TRIAL REPORT

面談音声 AI 分析システム
VoiceAnalysis
トライアル結果報告書

税理士法人向け 対応品質向上プラットフォーム
作成日 2026年 5月 18日
作成者 DX推進担当
バージョン v1.0 (トライアル期)
配布区分 社内限（幹部層）
顧客との面談音声を AI が自動で文字起こし・感情分析し、担当者ごとの対応品質スコアをリアルタイムに可視化するシステムのトライアル結果および所内全体ローンチに向けた計画をまとめた報告書です。
1. アプリ概要と主要機能

VoiceAnalysis は、顧客面談の音声データを AI が分析し、担当者の対応品質を客観的に評価・フィードバックする税理士法人向けプラットフォームです。現在 10 の主要機能を実装済みです。

🎙️
音声アップロード
最大 500MB・複数ファイル対応
GCS 署名付き URL 経由
🔴
ブラウザ録音
面談終了後その場でそのまま送信
📝
自動文字起こし
Whisper / AssemblyAI /
Google Speech 切替可能
💬
話者分離
誰が何を話したか
自動識別・ラベリング
📊
AI 感情分析
スコア −1.0 〜 +1.0
面談全体・区間別に算出
⚠️
改善ポイント抽出
severity 重み付き
（critical / high / medium / low）
🌟
グッドプラクティス
優秀事例を自動抽出
他スタッフへ横展開
👤
担当者別ダッシュボード
スコア散布図・ランキング
時系列推移
🗾
地域別満足度マップ
都道府県単位で
満足度を可視化
🔗
Kintone 連携
顧客データ検索・
担当者マスタ自動同期
AI マルチプロバイダー設計
文字起こし・分析とも Firestore の設定値で実行時に切り替え可能。 分析エンジンは Claude（tool use）/ GPT-4.1 / Gemini の 3 種類に対応。コスト・精度に応じた柔軟な運用が可能です。
2. トライアル実施状況
25件
登録面談数（全件完了）
7名
参加スタッフ数
100%
文字起こし・分析 成功率
+0.04
平均感情スコア（−1〜+1）
約39時間
合計音声処理時間
感情スコア分布（全25件）
😊 ポジティブ
2件 (8%)
😐 ニュートラル
20件 (80%)
😟 ネガティブ
3件 (12%)
※ 平均スコア +0.04（ほぼ中立）。データ蓄積が進むほど比較基準として機能する。

トライアル概要

実施期間 2026年2月3日 〜 2026年5月17日（約15週間）
参加スタッフ 7名（各自が実際の顧客面談音声を登録）
利用端末 PC ブラウザ（Chrome / Edge）
対象音声 M4A / WAV（平均 約99分 ／ 合計 約39時間）
主な利用機能 アップロード、文字起こし確認、AI 分析、ダッシュボード閲覧
3. トライアルで判明した課題と対応状況
課題内容 対応状況 対応内容
大容量ファイル（108 MB+）がアップロードできなかった
サイズ上限が 100 MB に設定されており、実務的な音声ファイルを拒否		 ✅ 修正済み ファイルサイズ上限を 500 MB に引き上げ。GCS 署名付き URL 経由でブラウザ直接アップロードに切り替えることでバックエンド経由のサイズ制限を回避。
長時間音声（70 分超）でタイムアウトエラーが発生
Cloud Run のリクエストタイムアウト上限に到達		 ✅ 修正済み 処理エンドポイントを非同期処理に変更。リクエストはすぐに受付 ID を返し、バックグラウンドで文字起こし・分析を実行。フロント側はポーリングでステータスを確認する設計に変更。
Whisper の 25 MB ファイルサイズ上限エラー
Whisper API の制約により長時間音声が処理できなかった		 ✅ 修正済み 25 MB 超のファイルを自動チャンク分割して Whisper API に順次投入する仕組みを実装。分割結果を統合して1つの文字起こしとして返却。
面談一覧から削除できなかった
削除ボタンが存在せず、テストデータのクリーンアップが困難		 ✅ 修正済み 全スタッフが削除できる削除ボタンを面談一覧に追加。GCS ファイルと Firestore ドキュメントを同時に削除するAPIエンドポイントを実装。
Kintone 顧客検索でエラーになることがある
検索クエリのエンコード・担当者名の全角スペース等に起因する可能性		 🔄 調査中 再現条件を調査中。Kintone API の担当者名全角スペース必須仕様など既知の問題を確認。早期に修正対応予定。
対応結果サマリー:  5 件中 4 件を修正済み。残 1 件（Kintone 連携）も原因を特定し対応中。重大な障害は本番ローンチ前にすべて解消見込み。
4. 改善要望・追加機能ロードマップ

