電話内容をAIで自動要約しCRM登録までつなげた中小企業の業務改善レポート

本記事では、実際に電話内容をAIで自動文字起こしし、要約した情報をそのままCRMに自動登録（CRM 自動化）した中小企業の事例をベースに、非エンジニアの経営者やプロジェクトマネージャーの方でもイメージしやすい形でAI 業務改善の進め方を解説します。

単なる技術紹介ではなく、「なぜやるのか」「どのようなステップで進めるのか」「どこに注意すべきか」という実務的な視点を重視しています。電話 自動文字起こしとCRM 自動化を組み合わせたAI 業務改善は、入力作業の削減だけでなく、売上・顧客体験・マネジメントにも大きなインパクトをもたらします。

自社の状況を思い浮かべながら読み進めていただくことで、「自社でもまずはここからAI 業務改善を始められそうだ」という具体的なイメージが持てるようになるはずです。

1. なぜ今「電話×AI 業務改善×CRM 自動化」が中小企業の武器になるのか

多くの中小企業では、いまだに最も重要な顧客接点が電話です。新規問い合わせ、見積依頼、クレーム相談、定期フォローなど、売上と信頼に直結するやりとりの多くが電話で行われています。しかし、その一方で「誰が」「どの顧客と」「どんな話をしたか」がきちんと記録されず、担当者の頭の中や紙メモに閉じてしまっているケースが少なくありません。

その結果、本来であれば企業の資産になるはずの通話内容が、CRMに蓄積されないまま消えていきます。これは、いわばデータ化されない“ブラックボックスな電話”が社内に大量に存在している状態です。せっかくCRMを導入しても、入力が追いつかず「データが足りない」「過去の履歴が見つからない」といった不満が出てしまうのも、この構造に原因があります。

ここに強く刺さるのが、電話 自動文字起こしとCRM 自動化を組み合わせたAI 業務改善です。AIによる音声認識技術が進化したことで、通話が終了したタイミングで自動的に電話の文字起こしを行い、会話の要点をAIが要約し、必要な項目をCRMに自動登録することが、現実的なコストで可能になりました。従来であれば大規模コンタクトセンターにしか手が届かなかった仕組みが、今や数十名規模の中小企業でも十分導入できる水準まで来ています。

また、単なる業務効率化にとどまらず、全ての顧客との会話がデータとして残ることのインパクトも無視できません。電話 自動文字起こしでテキスト化されたログが一元管理され、CRM 自動化によって案件や顧客単位でひも付けられることで、次のようなメリットが生まれます。

• 過去の通話履歴を瞬時に検索できるため、担当交代時でもスムーズに引き継げる
• 「言った・言わない」問題を防ぎ、トラブルリスクを下げられる
• 問い合わせ傾向やクレームの傾向分析など、データドリブンな改善が進む

つまり、AI 業務改善の対象として電話ほど「投資対効果が高く、しかも着手しやすい領域は少ないと言えます。電話 自動文字起こしとCRM 自動化を起点に、他のチャネル（メール・チャット・オンライン商談等）にもAI 業務改善を横展開していくことで、中長期的なDXの基盤づくりにもつながります。

2. 導入前のリアルな課題：メモとExcelに依存した電話対応の限界

ここからは、実際に電話 自動文字起こしとCRM 自動化によるAI 業務改善に取り組んだ、ある中小企業のケースをもとに見ていきます。社員数は数十名、法人向けサービスを提供しており、営業部門とカスタマーサポート部門を合わせて1日あたり数十件の電話を受けていました。

導入前の電話対応フローはごく一般的なものでした。総務やインサイドセールスが一次受けを行い、紙メモや個人のノートに内容を走り書きします。その後、夕方や空き時間にまとめてCRMへ入力し、必要に応じて担当営業にメールやチャットで共有するという流れです。表面的には問題なく回っているように見えますが、実は多くの課題を孕んでいました。

