コールセンター向けシステム開発とは？必要な機能・費用・AI活用まで解説
コールセンター向けシステム開発とは、CTI・IVR・顧客管理・問い合わせ管理・通話録音・AIによる要約などを、自社の業務に合わせて作る、または既存の電話サービスとつないで一つの画面にまとめることです。当社の業務システム開発の水準から見ると、既存の電話を残して業務画面だけを作る小規模構成で300万円、CTI連携・顧客管理・管理画面を備えた中規模構成で700万円が目安です。電話そのもの（PBX・回線）はクラウド電話や既存の基盤を使い、オペレーターの手間が集まる部分だけを作るのが、費用を抑えて効果を出す組み方です。数十席を超えるセンター全体の刷新は、コールセンター専業のパッケージやベンダーとも比較することをお勧めします。
パッケージのコールセンターシステムを入れたのに、オペレーターは通話しながら3つの画面を行き来している。通話のあとにメモを書く時間が長く、次の電話を取れない。AIを入れたいが、どこに入れれば効くのか分からない。この記事は、そうした課題を持つコールセンターの運営責任者や情報システム担当の方に向けて、システムの種類と機能、Webやスマホアプリとの組み合わせ方、費用と期間、開発の進め方を解説します。
◆この記事の要点
- 主な種類：電話をつなぐ基盤（PBX・IVR・ACD）、オペレーターが使う業務画面（CTI連携・顧客管理・問い合わせ管理）、管理者向け（録音・モニタリング・分析）、AI（文字起こし・要約・ボイスボット）
- 作る範囲：電話の基盤は既存サービスを使い、業務画面・顧客管理・AIの組み込みなど、自社の業務が乗る部分を作る
- 効果の物差し：1件あたりの処理時間の短縮 × 件数 × 人件費。後処理（通話後の入力）の短縮が最も効きやすい
- 費用の目安（当社水準）：小規模300万円／中規模700万円／大規模1,500万円以上（大規模は専業ベンダーとの比較を推奨）
- 組み合わせ：管理者向けのスマホアプリ、現場担当への引き継ぎアプリ、顧客向けアプリでの自己解決まで同時に設計できる
- 当社の立ち位置：コールセンター専業ではなく、Webシステムとアプリの開発会社。IVR（窓口振り分け）の開発実績があり、既存の電話を活かして業務画面・AI・アプリを足す範囲で力になれる
» 【無料】コールセンター向けシステムの開発について株式会社ペンタゴンに相談する
筆者は株式会社ペンタゴンの代表として、スタートアップから大手企業まで10年以上、アプリとWebシステムの開発に携わってきました。電話の用件を自動で聞き取り、適切な窓口へ振り分けるシステムの開発も支援しています。この記事では、既存の電話を活かして業務画面やAIを自社の業務に合わせて作る場合の考え方に絞って書きます。
Pentagonにコールセンター向けシステム開発を依頼するメリット
当社はコールセンターシステムの専業ベンダーではなく、Webシステムとスマホアプリの開発会社です。依頼するメリットは、システムを作る前の業務整理から、オペレーターが使う画面の設計、既存の電話サービスとの連携、AIの組み込み、Webとスマホアプリの開発までを一つの窓口で相談できることです。コールセンターのシステムは、電話・顧客管理・問い合わせ管理・分析がそれぞれ別の製品になりやすく、つなぎ目で手間が生まれます。当社が力を出せるのは、電話の基盤ではなく、このつなぎ目にあたる業務画面とデータの部分です。
業務整理から始めて「何を作らないか」を決める
最初に行うのは、1件の電話を受けてから記録を閉じるまでに、オペレーターが何をしているかの棚卸しです。どの画面を開き、何を検索し、何を書き写しているかを並べると、時間がかかっている箇所が見えてきます。そこから「理想の状態」を言葉にし、処理時間や一次解決率といったKPIを決めて、そこから逆算して機能を絞ります。パッケージやSaaSで足りる部分はそのまま使い、作るのは業務が乗る部分だけにします。
通話しながら使える画面を、オペレーターと一緒に検証する
オペレーターは顧客と話しながら画面を操作します。クリックが1回多いだけで、1日数十件の電話では大きな差になります。当社はデザイナーが企画段階から参画し、Figmaで作った画面をオペレーターに実際に触ってもらい、通話中に迷わないかを確かめてから開発に進みます。
既存の電話サービスや顧客管理とつなぐ
