公開日: 2026年2月 / カテゴリ: 実装ガイド / ターゲットキーワード: ノーコード 音声AI, ノーコード ボイスボット, no-code voice AI

従来なら数か月の開発期間と専門エンジニアが必要だったAI音声エージェントの構築が、今やドラッグ&ドロップだけで可能になりました。

音声AI市場が急速に拡大する中、多くの企業が「技術的な壁」に直面しています。Vapi、ElevenLabs、Synthflowなどの海外プラットフォームは高機能ですが、プログラミング知識が必要で、日本語対応も限定的。一方、国内の従来型IVRシステムは日本語対応はあっても、AI機能が不十分です。

この技術格差を埋めるのが「ノーコード音声AI」です。本記事では、プログラミング不要でAI音声エージェントを構築できるプラットフォーム「Reco（レコ）」を使った実装方法を、具体的な手順とともに解説します。

ノーコード音声AIプラットフォームとは

従来の音声AI開発の課題

音声AIエージェントの開発には、従来以下のような専門知識が必要でした：

合計開発期間：3-4か月、必要人員：フルスタックエンジニア2-3名

ノーコードアプローチの革新性

ノーコード音声AIプラットフォームは、これらの技術的複雑性をビジュアルインターフェースに抽象化します。

主要な特徴：

• 視覚的フロー設計：ドラッグ&ドロップでエージェント動作を定義

• 事前統合済みAPI：音声認識・合成・LLMが標準搭載

• テンプレートライブラリ：業界別の設定済みエージェント

• リアルタイムテスト：コード変更なしで即座に動作確認

開発期間短縮効果：

• 従来：3-4か月 → ノーコード：1-2週間（約83%短縮）

• 必要スキル：プログラミング → 業務知識のみ

Recoプラットフォームの特徴と優位性

日本市場向け最適化

Recoは日本企業のニーズに特化して設計されています：

アーキテクチャの優位性

Recoのアーキテクチャは、パフォーマンスと使いやすさを両立：

• 低レイテンシー：平均応答時間200ms以下（業界標準500ms）

• 高可用性：99.9%アップタイム保証

• スケーラビリティ：同時通話数1,000件まで自動スケール

• セキュリティ：ISO 27001準拠、データ暗号化

ステップ1：プロジェクト設定と基本構成

アカウント作成とプロジェクト初期化

1. Recoダッシュボードアクセス

   • stepai.co.jpからサインアップ

   • 企業情報入力（業界、従業員数、予想通話量）

   • 初期設定ウィザード実行

2. プロジェクト作成

   プロジェクト名：カスタマーサポートボット
   タイプ：受電（インバウンド）
   言語：日本語
   業界テンプレート：選択（小売/金融/不動産等）

   プロジェクト名：カスタマーサポートボット
   タイプ：受電（インバウンド）
   言語：日本語
   業界テンプレート：選択（小売/金融/不動産等）

   プロジェクト名：カスタマーサポートボット
   タイプ：受電（インバウンド）
   言語：日本語
   業界テンプレート：選択（小売/金融/不動産等）

3. 基本パラメータ設定

   • 音声設定：男性/女性、話速、抑揚レベル

   • 応答スタイル：フォーマル/カジュアル、敬語レベル

   • 待機時間：無音検出閾値（デフォルト：3秒）

電話番号取得と回線設定

Recoでは電話回線の技術的設定が自動化されています：

設定完了時間：従来1-2週間 → Reco：24時間以内

ステップ2：エージェントフローの設計

ビジュアルフローエディタの使用法

Recoのフローエディタは、複雑な音声エージェントの動作をビジュアル化します：

1. 開始ノード設定

   • 挨拶文設定：「はい、○○会社です。お電話ありがとうございます」

   • 音声認識開始トリガー設定

   • 初期コンテキスト定義

2. 分岐ロジック作成

   • 条件分岐：キーワード検出、音声感情分析

   • 時間分岐：営業時間内/外での動作変更

   • 履歴分岐：既存顧客/新規顧客の識別

3. アクションノード配置

   • 情報収集：氏名、電話番号、問い合わせ内容

   • データベース検索：顧客情報、商品情報の照会

   • 外部API呼び出し：在庫確認、予約システム連携

高度なフロー設計パターン

パターン1：階層型メニュー

挨拶 → メインメニュー → サブメニュー → 処理実行
     ↓
「1番：商品について、2番：サポートについて」

挨拶 → メインメニュー → サブメニュー → 処理実行
     ↓
「1番：商品について、2番：サポートについて」

挨拶 → メインメニュー → サブメニュー → 処理実行
     ↓
「1番：商品について、2番：サポートについて」

パターン2：意図理解型

挨拶 → 自由発話受付 → 意図分類 → 適切なフローに分岐
     ↓
NLU（自然言語理解）で顧客の真の意図を把握