まず、メモ漏れ・入力漏れの常習化です。忙しい時間帯にはメモが簡略化され、「〇〇社／A様から折り返し希望」といった最低限の情報しか残らないこともしばしばありました。CRMに登録する段階でも、どの情報をどの項目に入れるべきか迷ったり、入力の手間から最低限の項目だけで済ませてしまったりするため、本来取れていたはずの情報が欠落していきます。

次に、属人化の問題があります。誰がどのようにメモを残しているかが人によってバラバラで、「〇〇さんのメモはわかりやすいが、△△さんのメモは読みづらい」といった声もあがっていました。別の人が引き継ぎ対応するとき、メモの読み解きに時間がかかり、折り返しが遅れることも珍しくありません。これはCRM 自動化とは真逆の、属人化されたプロセスです。

さらに、経営目線での見えづらさも大きな課題でした。CRMのデータはあくまで「入力された範囲の情報」だけを反映しているため、「実際にはどのくらい電話相談があり、どれくらい受注につながっているのか」「問い合わせ内容のトレンドはどう変化しているのか」といった重要な問いに答えられません。AI 業務改善を検討しようにも、そもそものデータ基盤としてのCRMが十分に活用されていない状態だったのです。

このような背景から、「紙メモと手入力に依存した電話対応は限界に来ている」という認識が現場と経営の両方で共有されました。そこで注目されたのが、電話 自動文字起こしによる通話内容のテキスト化と、その結果を活かしたCRM 自動化というAI 業務改善のアプローチでした。

3. 「電話 自動文字起こし→要約→CRM 自動化」の全体像と業務フロー

ここでは、実際に導入したAI 業務改善フローを、業務プロセスの流れに沿って説明します。ポイントは、既存の電話システムやCRMを完全に作り替えるのではなく、その間にAIレイヤーを差し込むイメージで設計することです。

3-1. 通話録音から電話 自動文字起こしへ

最初のステップは、通話録音の仕組みを整えることです。すでにクラウドPBXやIP電話を使っている場合、多くのサービスには録音機能があり、通話終了時に音声ファイルをクラウドストレージへ自動保存できます。この企業では、録音対象をまず「新規問い合わせの電話」に絞り、録音データをAI処理の対象としました。

録音済みの音声ファイルは、音声認識エンジンに渡され、電話 自動文字起こしが行われます。最近の音声認識は、電話回線のような帯域制限のある音声にも最適化されており、話者の声質や周囲の雑音をある程度吸収しながら、会話内容をテキスト化できます。専門用語や社名などは、あらかじめ辞書登録しておくことで精度を高めることができ、この工程だけでも十分なAI 業務改善効果が得られます。

3-2. 生成AIによる要約と構造化

次のステップが、文字起こしされた長い会話ログを生成AIで要約・構造化する工程です。ここでは単に短くするだけでなく、CRM 自動化に使いやすい形に整理することが重要になります。具体的には、以下のような項目を抽出するようにプロンプト設計を行いました。

• 顧客名・会社名・連絡先
• 問い合わせ種別（見積依頼／契約内容の確認／トラブル／解約相談など）
• 要望・課題・背景
• 合意した次のアクション（誰が・いつまでに・何をするか）
• 対応の緊急度・重要度

生成AIの出力形式をJSONなどの構造化データにすることで、この後のCRM 自動化が非常にスムーズになります。この「会話から意味情報を取り出し、構造化する」部分こそが、AI 業務改善の中核となるポイントです。

3-3. CRM 自動化による登録・タスク生成

最後に、構造化された要約結果をCRMに登録するCRM 自動化のステップです。多くのCRMにはAPIや外部連携機能があるため、ワークフローエンジン（Zapier、Make、n8nなど）と組み合わせることで、「新規リード作成」「既存顧客への活動履歴追加」「担当者へのタスク発行」といった一連の処理を自動化できます。

ここで重要なのは、すべてを完全自動にしないことです。この事例では、「まずはAIが登録した内容に人間が目を通し、必要に応じて修正する」運用を採用しました。たとえば、金額や契約条件などの重要な情報は必ず人が確認する一方、問い合わせ種別や概要はAIの結果をほぼそのまま採用するといったルールを設けることで、AI 業務改善とリスクコントロールのバランスを取りました。

