
VoiceDesk AI は、PBX 接続・AI 音声応対・SV ライブ監視・マルチテナント分離を1つの SaaS 基盤に統合した、コールセンター運営向け AI プラットフォーム。OP・SV・OM・SM の4ロールが1つの管理画面で運営し、複数の顧客(テナント)を完全分離して同時提供します。
「受電件数急増・リアルタイム監視不能・顧客データ混在・転送ルール反映の遅延」 ─ コールセンター運営に必要な4軸を同時に満たすプラットフォームを、ゼロから12ヶ月で内製構築した、新規プラットフォーム立ち上げストーリー。
コンタクトセンター運営企業様は、複数の顧客企業からコールセンター業務を受託する B2B サービス。受電量の急増と SV の監視負荷増加が業務の大きな課題でした。AI 応対による一次受付の自動化と、SV がリアルタイムで全通話を監視できる仕組みが急務でした。
マルチテナント構成の SaaS プラットフォームとして設計。1つの基盤で複数顧客(テナント)を運営しつつ、テナント単位でデータを完全分離。OP・SV・OM・SM の4ロールが同じ管理画面でそれぞれの権限に応じて運営できる構成にしています。
いずれも技術選定の問題ではなく、運用負荷・顧客分離・即応性・拡張性に直結する事業要件。ゼロからの新規構築で「同時に成立させる」設計が必要でした。
繁忙期にオペレーターを増員すれば、採用・教育コストが急増。逆に対応待ち時間が増えれば、顧客満足度が下落 する。
通話状況を SV が録音後にチェックすれば、問題発見が遅れる。ライブで監視できなければ 即時介入が不可能 になる。
単一DBで複数顧客のデータを管理すれば、情報漏洩リスク が常時存在。後付け実装は スキーマ・認可・監査 全てに影響する。
条件分岐をコード内に固定すれば、変更にデプロイが必要。テナントごとに異なるルールに対応できなければ 顧客拡大が限定 される。
コンタクトセンター運営企業様の運営を支える AI コールセンター基盤を、ゼロから内製で構築しました。4つの構造要件 ─ AI 応対基盤、リアルタイム監視、マルチテナント分離、転送制御 ─ それぞれを Amela と共に設計し、運用負荷削減と顧客分離・拡張性を同時に成立させる構成にまとめています。
この基盤は技術指標ではなく、受電負荷削減・SV 監視効率・顧客拡大スピードといった、ビジネスアウトカムを継続的に生み出します。
AI が一次受付を担うことで、人手の負荷は複雑な案件に集中。繁忙期にも増員ではなく AI スケールで対応できる。
SV は全通話をライブ監視可能。異常を検知した瞬間に強制転送で即時介入できる。
マルチテナント構成により、新規顧客追加は管理画面でテナント登録するだけ。インフラ追加不要。
転送ルール変更・NG ワード追加・ロール権限調整は SM ロールが管理画面から即時反映できる。