PBXや回線といった電話の基盤そのものは作りません。TwilioやAmazon Connectのようなクラウド電話や、すでにお使いのCTIとAPI（外部連携の仕組み）でつなぎ、その上で動く業務画面・顧客管理・AIの部分を開発します。電話の基盤を入れ替えずに済むので、移行のリスクと費用を抑えられます。
類似の開発事例
コールセンター全体の開発ではありませんが、電話や音声に関わる開発として次のような実績があります。いずれも顧客企業の案件で、詳細は非公開です。
- 電話対応自動化システム：かかってきた電話の用件を自動音声で聞き取り、適切な窓口へ振り分けるシステム。振り分けのルールや対応の履歴は管理画面で管理します（電話対応自動化システムの開発実績）
- リアルタイム通訳アプリのPoC：旅行者向けに、話した言葉を音声認識して同時に通訳するアプリの検証開発（リアルタイム通訳アプリの開発実績）
- ビデオ通話アプリ：WebRTCを使った音声・映像通話の開発知見。電話に加えてビデオ通話の窓口を設けたい場合に活かせます
当社に向いているご相談、向いていないご相談
誤解のないように、当社が力になれる範囲を先にお伝えします。目安として、次のように考えてください。
| 向いているご相談 | 専業ベンダーとの比較をお勧めするご相談 |
| 既存の電話を残して、オペレーターの業務画面や顧客管理を作りたい | 数百席規模のコールセンター全体を一括で刷新したい |
| IVRで用件を聞き取り、窓口へ振り分けたい | PBXや回線を含めた電話基盤そのものを構築したい |
| 通話の要約など、AIを一部の業務に組み込みたい | ACD・通話録音・品質管理などをすべて自社開発したい |
| 管理者・現場担当・顧客向けのスマホアプリと連携させたい | コールセンター運営そのもののコンサルティングを受けたい |
右の列にあたる場合でも、全体は専業のパッケージで構築し、自社の業務に合わない画面やAI・アプリの部分だけを当社が担当する組み方はできます。
コールセンター向けシステムとは？主な種類と機能
コールセンター向けシステムは、電話をつなぐ基盤、オペレーターが使う業務画面、管理者が使う分析・品質管理、AIの4つに分かれます。下の表の「作り方の例」の列では、自社で開発する部分と既存サービスとつなぐ部分を分けています。表の機能は当社でも開発または連携で対応できますが、PBXやACD、通話録音のように専用製品の完成度が高いものは、作らずに既存サービスを使うことを勧めています。
| 種類 | 主な機能 | 作り方の例 |
| PBX（クラウドPBX） | 電話の発着信、内線・転送、保留 | 既存サービスと連携 |
| IVR（自動音声応答） | 音声ガイダンスとプッシュ操作・音声で用件を聞き取り、窓口へ振り分ける | 開発（クラウド電話のAPIで構築） |
| ACD（着信の自動分配） | 空いているオペレーターやスキルに合わせて着信を割り振る | 既存サービスの設定、または振り分けルールを開発 |
| CTI連携 | 着信と同時に顧客情報を画面に出す、画面から発信する | 開発（業務画面と電話をつなぐ） |
| 顧客管理（CRM） | 顧客情報、対応履歴、契約・購入情報の参照 | 開発、または既存CRMと連携 |
| 問い合わせ管理 | 問い合わせごとの状態管理、担当の割り当て、エスカレーション、メール・チャットとの一元管理 | 開発 |
| 発信管理（アウトバウンド） | 発信リスト、架電結果の記録、再架電の予約、発信してはいけない番号の管理 | 開発 |
| 通話録音・モニタリング | 録音の保存と検索、通話中のモニタリング、ささやき（オペレーターにだけ聞こえる助言） | 既存サービスと連携し、検索・評価の画面を開発 |
| FAQ・ナレッジ | 応対中に回答例や手順を検索する | 開発 |
| 分析ダッシュボード | 応答率、平均処理時間、放棄呼、一次解決率の可視化 | 開発 |
| AI | 通話の文字起こし、要約、応対中の回答候補の提示、ボイスボットによる一次受付 | 開発（音声認識や生成AIのサービスを組み込む） |
パッケージ製品はこのうち複数をまとめて提供していますが、オペレーターの画面が業務に合わない、自社の顧客データベースとつながらない、問い合わせの種類ごとに入力項目を変えたい、といった不満が出やすいのは業務画面の部分です。電話の基盤はパッケージやクラウド電話に任せ、業務画面とデータのつなぎ込みを作るのが、当社が勧める組み方です。