このようにして、電話 自動文字起こし→要約→CRM 自動化という3段構えのAI 業務改善フローが完成します。一度このパターンができあがると、他のチャネル（オンライン商談の録画、Web会議、チャットログなど）にも同じ考え方を適用しやすくなります。

4. 非エンジニアでも進められるAI 業務改善プロジェクトの進め方

ここからは、経営者やPMなどの非エンジニアが、どうやって電話 自動文字起こしとCRM 自動化のAI 業務改善プロジェクトを進めていけばよいかを、ステップごとに整理します。ポイントは、「小さく始めて、早く効果を確かめる」ことです。

4-1. 目的と範囲を「一言で言えるレベル」に絞る

最初にやるべきことは、目的を明確にすることです。「とにかくAIを入れたい」「業務を自動化したい」という抽象的な目的では、現場の協力も得にくく、要件もブレがちです。例えば、次のように一文で言えるレベルまで絞り込むことをおすすめします。

「新規問い合わせの電話について、メモ・入力にかけている時間を半分以下にしたい」
「電話対応の属人化を減らし、誰でも同じレベルで引き継げる状態にしたい」

このように言語化できれば、「まず対象は新規問い合わせだけに絞ろう」「既存顧客への日常連絡は次のフェーズにしよう」といったAI 業務改善の優先順位も決めやすくなります。

4-2. 現状フローを“手書きレベル”で可視化する

次に、現状の電話対応〜CRM入力までの流れを、ホワイトボードや紙に手書きで構いませんので可視化します。誰が電話を取り、どこにメモし、いつCRMに入力しているのか、どのタイミングで情報が抜けやすいのかを、現場メンバーと一緒に洗い出していきます。

この作業を通じて、「電話 自動文字起こしをどのタイミングで挟めばよいか」「どの項目をCRM 自動化の対象にするか」といった具体的な議論が進めやすくなります。AI 業務改善と聞くとハードルが高く感じられますが、やっていることはあくまで既存フローのどこにAIを組み込むかを決める作業です。

4-3. PoC（試験導入）のスコープを絞り、2〜3ヶ月で検証する

いきなり全社展開を狙うのではなく、PoC（試験導入）のスコープを小さく設定します。例えば、「Aチームの新規問い合わせの電話のみ」「1日あたり○件まで」といった形です。その範囲で、電話 自動文字起こしの精度、要約結果の品質、CRM 自動化による入力時間削減の効果を2〜3ヶ月で検証します。

この期間中は、現場メンバーからのフィードバックをこまめに集めることが重要です。「この項目は自動で入っていると助かる」「ここは誤認識が多いので、人の確認を必須にしてほしい」などの声をもとに、AI 業務改善の設定やCRM 自動化のルールをブラッシュアップしていきます。

4-4. 外部パートナーの使い方：要件整理と“発注メモ”づくり

非エンジニアの立場からすると、「どのAIサービスを選べばよいか」「自社の電話システムやCRMとどうつなぐか」といった判断は難しい部分です。ここは、AI 業務改善とシステム開発の両方に知見を持つ外部パートナーに相談するのが効率的です。

株式会社ソフィエイトのようなパートナーであれば、現状ヒアリングをもとに、目的に合った電話 自動文字起こしエンジンの選定や、既存CRMとの連携方式、セキュリティ要件などを整理し、社内説明に使える「発注メモ」の形にまとめることが可能です。「この要件だとシステム開発費用はどのくらいか」「今の見積もりは妥当か」「段階的にCRM 自動化を進めるにはどんなステップがよいか」といった疑問も、外部視点で整理できます。

5. 導入後の成果と、AI 業務改善を社内に広げるコツ

最後に、実際に電話 自動文字起こしとCRM 自動化のAI 業務改善を導入した結果、どのような成果が出たのか、そしてそれをどう社内全体に広げていったのかを見ていきます。

