超要点）
現場目線で要約すると次の3点です。
顧客期待が上がった
早い・丁寧・個別対応が「標準」になり、AIがCX改善の武器になっている。
接点が増えた
電話だけでなく、チャット・SNSなど複数チャネルのやり取りが増え、
AIによる分析・最適化が効く環境が整った。
データが増えた
会話データやCRMデータが蓄積され、
予測や先回り対応が現実的になった。
一方で、運用できる人材不足（設計・改善・評価ができない） が
導入のブレーキになる、という示唆もあります。
2) 「電話の自動化」から「ワークフローの自動化」へ
現在、多くのプレイヤーは
「音声を出せる」ことを入口にした 点のソリューション から始まっています。
しかし市場が求めているのは、その先です。
受付
ヒアリング
判定
予約／支払い／CRM更新
次アクション
といった 業務を最後まで回すこと。
市場は
コンポーネント（ソリューション／サービス）
チャネル（Phone／Social／Chat）
アプリケーション（ワークフォース最適化、予測ルーティング等）
で整理されており、
単なる「会話」ではなく 運用・最適化・ルーティング が重要テーマになっています。
3) StepAI（Reco）が狙う「導入が進む勝ちパターン」
StepAIとしては、この成長市場の中で 勝ち筋はかなり明確 です。
勝ちパターンA：アウトバウンドの「成果直結」領域
アポ獲得
掘り起こし
リマインド
督促
成果が数字に出やすく、導入判断が速い領域です。
勝ちパターンB：インバウンドの「取りこぼしゼロ」領域
営業の一次受付
予約受付
求人応募受付
問い合わせ一次対応
「営業時間外」「繁忙時間」「人が足りない」を埋められます。
勝ちパターンC：人を置き換えるより「人を強くする」
重要なのは 人件費削減だけではありません。
取りこぼし減
応答品質の均一化
24/7対応
データ化による改善
この“積み上げ”で、結果としてROIが出ます。
4) 失敗しない導入のコツ（社内で合意しやすい形）
コールセンターAI導入が失敗する典型は、
「とりあえずAIを入れる」こと です。
おすすめの順番は以下です。
ユースケースを1つに絞る
例：予約リマインド、一次受付、アポ獲得KPIを先に決める
接続率／完了率／人に渡す比率／予約化率 など例外時の逃げ道を作る
人への転送、SMS送付、折り返し予約会話ログ → 改善の運用体制を最初から持つ
ここが人材不足の壁になりやすいポイント
まとめ：市場は伸びる。差がつくのは「運用設計」と「業務統合」
市場自体は強い追い風です。
2022年 → 2027年で約2.6倍。
その中で差がつくのは、
音声が出せるか
ではなく業務が回るか
改善できるか
成果が出るか
StepAIとしては、Recoを「電話AI」ではなく、
現場の成果に直結する“業務自動化の実装レイヤー” として提供していきます。
