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【規模・種類別】コールセンターのAI(ボイスボット)の費用・料金まとめ

コールセンター業務の効率化や人手不足の解消策として、AI技術の活用が急速に広がっています。しかし、導入を検討する際に最も気になるのが「実際にいくらかかるのか」という費用面ではないでしょうか。

AIコールセンターの費用は、導入する機能や規模によって大きく変動します。小規模な店舗向けの月額数千円のプランから、大規模なカスタマイズ開発を伴う数百万円の案件まで、選択肢は多岐にわたります。本記事では、各導入パターンごとの費用相場を、初期費用と月額費用に分けて詳しく解説します。

自社に最適なAIコールセンターの選択に向けて、まずは費用の全体像を把握していきましょう。

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目次

SaaS型ボイスボット・IVRの費用相場

SaaS型のボイスボットやIVR(自動音声応答システム)は、クラウドで提供されるサービスを利用するため、比較的導入のハードルが低い選択肢となります。料金体系は主に従量課金型と固定費型の2種類があり、コール件数に応じて使い分けるのが一般的です。

主な料金プランは以下の2つとなります。

  • 従量課金プラン(応答件数に応じた課金)
  • 固定費プラン(月額定額制)

従量課金プラン

従量課金プランは、実際に応答した件数に応じて料金が発生する仕組みです。応答1件あたり50〜200円が相場となっています。

このプランのメリットは、コール件数が少ない場合に無駄なコストを抑えられる点にあります。月間の問い合わせ件数が変動しやすい業種や、導入初期で件数が読めない場合に適した選択肢です。

固定費プラン

一方、固定費プランは月額料金が定額となる仕組みです。月額1万円〜35万円、初期費用は10万円〜が目安となります。

費用項目金額の目安
初期費用10万円〜
月額費用1万円〜35万円

固定費プランは、月間のコール件数が多い場合にコストが安定するメリットがあります。ただし、導入時にはシナリオ設計などの追加費用が発生するケースもあるため、見積もり時に確認が必要です。

コール件数が月間数百件を超える場合は固定費プラン、それ以下なら従量課金プランを選ぶと、コスト効率が良くなるはずです。

当社がこれまで関わったプロジェクトでは、「月400件がボーダーライン」というケースが多いです。ただし重要なのは、導入初期の3〜6ヶ月は従量課金で様子を見ることを推奨している点です。というのも、AI導入後は「想定していなかった問い合わせパターン」が見えてきて、シナリオ調整が頻繁に発生するためです。固定費で契約してしまうと、改修の都度追加費用が発生するリスクがあります。件数が安定してから固定費に切り替えるほうが、結果的に総コストを抑えられるケースが多いです。

株式会社ニューラルオプト 営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝

東京農工大学大学院 工学府 応用化学専攻 修士課程を修了後、外資系自動車会社にてエンジニアとして自動運転のAI開発などに従事。その後ニューラルオプトに参画し、クライアントのAI開発やSEOツールの開発、RAGなどベクトル検索を活用した検索エンジン開発なども行っています。


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小規模事業者向けIVRの費用相場

店舗や医院、士業事務所など、小規模事業者向けのIVRサービスは、より導入しやすい価格帯で提供されています。大規模なコールセンター向けの機能を省き、必要最小限の機能に絞ることで、初期投資を抑えた設計となっているのが特徴です。

初期費用

小規模IVRの大きな魅力は、初期費用が0円というサービスが複数存在する点にあります。小規模事業者向けIVRの紹介記事IVR比較サイト中小企業向けIVRガイドでは、初期0円のサービスが複数紹介されています。

これらのサービスでは、専門的な設定作業が不要で、Webブラウザから簡単に設定できる仕組みが整っているため、導入のハードルが大幅に下がります。

月額費用

月額費用については、2,480円〜が相場となっています。

費用項目金額の目安
初期費用0円
月額費用2,480円〜(通話料別)

月額プランには基本的な自動応答機能が含まれており、上位プランでは電話転送機能やAI音声などの追加機能を利用できます。通話料は別途かかるケースが多いため、月間の通話時間も含めて総額を見積もる必要があります。

小規模IVRは、個人事業主や小規模店舗にとって、月々数千円から始められるため、電話対応の効率化を手軽に実現できる選択肢となっています。


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システム連携を伴う開発型IVRの費用相場

既存の業務システムとの連携が必要な場合、SaaS型の標準機能だけでは対応できないケースがあります。CTI(Computer Telephony Integration)やCRM、録音システム、FAQシステム、SIPサーバーなどとの連携開発が必要になると、費用は大きく変動します。

主な連携開発の種類は以下の通りです。

  • CTI連携(顧客情報の自動表示)
  • CRM連携(顧客管理システムとの同期)
  • 録音・文字起こし機能
  • FAQシステム連携
  • SIPサーバー接続