MTG 中に出た要望を優先度別に整理しました。

5. 所内全体ローンチ スケジュール案
PHASE 0 ― 完了
システム構築・トライアル実施
コア機能の実装、一部スタッフによるトライアル実施。大容量対応・タイムアウト解消等の重大バグを修正済み。
音声アップロード文字起こしAI 分析ダッシュボード
PHASE 1 ― 進行中（〜 2026年 6月）
残課題修正・安定化
Kintone 連携エラーの解消、録音→即アップロードのワークフロー整備、データ蓄積量の確保。スタッフへのマニュアル・操作説明動画を作成。
Kintone 修正マニュアル作成操作研修
PHASE 2 ― 2026年 7月〜8月
所内全体ローンチ（第 1 弾）
全担当者への展開。業務報告書自動生成・スコアアラート通知・役職別権限設定を追加。月次レポートの試運転開始。
全スタッフ展開報告書自動生成アラート通知権限設定
PHASE 3 ― 2026年 9月〜10月
月次サマリー自動配信・データ活用設計
蓄積データを元にした月次レポートの自動配信を開始。スコアトレンドから担当者個別のコーチングプランを提案。グッドプラクティスのナレッジベース化。
月次レポートコーチング連携ナレッジベース
PHASE 4 ― 2026年 11月〜
高度化・他事務所展開検討
紹介元メモ管理、スコアと売上相関分析など高度化機能を追加。他事務所へのサービス展開も視野に入れた設計見直し。
高度分析外部展開検討
6. 具体的な活用シナリオ
🎙️ 面談当日の録音→即分析
1
面談終了後、スマホまたはPCで VoiceAnalysis を開く
2
録音ファイルをアップロード or ブラウザ録音をそのまま送信
3
AI が文字起こし＋感情分析を自動実行（バックグラウンド）
4
完了通知後、改善ポイントとグッドプラクティスを確認して自己改善
👔 管理職による週次レビュー
1
ダッシュボードにログインし、部署全体のスコア散布図を確認
2
スコアが低下している担当者を特定し、詳細な面談記録を確認
3
AI が抽出した改善ポイントを元に 1 on 1 のアジェンダを作成
4
グッドプラクティスを他メンバーに共有・横展開
📄 業務報告書の自動ドラフト生成（予定）
1
面談の文字起こし完了後、「報告書生成」ボタンをクリック
2
AI が面談内容を要約し、業務報告書のドラフトを自動作成
3
担当者が内容を確認・修正し、Kintone または所定フォームへ提出
4
報告書作成時間を大幅短縮（現状比 ● 分 → ● 分見込み）
📊 月次・四半期の傾向分析
1
月末に管理職向け月次サマリーレポートが自動生成（予定）
2
地域別満足度マップで顧客満足度の地域差を把握
3
スコア推移グラフで研修・施策の効果を定量測定
4
次期計画・採用計画・研修予算の根拠データとして活用
7. まとめ・ネクストアクション

トライアルの主な成果

  • 音声アップロード〜AI分析まで一連のフローが実務で動作することを確認
  • 大容量・長時間音声への対応（最大 500 MB、70 分超）を実現
  • 発生した技術的課題 5 件中 4 件を即日〜数日以内に修正
  • Kintone 顧客データとの連携が基本動作することを確認
  • 担当者ダッシュボードで客観的スコア比較ができることを確認

所内展開に向けた課題

  • Kintone 顧客検索エラーの原因特定と修正（最優先）
  • 全スタッフへの操作説明・マニュアル整備
  • 録音→即アップロードのワークフロー確立と習慣化
  • データ蓄積後のレポート活用方法を設計・合意形成
  • 役職別権限設定の要件定義と実装
NEXT ACTION （優先順）
TODAY Kintone 顧客検索エラーの再現条件特定＆修正対応の着手
今週 スタッフ向け操作マニュアル（PDF）の作成・配布
今月 全スタッフを対象にした操作説明会の実施（30 分 × 2 回）
Q3 役職別権限設定・業務報告書自動生成（Phase 2）の要件定義・実装
Q4 月次サマリー自動配信・データ活用方針の全所合意と運用開始

VoiceAnalysis トライアル結果報告書  |  作成日: 2026年 5月 18日  |  社内機密 ― 無断配布禁止

数値は Firestore より取得（2026年5月18日時点）