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コールセンターAI市場 サイズとシェア 2026-2035

レポートID: GMI6766
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発行日: September 2026
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コールセンターAI市場規模

世界のコールセンターAI市場は2025年に26億米ドルと評価され、2026年には32億7,000万米ドルに達すると予測されています。2026〜2035年の年平均成長率(CAGR)は17%で、2035年には124億9,000万米ドルに拡大する見込みです。

コールセンターAI市場の主なポイント

2025年の市場規模
26億米ドル
2026年の市場規模
32.7億米ドル
2035年の予測市場規模
124.9億米ドル
年平均成長率(CAGR)(2026〜2035年)
17%
地域別の優位性
最大市場
北米
最も成長の速い地域
アジア太平洋地域
主要企業
  • 市場リーダー:NICE Ltd.は2025年に10.97%超の市場シェアを獲得し、市場をリードしました。

  • 主要企業:本市場の主要企業上位5社はNICE Ltd., Genesys, Five9 Inc., Verint Systems, IBM Corporationで、2025年には合計で35.41%の市場シェアを占めました。

コールセンターAI市場は、個別の自動化導入から、対話型AI、音声・テキスト分析、予測型ルーティング、ワークフローのオーケストレーションを組み合わせた、企業全体の顧客体験アーキテクチャへと移行しています。大規模言語モデルの導入により、人間の担当者へ引き継がずに解決できる応対の範囲が広がっています。また、クラウドによる提供は導入期間を短縮し、従来のコンタクトセンター技術部門にとどまらず、より幅広い企業が導入を検討するようになっています。

GMIアナリストの見解

金融サービス、テクノロジー、ビジネスプロセスアウトソーシングの各分野における企業の調達責任者およびコンタクトセンター運営チームとの協議に基づくと、コールセンターAI市場の2025年の売上高は前年比23.47%増となりました。これは過去の分析期間で最も急激な単年成長であり、企業のAI予算が投入可能になったことを直接反映しています。その結果、インテリジェント・バーチャルエージェントへの投資は、概念実証から大規模な本番環境への導入へと移行しました。

コールセンターAI市場の動向、成長要因、GMIの予測見通し

企業の購入担当者は、個別のオペレーター支援施策から、AIエージェントをCRM、課金、スケジュール管理、ナレッジシステムと連携させる統合型自動化プログラムへと移行しています。この移行により、より大規模で長期にわたるプラットフォーム契約が可能になります。一方、導入時期は、ガバナンス要件、既存のレガシー電話システム、地域ごとのデータ取り扱い規則に左右されます。

主な成長要因

成長要因根拠となる指標市場需要への影響GMIの予測条件
企業の顧客体験(CX)における自律型AIエージェントの導入顧客体験向けAIエージェントへの世界全体の支出は、2025年の13億米ドルから増加し、2027年には66億米ドルに達すると予測される [1]大企業によるエージェント型IVAプラットフォームの調達が加速し、実証実験向け予算が複数年のSaaS契約に転換されることで、座席単位のソフトウェア平均販売価格(ASP)が上昇する企業向けIVAの導入件数が2029年まで市場全体を上回るアプリケーション分野の成長を維持する。プラットフォームの集約により乗り換えコストが上昇し、契約更新率も高まる
クラウドネイティブなコンタクトセンター導入の集約クラウドベースのプラットフォームは、2035年までに市場売上高の85%を占めると予測されるサブスクリプション型の提供モデルにより初期設備投資(CapEx)が抑えられ、AIモデルの更新サイクルが短縮されることで、中堅企業市場にも対象範囲が広がるクラウド導入の集約により、SaaSの価格決定力が持続し、複数年のプラットフォーム契約からのベンダー売上高の計上が2035年まで加速する
顧客体験ワークフローへのマルチモーダル生成AIの統合基盤モデルにより、統合型エージェント・オーケストレーションの枠組みで音声、テキスト、画像を処理できるようになり、本番環境では大規模言語モデル(LLM)に基づく推論が、決定論的なIVRスクリプトに取って代わっている対応完了率の向上とエスカレーション件数の減少により、AI自動化の対象が大量の定型問い合わせから、複雑で複数段階にわたる顧客対応へと広がり、導入1件当たりの価値が高まる生成AI(GenAI)プラットフォームの幅広い導入により乗り換えコストが上昇し、複数年の企業向けライセンス契約が増加するとともに、予測期間を通じて導入1件当たりの平均売上高が押し上げられる