初期費用

連携開発を含む場合の初期費用は50万円〜300万円が目安となります。

費用は連携するシステムの数や複雑さに比例して増加します。基本的なIVR機能にAPI連携や録音、文字起こし、レポート機能などを積み上げていくと、初期費用が大きく膨らむ傾向にあります。小規模IVRと比較すると、要件の複雑化に伴って費用が大幅に上昇する仕組みです。

月額費用

月額費用については、おおむね5万円〜15万円が相場となります。これに加えて通話料とSaaS基盤の利用料が発生します。

費用項目金額の目安
初期費用50万円〜300万円
月額費用5万円〜15万円(通話料・SaaS利用料別)

月額費用には、連携システムの保守や改修、レポート作成、監視などの運用工数が含まれます。小規模IVRの最低価格帯(月2,480円〜)と比べると、企業規模での運用では継続的なメンテナンスコストが上乗せされる形です。

システム連携開発は初期投資が大きくなりますが、既存の業務フローにAIを組み込むことで、より高度な自動化を実現できます。

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生成AI音声エージェントの費用相場(LLM連携型)

近年注目されているのが、ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)と音声認識・音声合成技術を組み合わせた生成AI音声エージェントです。従来のIVRが事前に設定したシナリオに沿って応答するのに対し、生成AIは柔軟な会話が可能となります。

ただし、この高度な機能を実現するには、複数の技術要素を組み合わせる必要があるため、費用構造も複雑になります。

主なコスト要素は以下の通り。

  • プロンプト設計・会話シナリオ設計
  • ナレッジベース(FAQ・マニュアル)の統合
  • 音声認識(STT: Speech-to-Text)の従量課金
  • 音声合成(TTS: Text-to-Speech)の従量課金
  • LLMのAPI利用料(トークン課金)
  • 通話網の接続料金
  • 評価・運用体制の構築

初期費用

生成AI音声エージェントの初期費用は、Retellの価格情報Google Cloud Speech-to-Textの料金体系Google Cloud Text-to-Speechの料金Azure Speech Servicesの価格などを参考にすると、500万円〜1,000万円超が目安となります。

費用項目金額の目安
初期費用500万円〜1,000万円超
従量費用音声API+LLM+通話網の合算

高額になる理由は、単なるシステム導入ではなく、以下のような複雑な工程が必要になるためです。

まず、プロンプトエンジニアリングと会話設計が必要になります。AIが適切に応答するためには、詳細な指示文(プロンプト)の作成が欠かせません。次に、企業の持つFAQやマニュアルなどのナレッジをAIが参照できる形に整備する作業があります。

さらに、PoC(概念実証)から本番環境への移行、そして継続的な評価・改善のための運用体制構築まで含めると、工数が大きく膨らむ傾向にあります。

開発の現場感覚として、初期費用の内訳は「技術実装3割、プロンプト設計・会話フロー調整が5割、残り2割が評価体制構築」という配分になることが多いです。特に時間がかかるのは、実際の顧客音声でテストしながらプロンプトを何度も調整する工程です。当社が関わった通販企業の案件では、プロンプト調整だけで2ヶ月を要しました。「AIなら自動でうまくやってくれる」という期待があると、この工数を見落としがちですが、実際には人間が丁寧に育てる時間が必要になります。

株式会社ニューラルオプト 営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝

東京農工大学大学院 工学府 応用化学専攻 修士課程を修了後、外資系自動車会社にてエンジニアとして自動運転のAI開発などに従事。その後ニューラルオプトに参画し、クライアントのAI開発やSEOツールの開発、RAGなどベクトル検索を活用した検索エンジン開発なども行っています。

従量費用の内訳

生成AI音声エージェントの運用コストは、複数の従量課金が合算される仕組みです。Retellの価格ページによると、音声エージェント機能は1分あたり0.07ドルが目安となっています。

これに加えて、以下の要素が積み重なります。

音声認識(STT)の料金 Google Cloud Speech-to-Textの料金体系では、音声データを秒・分単位で課金する仕組みとなっています。注意が必要なのは、15秒単位での切り上げ処理があるという点です。例えば5秒の通話でも15秒分の料金が発生するため、短い通話が多い場合はコストが想定より高くなる可能性があります。

音声合成(TTS)の料金 Google Cloud Text-to-Speechの料金では、文字数に応じた課金となります。AIが生成した応答文章の長さに比例してコストが変動します。

LLMのAPI利用料 ChatGPTなどのLLMは、処理するトークン(文章の単位)数に応じて課金されます。会話が長引くほど、コストが増加する仕組みです。

通話網の接続料金 電話回線を使用する場合、別途通話料が発生します。

月間1,000件、平均3分の通話を想定した場合の簡易試算は以下の通り。

音声エージェント: 0.07ドル/分 × 3分 × 1,000件 = 210ドル
STT料金: 約50〜100ドル(15秒丸め込み)
TTS料金: 約30〜80ドル(応答文字数による)
LLM料金: 約100〜200ドル(会話の複雑さによる)
通話料: 約50〜100ドル
──────────────────
合計: 約440〜690ドル(月額)