AIを入れて効きやすいのは「通話のあと」
AIの使いどころとしてボイスボットによる無人対応が注目されがちですが、最初に効果が出やすいのは通話のあとの作業です。通話を文字起こしして要約し、対応履歴の下書きを自動で作れば、オペレーターは確認して直すだけで済みます。応対中に会話の内容からFAQの候補を出す、クレームにつながりそうな言葉を検知して管理者に知らせる、といった使い方も現実的です。
一方で、音声認識は固有名詞や早口、雑音に弱く、要約にも誤りが混ざります。AIの出力をそのまま記録にせず、人が確認する工程を残す設計にします。ボイスボットも、すべてを任せるのではなく、用件の聞き取りと振り分けのように答えの範囲が決まっている部分から始めると失敗しにくくなります。
Webシステム・スマホアプリを組み合わせることもできる
コールセンターのシステムは、オペレーターのPC画面だけで完結させる必要はありません。管理者のスマホ、現場担当のタブレット、顧客のスマホアプリまで同じデータでつなぐと、電話の前後の業務まで効率化できます。当社はスマホアプリの開発に多く携わってきたので、Webシステムとアプリを一緒に設計する提案を積極的に行っています。
| 使う人 | 端末 | できること |
| オペレーター | PC（Webシステム） | 着信時の顧客情報表示、対応履歴の入力、問い合わせ管理、FAQ検索 |
| スーパーバイザー・管理者 | PC・スマホアプリ | 待ち呼数や応答率をリアルタイムで確認、エスカレーションの通知を外出先でも受け取る |
| 現場の担当者（修理・訪問・配送など） | スマホ・タブレットアプリ | コールセンターで受けた依頼をそのまま受け取り、対応結果を現場から返す。電話での折り返し確認が減る |
| 顧客 | スマホアプリ・Web | よくある質問の自己解決、チャットでの問い合わせ、折り返し予約。電話の件数そのものを減らす |
たとえば修理受付のコールセンターなら、オペレーターが受けた依頼が現場担当のアプリに届き、訪問結果がその場で対応履歴に残れば、顧客からの「いつ来るのか」という問い合わせに即答できます。iOSとAndroidのアプリはFlutterで同時に開発でき、タブレットでの利用にも対応します。
コールセンター向けシステム開発の費用・期間
当社の業務システム開発の水準から見た目安は、既存の電話を残して業務画面を作る小規模構成が300万円、CTI連携・顧客管理・問い合わせ管理・管理画面を備えた中規模構成が700万円、AI音声応答や複数拠点、既存システムの刷新を含む大規模構成が1,500万円以上です。期間は要件定義1〜2ヶ月を含めて、小規模1.5〜3ヶ月、中規模2〜4ヶ月、大規模4〜5ヶ月以上が目安です。費用の目安にも要件定義が含まれており、要件定義だけを先に依頼する場合は100〜200万円です。
| 規模 | 構成の例 | 費用の目安 | 期間の目安 |
| 小規模 | 既存の電話はそのまま。対応履歴の入力と検索、問い合わせ管理など、オペレーターの業務画面を1〜2業務に絞って作る。通話要約などのAIを一部に組み込む | 300万円 | 1.5〜3ヶ月 |
| 中規模 | クラウド電話や既存CTIと連携し、着信時の顧客情報表示、顧客管理、問い合わせ管理、管理者向けのダッシュボードを備える | 700万円 | 2〜4ヶ月 |
| 大規模 | IVR・ボイスボットによる一次受付、複数拠点・数十席以上、基幹システムとの連携、既存コールセンターシステムからの移行、スマホアプリとの連携 | 1,500万円以上 | 4〜5ヶ月以上 |
数十席以上のセンター全体を刷新する場合は、コールセンター専業のパッケージやベンダーと比較したうえで判断することをお勧めします。そのうえで、業務画面やAIの組み込み、スマホアプリなど一部の範囲を切り出して当社にご相談いただく形も選べます。
パッケージと比べて、作るほうが得になる条件
コールセンター向けのパッケージやクラウドサービスは、席数（ID数）に応じた月額課金が一般的です。始めるときの費用は小さい一方で、席数と利用年数に比例して支払いが積み上がるので、比べるときは初期費用ではなく3年程度の総額で見ます。
| 比べるもの | 3年総額の計算 |
| パッケージ・クラウドサービス | 初期費用 ＋ 1席あたりの月額 × 席数 × 36ヶ月 ＋ 業務に合わせるためのカスタマイズ費 |