※根拠となるデータは引用した外部データに基づき、需要への影響と予測条件はGMIの分析を示す。

顧客サービスの自動化が意図の特定にとどまらず、実際のアクションを実行できるとの確信が企業の間で高まるにつれ、エージェント型AIの商業的重要性が増している。アカウントの状況を取得し、連携する企業システム全体でワークフローを起動できるプラットフォームは、金融サービス、医療、小売における高コストで複数段階にわたる顧客対応への適用に適している。このため、単独型チャットボットの機能と比べ、オーケストレーション、連携の深さ、ガバナンス制御の戦略的価値が高まっている。

クラウドネイティブ型の提供形態も、ベンダーと購入企業の双方の運用モデルを変えている。継続的なモデル更新、設定可能なガードレール、利用量に応じた商業モデルにより、プロバイダーは従来のリリーススケジュールよりも迅速に機能を導入できる。顧客にとっては、インフラへの依存を抑えつつ、サービス量や自動化の優先事項の変化に応じて、複数のチャネルにわたりAI機能を拡張できる点が魅力となっている。

マルチモーダルアーキテクチャにより、音声、テキスト、画像情報の解釈を必要とするワークフローにも自動化の適用範囲が広がっている。保険金請求関連書類、請求書、本人確認書類、商品画像は、音声やメッセージによるやり取りと同じ顧客対応プロセスの中で、ますます評価できるようになっている。その結果、特に単一のコミュニケーションチャネルを処理するのではなく、文脈情報を組み合わせることが解決の質を左右する場面で、より高い価値をもたらす導入機会が生まれている。

主な抑制要因

抑制要因根拠となるデータ市場需要への影響GMIの予測条件
EU AI法およびデータプライバシー規制の負担EU AI法(規則2024/1689)では、禁止されているAIの利用に対し、企業の年間全世界売上高の最大7%に相当する制裁金が科される[2]コンプライアンスコストの負担と国境を越える規制の複雑さにより、規制対象分野での導入リスクが高まり、EU域内の各法域における金融・保険・証券(BFSI)および医療分野の顧客対応AIの調達サイクルが長期化する企業に求められるEU AI法への準拠要件により、欧州の規制対象分野における導入期間が長期化し、2027年まで同地域の短期的な市場成長が抑制される
レガシーのオンプレミスインフラからの移行の難しさオンプレミス型コンタクトセンターの導入は、年平均成長率(CAGR)が9.92%(2026〜2035年)で、世界市場の平均を大きく下回る既存の電話システムやIVRインフラが定着している企業では、移行の複雑さとコストが大きく、政府機関、公益事業、規制対象のBFSI分野の顧客におけるAIネイティブプラットフォームの導入が遅れるレガシーシステムの移行の難しさにより、2020年代半ばまで先進国におけるアップグレード可能な市場が制約される。特に北米と西欧でその影響が大きい
データ主権および国境を越えるデータの国内保管要件GDPR、インドのデジタル個人データ保護法(DPDPA)、中国の個人情報保護法(PIPL)に基づくデータの国内保管義務の拡大により、学習データの移転や国境を越えたモデルのホスティングが制限されるグローバルなコンタクトセンターAIを導入する組織は、法域ごとにデータインフラを分ける必要があり、運用の複雑さと追加コストが増大する。その結果、プラットフォームの標準化された展開計画が遅れるデータアーキテクチャの分断に伴うコストとデータ国内保管要件への準拠により、アジア太平洋地域およびMEAではプラットフォームの標準化が遅れ、年平均成長率が高い市場でも成長率が抑制される

※根拠となるデータは引用した外部データに基づき、需要への影響と予測条件はGMIの分析を示す。

規制上のリスクは、本番システムの導入に先立つ調達段階から影響を及ぼします。感情分析、優先順位付け、意思決定支援に用いる顧客対応AIでは、従来のコンタクトセンター運営の所管範囲を超えることも多い、文書化、モニタリング、監督、監査のプロセスを組織に整備することが求められる場合があります。こうした義務により、規制対象業界の契約獲得を目指すベンダーにとって、コンプライアンス対応の準備状況が実務上の選定基準となっています。 [2]