為替レートを1ドル=150円として換算すると、月額6.6万円〜10.4万円程度が目安となります。ただし、これはあくまで基本的な試算であり、実際の運用では会話の長さや複雑さによって大きく変動する点に注意が必要です。

当社で試算した実例では、平均通話時間30秒のコールセンターで、15秒丸めによる実質コストは見積もりの1.3〜1.5倍に跳ね上がりました。特に「簡単な問い合わせはAIで処理」という設計だと、短時間通話が集中するため、この影響が顕著に出ます。対策としては、複数の短い問い合わせをまとめて1セッションで処理する設計や、チャットボットへの誘導を併用するなど、通話そのものを減らす工夫が効果的です。単純に「分単価×件数」で計算せず、必ず課金ルールを加味した試算を行うべきです。

株式会社ニューラルオプト 営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝

東京農工大学大学院 工学府 応用化学専攻 修士課程を修了後、外資系自動車会社にてエンジニアとして自動運転のAI開発などに従事。その後ニューラルオプトに参画し、クライアントのAI開発やSEOツールの開発、RAGなどベクトル検索を活用した検索エンジン開発なども行っています。

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BPO+AIハイブリッド型の費用相場

コールセンター業務を外部委託(BPO: Business Process Outsourcing)しながら、一部をAIで自動化するハイブリッド型の選択肢もあります。完全自動化が難しい複雑な問い合わせは人間のオペレーターが対応し、定型的な問い合わせはAIが処理するという使い分けが可能です。

初期費用

BPO前提の場合の初期費用は30万円〜が目安となります。

この初期費用には、以下のような項目が含まれます。

  • 要件定義(どの問い合わせをAIに振り分けるか)
  • 転送設計(AIと人間オペレーターの振り分けルール)
  • レポート要件の設定
  • 連携システムの設定

BPO事業者が提供するプラットフォームを利用するため、完全カスタマイズ型の開発と比べると初期費用は抑えられる傾向にあります。

月額費用

月額費用は、人件費ベースの委託費とAIの従量課金を組み合わせた構造になります。

費用項目内容
初期費用30万円〜(要件定義・設計等)
月額費用コール単価×件数+AI通話料
AI通話料約0.07ドル/分

AI通話の分課金は1分あたり0.07ドルが基準となります。これに加えて、人間オペレーターが対応した通話については、BPO事業者が設定するコール単価(1件あたり数百円〜)が発生する仕組みです。

注意点として、同時通話数(CCU: Concurrent Call Users)の上限があります。AIが同時に対応できる通話数には制限があり、ピーク時間帯に上限を超えると通話が処理できなくなる可能性があります。月間のコール件数だけでなく、1日のうち最も電話が集中する時間帯の同時通話数も考慮した設計が必要です。

BPO+AIハイブリッド型は、完全自動化のリスクを避けながら段階的にAI活用を進めたい企業に適した選択肢となります。

実際の導入プロジェクトを見ていると、このハイブリッド型が最も成功率が高いと感じています。理由は、AI単体では対応しきれない「イレギュラーな問い合わせ」に人が即座に対応できるためです。当社が支援した不動産会社では、まず「営業時間外の一次受付のみAI化」からスタートし、3ヶ月後に「よくある質問10パターンをAI対応」へ拡大しました。このように、リスクの低い領域から段階的に広げる設計だと、社内の抵抗も少なく、現場の信頼を得やすいです。逆に、いきなり全通話をAI化しようとすると失敗するケースが多いです。

株式会社ニューラルオプト 営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝

東京農工大学大学院 工学府 応用化学専攻 修士課程を修了後、外資系自動車会社にてエンジニアとして自動運転のAI開発などに従事。その後ニューラルオプトに参画し、クライアントのAI開発やSEOツールの開発、RAGなどベクトル検索を活用した検索エンジン開発なども行っています。

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あわせて読みたい:下記のヘルプデスクパートナーのコラムでは、ヘルプデスクの基本的な役割や導入メリットを実務目線で整理しています。社内ITサポートの課題を解消し、ユーザー満足度と生産性を高めたい方にとって、実践的な視点で参考になる内容ですので、あわせてご参照ください。

IT課題を解決するならヘルプデスクが必須!メリットや成功事例、おすすめサービスも解説 |ヘルプデスクパートナー 【導入実績42,668社】平均30分以内のスピード解決

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費用面での不安を抱えている方、課題の整理から相談したい方は、ぜひニューラルオプトにお問い合わせください。

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開発・支援事例

著者

鈴木 佑理のアバター 鈴木 佑理 代表取締役

株式会社ニューラルオプト代表。
東京外国語大学卒業後、大規模言語モデルBERTなどの機械学習を活用したマーケティングツールの研究開発を目的にニューラルオプトを創業。

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