nocall株式会社

nocall株式会社は、生成AIを活用した電話業務自動化サービス『nocall.ai』を開発するスタートアップだ。特にAIから人に電話をかける架電業務を得意としており、人材サービスに登録した求職者への連絡、資料請求後の営業、支払いのリマインド、車検や点検の案内等、企業で繰り返し発生する電話をかける業務をAIに担わせる。

従来の自動音声応答は、「該当する番号を押してください」と案内し、事前に決められた分岐に沿って用件を処理する「シナリオ型」と呼ばれるサービスが中心だった。『nocall.ai』が受け取るのは、番号ではなく相手の言葉だ。話した内容と会話の文脈を理解し、状況に応じた回答をその場で生成する。聞き取る内容や会話の進め方は、企業や業務に合わせてプロンプトで設定できる。

AIとの会話を成立させるには、音声を文字へ変換し、LLMが回答を生成し、再び音声に戻すまでの処理を、正確かつ高速に行わなければならない。回答が正しくても、電話口で数秒の沈黙が続けば、相手は違和感を覚えて電話を切る。同社は、自社開発の音声合成エンジンを含め、自然な日本語の音声と応答速度を磨いてきた。

「電話では、相手の音声を受け取り、回答するまでを瞬時に終えなければなりません。既存の技術を単純に繋ぐだけでは、回答までに5秒、10秒と間が空いてしまう。1秒と2秒の違いでも、相手の反応は変わります。自然な声を作るだけでなく、会話として成立する速度と正確性を作り込んできました」（代表取締役CEO：林正悟氏）。

『nocall.ai』は、既に企業の業務で成果を生み出している。自動車の買取サービスでは、査定予約の確認電話を「nocall.ai」で自動化することで、当日キャンセル率を約15％から5.7％まで改善し、毎日約75万円相当の機会損失を防いでいる。また、金融業界の督促業務では、入金約束の獲得率が従来の3～4倍に高まった。

「ある導入企業では、顧客管理SaaSに登録されたお客様の情報をAIが読み、内容に応じて電話をかけ、通話結果を同じ顧客管理SaaSへ戻しています。カレンダーの空き状況を確認しながら、その場で日程を決めることもできます。間に人が入らなくても、電話を使った業務が完了する。『nocall.ai』は、AIエージェントを搭載し、電話をかけるためのツールから、架電業務を任せられるAI担当者へ進化しています」（林氏）。

AIエージェントの仕事は、導入時に決めた内容で固定されない。担当者は通話の録音や文字起こしを確認し、「この情報も聞いてほしい」と指示できる。指摘された内容は次の架電から反映され、人間の営業担当者へフィードバックするように、聞き方や会話の進め方を企業の業務に合わせて改善していける。

「通話の録音を聞いて、『ここはヒアリングが足りない』とAIエージェントに伝えると、『次からちゃんと聞きます』と返して、本当に次の電話から聞くようになります。導入時に会話を設定して終わりではなく、電話を任せ、結果を見て、フィードバックしながら仕事の質を上げていく。人間のメンバーと働く時と同じように、AIエージェントにも仕事を覚えてもらえるんです」（林氏）。

AIが相手と自然に話し、企業データを参照しながら、電話の目的を果たす。同社は、企業が電話業務を最初から最後まで任せられるAIを作っている。

『nocall.ai』の効果を最大化するには、誰に、何のために電話をかけ、どの情報を聞くのか。どこまでをAIに任せ、どの場面で人へ引き継ぐのか。会話の流れから、顧客データとの連携、導入後の成果測定まで、企業ごとに設計する必要がある。

『nocall.ai』を顧客の業務へ導入し、成果に繋げるため、同社が採用を進めているのが「デプロイメント・ストラテジスト」という職種だ。営業段階から顧客の業務へ入り、AIに置き換える電話業務を見極める。会話と業務の流れを設計し、『nocall.ai』の稼働後は通話データを分析して会話内容を改善する。顧客の課題整理から実装、成果が出るまでを一貫して担い、コンサルティング、営業、カスタマーサクセス、プロダクト改善を横断する仕事である。

「膨大な電話業務を抱えていらっしゃるエンタープライズ企業では、電話業務をどのようにAIへ移すべきか、答えが決まっているわけではありません。お客様の業務や目指す状態を整理して、『ここを目指すべきです』と提案し、納得していただくところから始まります。単にSaaSを売る営業ではありません。顧客の事業の中へ入り、AI電話で成果が出るところまで一緒に作れる人が必要です。実装の答えは、机上の設計だけでは見つかりません。利用者の反応に合わせ、顧客の成果に繋がる使い方を作る必要があります」（林氏）。