| 自社で作る | 開発費 ＋ 保守費（年間で開発費の15％程度）× 3年 ＋ クラウド電話・AI・サーバーの利用料 × 36ヶ月 |
金額だけでなく、業務の合い方でも判断が分かれます。問い合わせの受付から記録までが業界の標準的な流れで済むなら、パッケージを買うほうが早く確実です。反対に、自社独自の入力項目が多い、自社の顧客データベースや基幹システムとの連携が欠かせない、カスタマイズ費が膨らみ続けているといった場合は、作るほうが3年総額でも使い勝手でも有利になりやすくなります。電話の基盤はパッケージやクラウド電話を使い、業務画面だけを作る組み合わせも選べます。
費用が大きくなりやすい要素
同じ席数でも、次の要素が入ると費用は上がります。見積もりの前に、どれが自社に当てはまるかを確認しておくと話が早く進みます。
- 連携先の数と仕様の明確さ：電話・CRM・基幹システム・会員データベースなど、つなぐ先が多いほど、また仕様書のない古いシステムほど調査に時間がかかる
- 問い合わせの種類と例外の多さ：商品や窓口ごとに入力項目やエスカレーションの経路が違うと、画面と分岐が増える
- AI音声応答の範囲：用件の聞き取りと振り分けだけなら抑えられるが、本人確認や手続きの完了まで任せると、会話の設計と検証の工数が大きくなる
- 既存システムからの移行：過去の対応履歴や顧客データの移し替え、切り替え期間中の並行稼働
- セキュリティと権限：個人情報や決済情報を扱う場合のアクセス制御、操作ログ、録音データの保管期間の管理
このほかに、クラウド電話の利用料、音声認識や生成AIのAPI利用料、サーバー費といった月々の費用がかかります。席数や通話時間に比例して増えるので、開発費と分けて見積もります。
効果は「短縮できる時間 × 件数 × 人件費」で見積もる
開発するかどうかは、費用の大きさではなく、効果が費用を上回るかで判断します。30席のコールセンターで、オペレーター1人が1日40件を処理し、通話要約の自動化で後処理が1件あたり1分短くなるとします。1人1日40分、30席で1日20時間、月20日稼働で400時間です。人件費を時給2,000円とすると月80万円、年間960万円になります。
費用側は、中規模構成の開発費700万円に、保守費（年間で開発費の15％）と、クラウド電話・AI・サーバーの利用料（月5万円と仮定）を加えると、3年間で約1,195万円です。効果は3年で2,880万円なので、1年以内に回収できます。短縮が30秒にとどまっても年間480万円で、3年以内に回収できる計算です。
浮いた時間で応答率が上がれば、放棄呼（つながらずに切れた電話）による機会損失も減ります。当社では要件定義の最初にこうした試算を行い、効果が費用に届かない場合は作らない選択も含めてお伝えしています。業務システム全般の費用の考え方は、費用相場の記事で詳しく解説しています。
Pentagonによるコールセンター向けシステム開発の流れ
一般的なシステム開発と同じく、要件定義・設計・開発・テスト・導入の順に進めます。当社の業務システム開発で重視している「現場の業務を見ること」と「使う人に触ってもらうこと」は、コールセンター向けでも同じです。コールセンターは止められない業務なので、導入も一斉に切り替えず、一部の席から段階的に広げます。
| ステップ | 内容 | 期間の目安 |
| ①理想状態と効果の試算 | 「後処理を半分にして、同じ人数で応答率を上げる」といった理想の状態を言葉にし、KPI（平均処理時間・応答率・一次解決率など）と効果を数字にする | 要件定義に含む |
| ②業務の棚卸し | 通話の録音や対応履歴、オペレーターの操作を見て、時間がかかっている箇所を洗い出す。電話・CRMなど連携先の仕様もここで確認する | 1〜2ヶ月・100〜200万円（要件定義。この工程のみの依頼も可） |
| ③Figmaで画面を作り、オペレーターと検証 | 通話しながら操作できるか、入力が多すぎないかを、実際のオペレーターに触ってもらって確かめる | 要件定義と一部並行 |
| ④AI駆動開発による実装とテスト | Figmaの設計をもとにAI駆動開発で実装し、AIと人によるレビュー、第三者視点のテストを行う。電話との連携は通話の試験を重ねる | 小規模2〜4週間／中規模1〜2ヶ月／大規模3ヶ月以上 |
| ⑤一部の席で先行導入 | 一部のチームや時間帯で使い始め、処理時間が実際に短くなるかを確かめる。繁忙期は避けて切り替える | 2週間〜1ヶ月 |