5-1. 入力時間削減以上の効果が見えてくる

定量的な効果として、まず最初に現れたのは入力作業時間の大幅な削減でした。1件あたり5〜10分かかっていた通話メモ作成とCRM入力が、AIによる電話 自動文字起こしと要約に置き換わることで、最終確認と微修正を含めても1〜2分程度で済むようになりました。1日20件の電話があるとすると、毎日2〜3時間分の作業が浮く計算です。

しかし、導入から数ヶ月が経つと、より大きな価値は「ミスと属人化の減少」にあることがわかってきました。全ての通話がテキストとして残り、CRM 自動化で顧客単位に紐づいているため、担当が変わっても過去のやり取りを数分で把握できます。「誰も把握していなかった重要な背景情報」がCRM上で見えるようになり、提案の質が上がったという声も出てきました。

5-2. データがそろうと、次のAI 業務改善アイデアが生まれる

もう一つの変化は、社内のAI 業務改善に対するマインドセットです。最初は「本当に使えるのか」「AIが間違えたらどうするのか」といった不安もありましたが、実際に電話 自動文字起こしとCRM 自動化が回り始めると、「次はオンライン商談の録画からも同じように要約できないか」「メールの要約やテンプレート作成にもAIを使えそうだ」といったポジティブなアイデアが現場から出てくるようになりました。

AIを使った業務改善は、一度成功事例ができると、同じパターンを他の業務に横展開しやすいのが特徴です。今回のケースでも、電話業務のAI 業務改善を足がかりに、FAQ作成やナレッジベースの整備、チャットボットとの連携など、CRM 自動化と連動した取り組みが広がっていきました。

5-3. 小さな成功体験を「社内ストーリー」にする

AIプロジェクトを継続的に回していくうえで重要なのは、成功体験をきちんと“ストーリー”として社内に共有することです。例えば、次のような観点で定期的に共有会や社内メールを行うと、AI 業務改善が「一部の人の取り組み」ではなく、「会社全体の変化」として認識されやすくなります。

• 電話 自動文字起こしとCRM 自動化で、どれくらい入力時間が減ったか
• 対応漏れが防げた具体的なエピソード
• 新人や異動者が過去履歴を見てスムーズに対応できたケース

こうしたストーリーが増えていくと、「AIで業務を楽にすることは当たり前」という文化が醸成され、さらなるAI 業務改善アイデアが自発的に生まれていきます。経営者やPMとしては、この流れを後押しする役割を担うことになります。

6. まとめ：最初の一歩は“電話1本分のAI 業務改善”から

ここまで、電話 自動文字起こしとCRM 自動化を組み合わせたAI 業務改善について、背景・課題・導入ステップ・成果までを一通り見てきました。ポイントを改めて整理すると、次のようになります。

• 中小企業にとって、電話は今も最重要の顧客接点であり、AI 業務改善の投資対効果が高い領域である
• 紙メモと手入力に依存した電話対応は、メモ漏れ・属人化・経営データの不足を招き、成長のブレーキになりうる
• 電話 自動文字起こし→要約→CRM 自動化という三段構成で考えると、既存システムを活かしながら段階的に導入できる
• 非エンジニアでも、「目的を一言で言えるレベルに絞る」「現状フローを可視化する」「小さなPoCから始める」ことでプロジェクトを前に進められる
• 一度成功事例ができれば、他のチャネルや業務にもAI 業務改善を横展開しやすくなる

重要なのは、最初から完璧なCRM 自動化を目指すのではなく、“電話1本分”のAI 業務改善から着手することです。まずは「この種類の電話だけ」「この部署だけ」と範囲を絞り、小さな成功体験を積み上げていくことで、AIによる業務改善は現場に根付きやすくなります。

もし、「自社の電話業務やCRMでどこまでAI 業務改善ができるのか」「既存システムを活かしたまま電話 自動文字起こしやCRM 自動化を導入できるのか」といった点でお悩みであれば、外部パートナーとの無料相談を活用するのも一つの手です。株式会社ソフィエイトでは、要件整理から段階的な導入プラン策定、社内説明に使える発注メモの作成まで、非エンジニアのご担当者さまと伴走しながら支援することが可能です。