『nocall.ai』を一つの電話業務へ導入して終わりではない。そこで成果が出れば、別の業務や部署へ利用を広げられる。『nocall.ai』の料金は、月額基本料と、通話量に応じた従量課金を組み合わせた仕組み。顧客がAIへ任せる電話が増えるほど、同社の売上も伸びていく。デプロイメント・ストラテジストは、『nocall.ai』が任される仕事を増やし、事業を成長させる役割も担う。


同社は、顧客企業への導入を進めると同時に、AI電話をより多くのサービスへ広げる準備も始めている。同社が次に目指すのは、AI電話をあらゆるサービスや業務システムへ組み込めるインフラにすることだ。

2026年7月、企業が自社のサービスや業務システムにAI電話を組み込める『nocall.API』を発表。一般公開に先立って、『nocall.API』を試す企業や開発者の募集を開始した。

『nocall.API』が広げるのは、AI電話の提供方法だ。企業が『nocall.ai』を導入して自社の架電業務に利用するだけでなく、各社が開発するサービスの一機能としてもAI電話を提供できるようになる。例えば、クリニックの予約システムに組み込み、診察の順番が近付いた患者へAIが電話をかける。訪問サービスのアプリに組み込み、到着前の在宅確認を自動化する。プロダクトを開発する各社は、音声認識や会話エンジンを一から開発せず、自社サービスの利用者へAI電話を使った新しい機能が提供できる。

「私達が目指しているのは、ECにおけるStripeのような存在です。ECサイトを作る企業が決済部分にStripeを組み込むように、AI電話を自社プロダクトの機能として使いたい企業が、自社プロダクトを『nocall.API』に繋げば、人のように会話するAI電話をサービスに組み込めます。『nocall.API』を広めることで、様々なビジネスの裏側で電話業務をAIが動かす。AI電話のAPIインフラになりたいと考えています」（林氏）。

同社は「AI駆動経営」を掲げている。社内の情報収集や定型業務、組織内の調整をAIエージェントへ任せる。単に社員が便利なAIツールを使う働き方ではない。AIが会社の情報を参照し、権限を持って仕事を進められる環境を、経営の土台からつくっているのだ。

同社では、オンライン・対面を問わず、全ての会議を録画・文字起こしし、Slackコミュニケーション等を1箇所へ保存する。顧客との通話や商談、サービスの利用状況、請求、チャットツールやメールにある情報も、AIが必要に応じて参照できる環境を整えている。情報収集や分析、社内文書の作成はAIエージェントが進め、メールの送信や社外への公開等は人間の承認を得る。AIに役割と権限を与え、調べて提案するところから、仕事を実行するところまで任せているのだ。

「AIに仕事を頼んで、『分かっていない』と感じるのは、AIの能力より、判断に必要な情報を渡せていない場合が多いんです。当社では、お客様との通話、営業、請求、社内の会話まで、仕事に必要な情報をAIが参照できるようにしています。メールやチャットをきっかけにAIが動き、最後に人が内容を確認して承認する。デジタル上の仕事は、承認だけで完了できる状態へ近付いています」（林氏）。

AIへ任せる仕事は、社内で繰り返す手順ごとに整理されている。商談が一定期間動いていなければ、AIが状況を調べて次の行動を担当者へ提案する。システム上のエラーを検知し、修正案を作る。会議や日報から、時間が経っても参照する価値のある判断や学びを抽出し、社内情報を更新する。失敗が起きれば原因を調べ、同じ間違いを繰り返さないためのルールも加えていく。

「AIエージェントは、部下やアシスタントのように使うものだと思われがちですが、当社では中間管理職に近い存在です。営業と開発の間に入り、両方の事情を把握した上で、『こういう理由で、この判断になっています』と説明できる。情報が途中で途切れなければ、社員も仕事の意味を理解しやすくなります。社内調整をAIエージェントに任せ、人間同士は上下関係なく、それぞれの役割とミッションで繋がる組織にしたいと考えています」（林氏）。

AIが実務を担うほど、人間の仕事は議論と意思決定へ移っていく。同社では、AIの導入によって会議を減らすのではなく、顧客へ何を提案するか、プロダクトをどう改善するかを話す時間を増やしている。議論の内容もAIへ渡され、決まった内容はすぐ実行へ移る。AIによって試行錯誤が速くなるほど、次に判断すべきテーマも増えるという考え方だ。

「当社は事業判断のための会議を大切にしています。AIによってPDCAを高速で回せば、『次はどうする』という議論が次々と生まれ、必然的に会議が増えます。事業判断に必要な議論が生まれないのは、事業の動きが遅いからだと思っています。人は顧客と向き合い、考え、判断する。AIは決まった内容を実行する。私達は、少数精鋭で大きな売上を生み出し、上場することを目指しています。AIで最小限の人数でも大きな成果を生み出せる組織を、自分達自身で証明したいです」（林氏）。