構内交換機を用いた電話システム、独自のIVRスクリプト、または大幅にカスタマイズされたオペレーター用デスクトップ環境を運用する組織にとって、移行上の制約も同様に重大です。コンタクトセンターのインフラ刷新には、統合設計の見直し、並行運用、人材育成、サービス継続計画が伴うことがあります。そのため、複雑な既存システムを抱える購入企業は、組織全体へのAIの即時導入ではなく、段階的に近代化プログラムを進める可能性があります。

データのローカライゼーション要件は、グローバルなSaaSプラットフォームの標準化によるコスト効率を制約します。会話データ、モデルの調整、ホスティングを管轄区域ごとに分離する必要がある場合、ベンダーと企業の購入側には運用上の複雑さが加わります。地域別ホスティング、説明可能なガバナンス管理機能、柔軟な導入アーキテクチャを提供するプラットフォームは、国境を越えて事業を展開する企業の案件で優位に立つでしょう。

GMIアナリストの見解

当社は、予測期間の見通しを左右するのは、AIへの大きな関心そのものよりも、初期導入をより広範な業務上の導入方針へとつなげられるかどうかだと見ています。ガバナンスの整ったクラウド環境とデータ基盤を確立した購入企業は、複雑なワークフローへ自動化を拡大できます。一方、規制上の制約やインフラ上の制約を抱える組織では、段階的なプログラムでの導入が見込まれ、短期的な調達の勢いは抑えられる可能性があります。

コールセンターAI市場のセグメント分析

コンポーネント別

世界のコールセンターAI市場では、ソフトウェアソリューションの2025年の売上高は16億9,000万米ドルで、2035年には市場収益の70.00%を占めると予測されています。企業が、顧客サービスの各チャネルに展開できる再利用可能なAIモデル、ワークフローのオーケストレーション、分析、ルーティング機能を重視するなか、ソフトウェア層の戦略的重要性が高まっています。ローコードの設定ツールや業界別の事前構築済みテンプレートも、導入のたびに個別開発を行う必要性を低減しています。

Global Call Center AI Market Size, by Component, 2025 & 2035 (USD Million)
Global Call Center AI Market Size, by Component, 2025 & 2035 (USD Million)

サービスは2025年に市場収益の35.00%を占め、2035年には37億5,000万米ドルの収益を生み出すと予測されています。購入企業が導入支援、モデルのモニタリング、データ統合、ガバナンス支援を必要とする領域では、サービス需要は引き続き重要です。ただし、成熟したプラットフォームによって初期設定やカスタマイズの相対的な負担が軽減されるなか、サービス提供の重点は、継続的なマネージド運用やコンプライアンス支援へと移っています。

導入形態別

クラウドは2025年に市場収益の72.00%を占めました。機能の迅速なリリース、企業のクラウド環境との容易な統合、柔軟な商用モデルを可能にすることから、クラウド導入が標準的なアーキテクチャになりつつあります。特に、インフラ投資を重複させることなく、複数のサービスチャネルにAI機能を拡張したい購入企業にとって、その価値は大きいといえます。

オンプレミスは、2025年の市場収益の 28.00% を占めました。オンプレミスへの需要は、迅速なクラウド導入のメリットよりも、セキュリティ、データの保管場所、またはレガシーインフラに関する要件を優先する組織に集中しています。この既存の導入基盤は、高度な規制が適用される環境で引き続き重要ですが、ベンダーがローカル環境向けの管理されたクラウド提供の選択肢を拡充するなか、その戦略的役割は次第に防御的なものになっています。

用途別

インテリジェント仮想エージェントは、2025年に 7億2,730万米ドルの収益を生み出し、2035年には市場収益の 35.00% を占めると予測されています。コールセンターAI市場では、文脈を解釈し、企業情報を取得し、顧客対応の過程で必要な処理を完了できる IVA プラットフォームの存在感が高まっています。用途は、定型応答による問い合わせの回避から、問題解決を重視した自動化へと広がっています。そのため、問い合わせの抑制、サービスの一貫性、拡張性の高い顧客対応を重視する組織にとって、主要な投資分野となっています。

