この記事の要点: nocall株式会社は、提供する生成AI電話サービス「nocall.ai」において、米TypeSafe AI社が開発した判定特化型AIモデル「Jev」を会話制御に組み込む検証を行いました。この結果、会話が次の話題へ移行する場面において、AIが相手の発話を聞き終えてから応答を開始するまでの時間（中央値）が、従来の約1.0秒から約0.43秒へと約58%短縮されたことを発表しました。
発表内容のポイント
- 判定特化AI「Jev」の導入により、次の話題へ進む判断の応答時間を約58%短縮
- 文章生成と判断の役割を分離し、あらかじめ用意した返答を即座に読み上げる仕組み
- 応答時間のばらつきも抑制され、遅い場合でも0.5秒を下回る結果を測定
発表の背景
電話対応の自動化において、相手が話し終えてからAIが応答するまでの「間」が長いと、機械的な印象を与えたり、発話の重複や途中切断を招いたりする課題がありました。従来のシステムでは、次の話題へ進むかどうかの「判断」と「返答の文章作成」を同一の文章生成AIが処理していたため、判断が完了するまで返答を開始できず、話題の切り替わり時に遅延が発生しやすい状況でした。
何が発表されたのか
今回の検証では、文章を生成せずに条件判定のみを高速で行うAIモデル「Jev」に「次の話題へ進むか」の判断を任せ、文章生成AIと並行して動作させる仕組みを構築しました。進むと判断された場合は、事前に用意した返答を即座に発声させることで、待ち時間を大幅に削減しています。検証環境での測定では、応答時間の中央値が約1.01秒から約0.43秒に短縮され、遅いほうから1割の値も約1.48秒から約0.47秒へと改善し、応答のばらつきも低減しました。
製造業・生産管理への見方
製造業の生産管理や調達、物流部門における電話業務（部品の納期調整、在庫確認、配送リマインドなど）では、定型的なシナリオに沿った確実なやり取りが求められます。応答速度が向上し、より自然な対話が可能になることで、取引先や現場担当者との電話連絡をスムーズに自動化し、製造業DXにおける電話対応業務の省力化や効率化に貢献することが期待されます。
現場で確認したいポイント
- 実際の通話環境や回線状況における応答速度の変動幅を確認する
- 自社の調達・物流業務などのシナリオに判定特化AIが適合するか検証する
- 話題が切り替わらない場面（文章生成が必要な場面）での応答速度の改善状況を注視する
確認しておきたい点
今回の検証結果は、同社の検証環境において人工音声を用いて測定されたサーバー上の値であり、相手の発話聞き取り時間や電話回線の通信時間は含まれていません。実際の通話環境では、会話内容や通信状況によって応答時間が異なる場合があります。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | nocall株式会社 |
| 発表日時 | 2026-10-02 08:00:01 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