| ⑥全席へ展開と改善 | 全席に広げ、ダッシュボードで数字の変化を追う。リリース後もデータを見て改善を続ける | 継続 |
当社が開発の土台にしているのは、Figmaで画面を先に作って合意する要件定義と、そのFigmaの設計をもとにしたAI駆動開発です。コーディングにかかる工数が大きく減るので、その分をオペレーターとの検証やテストに回せます。現場で使ってみて「この項目は要らない」「この順番のほうが速い」と分かったときも、柔軟に仕様を変えられます。
要件定義の段階で特に重視しているのは、オペレーター本人の声です。管理者が考える課題と、席に座っている人が感じている手間は一致しないことがよくあります。アンケートや同席での観察を通じて、管理者も気づいていなかった無駄を拾うことが、使われるシステムにする近道です。
コールセンター向けシステム開発についてよくある質問
既存の電話システムを残したまま業務システムだけ開発できますか？
結論：可能です。電話の基盤はそのままに、対応履歴の入力や問い合わせ管理などの業務画面だけを作れます。既存のCTIやクラウド電話がAPIを公開していれば、着信時に顧客情報を自動で表示するといった連携もできます。APIのない古い電話システムの場合は、電話番号での顧客検索を速くするなど、連携なしで効く改善から始め、必要に応じてクラウド電話への移行を検討します。
AIを搭載したシステム開発も行えますか？どのような機能を搭載できますか？
結論：行えます。通話の文字起こしと要約による対応履歴の下書き作成、応対中のFAQ候補の提示、クレームにつながりそうな言葉の検知と管理者への通知、ボイスボットによる用件の聞き取りと窓口への振り分け、対応内容の分類と傾向分析などが搭載できます。当社では、用件を自動音声で聞き取って窓口へ振り分けるシステムの開発実績があります。AIの出力には誤りが混ざるため、人が確認する工程を残した設計にします。
インバウンドとアウトバウンドの両方に対応できますか？
結論：対応できます。インバウンド（受電）では着信時の顧客情報表示や問い合わせ管理、アウトバウンド（発信）では発信リストの管理、架電結果の記録、再架電の予約、発信してはいけない番号の管理などを作れます。両方を同じ顧客データでつなげば、受電した顧客への折り返しや、発信後にかかってきた電話への対応もスムーズになります。
既存のコールセンターシステムを一部だけリニューアルできますか？
結論：できます。むしろ一部から始めることを勧めています。不満が集中している業務画面だけを作り直す、AIの要約機能だけを追加する、管理者向けのダッシュボードだけを作るといった進め方なら、費用を抑えつつ効果を確かめられます。効果が出た部分から範囲を広げれば、一度に全体を入れ替えるより失敗のリスクも小さくなります。
大規模なコールセンターシステムも依頼できますか？
結論：ご相談はお受けします。センター全体の刷新であれば、コールセンター専業のパッケージやベンダーと比較することをお勧めします。そのうえで、業務画面・AIの組み込み・スマホアプリなど、パッケージで足りない部分を切り出して当社が担当する形であれば、規模にかかわらずお手伝いできます。
要件が決まっていなくても開発会社へ相談できますか？
結論：相談できます。「後処理が長い」「オペレーターが画面を行き来している」といった課題の段階からで構いません。当社では業務の棚卸しから一緒に行い、作るべき範囲と効果の試算をまとめます。要件定義だけのご依頼にも対応しており、目安は1〜2ヶ月・100〜200万円です。その成果物をもとに他社へ相見積もりを取っていただいても構いません。
まとめ
コールセンターの手間は、電話そのものより、通話の前後でオペレーターが画面を行き来し、記録を書く部分に集まっています。電話の基盤は既存のサービスに任せ、業務画面とデータのつなぎ込み、AIによる要約や振り分けを自社の業務に合わせて作るのが、費用を抑えて効果を出す近道です。
当社はコールセンター専業ではありませんが、IVRの開発実績をもとに、既存の電話を活かして業務画面・AI・アプリを足す範囲でお手伝いできます。費用は小規模で300万円、中規模で700万円が目安です。効果は短縮できる時間と件数、人件費の掛け算で見積もれます。まずは1件の電話にかかっている時間の棚卸しから、一緒に始めましょう。
» 【無料】コールセンター向けシステムの開発について相談する