挨拶 → 自由発話受付 → 意図分類 → 適切なフローに分岐
     ↓
NLU（自然言語理解）で顧客の真の意図を把握

挨拶 → 自由発話受付 → 意図分類 → 適切なフローに分岐
     ↓
NLU（自然言語理解）で顧客の真の意図を把握

実装結果：

• 階層型メニュー：正解率95%、平均通話時間3分

• 意図理解型：正解率87%、平均通話時間2.1分

ステップ3：音声・言語設定の最適化

日本語音声エンジンの詳細設定

Recoは日本語に特化した音声エンジンを提供：

自然言語処理の高度化

1. コンテキスト保持機能

   • 通話中の会話履歴を保持

   • 前回通話内容の参照（顧客IDベース）

   • 複数回のやり取りで段階的に情報収集

2. 感情認識・応答調整

   • 音声から感情を分析（怒り、困惑、満足等）

   • 感情に応じて応答トーンを自動調整

   • エスカレーション条件の設定

3. 業界特化語彙の学習

   • 専門用語辞書の自動構築

   • 会社独自の商品名・サービス名の認識

   • 認識精度向上：汎用95% → 業界特化98.5%

ステップ4：外部システム統合

CRM・データベース連携

ノーコードでの外部システム連携は、Recoの大きな強みです：

主要連携システム：

• Salesforce：顧客情報自動取得・更新

• kintone：問い合わせ履歴の自動記録

• Mailchimp：フォローアップメール送信

• Slack/Teams：アラート通知

連携設定手順：

1. 統合メニューから対象システム選択

2. API認証情報入力（OAuth対応）

3. データマッピング設定（ドラッグ&ドロップ）

4. テスト実行・動作確認

従来との比較：

• 開発期間：4週間 → 2時間

• 必要スキル：API開発知識 → 設定のみ

• 保守性：コード修正必要 → GUI操作

Webhook・API活用

高度な業務システム連携も、ビジュアル設定で実現：

例：注文確認フロー
顧客発話 → 注文番号抽出 → 基幹システムAPI呼び出し → 
結果に基づく応答生成 → 顧客への回答

例：注文確認フロー
顧客発話 → 注文番号抽出 → 基幹システムAPI呼び出し → 
結果に基づく応答生成 → 顧客への回答

例：注文確認フロー
顧客発話 → 注文番号抽出 → 基幹システムAPI呼び出し → 
結果に基づく応答生成 → 顧客への回答

実装可能なユースケース：

• 在庫・価格の リアルタイム照会

• 予約・キャンセル処理

• 支払い状況確認

• 配送状況追跡

ステップ5：テスト・デバッグ・改善

テスト環境での動作検証

Recoは包括的なテスト機能を提供：

1. シミュレーターテスト

   • ブラウザ上で音声エージェントと対話

   • 様々なシナリオでの動作確認

   • フロー実行ログのリアルタイム表示

2. A/Bテスト機能

   • 複数バージョンの同時運用

   • 成果指標の自動比較

   • 最適バージョンの自動特定

3. 負荷テスト

   • 同時通話数の限界値測定

   • 応答時間の変化監視

   • システムリソース使用量分析

パフォーマンス監視・最適化

主要KPI監視：

自動最適化機能：

• 低パフォーマンス部分の自動検出

• 改善提案の自動生成

• ワンクリックでの設定適用

実運用におけるベストプラクティス

段階的展開戦略

成功企業の展開パターン：

フェーズ1：パイロット運用（1-2週間）

• 限定的な問い合わせタイプで開始

• 少数の電話番号での運用

• 詳細な動作ログ分析

フェーズ2：段階拡大（2-4週間）

• 対応範囲の拡大

• 複数部署での利用開始

• スタッフとの併用運用

フェーズ3：本格運用（4週間〜）

• 全面的なAI化

• 平均的な効果：コスト50%削減、効率80%向上

運用体制の構築

推奨運用体制：

• AI管理者：1名（フロー設計・改善）

• 品質監視者：1名（通話品質・顧客満足度監視）

• エスカレーション対応：2-3名（複雑な問い合わせ対応）

従来の100名体制から 40名体制への効率化が典型的です。

継続改善のサイクル

1. 週次レビュー

   • KPI分析・課題特定

   • エスカレーション事例の分析

   • フロー改善点の洗い出し

2. 月次アップデート

   • 新機能の追加・テスト

   • 季節要因への対応

   • 競合分析・ベンチマーク

3. 四半期戦略見直し

   • ROI分析・効果測定

   • 新業務領域への展開検討

   • 技術アップデートの計画

改善効果の実例：

• 債権回収業務：回収率16.9%向上

• 営業アポ取得：コンタクト率25%→45%

• カスタマーサポート：解決率83%向上

まとめ：ノーコード音声AIで実現する業務変革

ノーコード音声AIプラットフォーム「Reco」により、従来は技術的ハードルが高かった音声エージェントの構築が、業務担当者主導で可能になりました。