用途別の世界のコールセンターAI市場シェア、2025年
用途別の世界のコールセンターAI市場シェア、2025年

音声・テキスト分析は、2025年の市場収益の 22.00% を占め、2035年には 27億5,000万米ドルの収益を生み出すと予測されています。分析プラットフォームは、顧客とのやり取りに関するデータを、品質管理、コンプライアンス、振り分け、オペレーターの指導に役立つ運用上のシグナルへと変換するため、引き続き基盤的な役割を担っています。企業がAIの性能を評価し、顧客の意図に関するパターンを特定するとともに、自動化されたやり取りの証跡を管理する必要性が、その重要性を支えています。

予測分析・ルーティングは、2025年の市場収益の 18.00% を占め、2026年〜2035年に年平均成長率(CAGR)16.33%で拡大すると予測されています。顧客に最適なオペレーター、チャネル、または自動化された対応プロセスを割り当てたいコンタクトセンターにとって、この用途は不可欠なインフラになりつつあります。商業面での魅力は目新しさではなく、応答品質やリソース配分の測定可能な改善に結び付いており、既存のコンタクトセンター環境で着実な導入を後押ししています。

従業員エンゲージメント管理は、2025年の市場収益の 16.00% を占め、2035年には 17億5,000万米ドルの収益を生み出すと予測されています。AIを活用した WEM は、スケジュール管理や業績管理から、継続的なコーチング、自動品質評価、従業員に関するインテリジェンスへと対象を広げています。大規模なBPO事業者や、多数のオペレーターを抱える企業は、手作業による監督プロセスでは対応が難しい業務の一貫性、定着率、生産性の課題に取り組むため、こうした機能を活用しています。

最終用途産業別

銀行・金融サービス・保険(BFSI)は、2025年に 7億133万米ドルの収益を生み出し、2035年には市場収益の 28.00% を占めると予測されています。BFSIの需要は、顧客対応件数の多さ、不正防止と本人認証の要件、機微な顧客情報の管理を維持しながらパーソナライズされたサービスを提供する必要性を反映しています。測定可能な業務上の効果と厳格なガバナンス要件を背景に、自動化と監査可能性、エンタープライズ水準のセキュリティを両立できるプラットフォームが選好されています。

ヘルスケアは、2025年の市場収益の 16.00% を占め、2026年〜2035年に年平均成長率(CAGR)18.38%で拡大すると予測されています。医療機関は、予約管理、患者とのコミュニケーション、トリアージに関連するワークフロー、事務的なサービス業務にコンタクトセンターAIを活用しています。導入には体系的な監督体制と安全なデータ管理が欠かせませんが、サービス需要が継続的に発生することや人員面の負担を背景に、適切なガバナンスの下で自動化を進める合理性が高まっています。

小売・電子商取引は、2025年の市場収益の 18.00% を占め、2035年には 21億2,000万米ドルの収益を生み出すと予測されています。

小売・Eコマースの購買企業は、注文追跡、返品、決済、ロイヤルティ、デジタルサポートに関する顧客対応を通じて変動する問い合わせ量を管理できるAIプラットフォームを必要としている。オムニチャネルコマースの拡大に伴い、統合オーケストレーションの価値が高まっている。特に、ウェブ、アプリ、メッセージング、音声による顧客対応の間で顧客情報をシームレスに引き継ぐ必要がある場合、その価値は大きい。

IT・通信分野の2025年の売上高は5億1,950万米ドルで、2035年には市場売上高の19.00%を占めると予測されている。IT・通信企業は、コンタクトセンターAIの大規模な利用者であると同時に、影響力のある提供チャネルでもある。大規模な既存顧客基盤、技術的な運用能力、マネージドサービスモデルを通じて、高度なルーティング、自動化、分析の導入を支えるとともに、プラットフォームベンダーの市場参入経路を生み出している。

GMIアナリストの見解

顧客対応の自動化に加え、その自動化を大規模に管理するために必要なデータ、ルーティング、要員に関するインテリジェンスを組み合わせたプラットフォームへ、用途の構成が移行していると当社は見ている。IVAの導入により対象となるワークフローは拡大するが、持続的な価値を得るのは、自律型の顧客対応を分析、運用管理、企業システムと連携できるベンダーである。

コールセンターAI市場の地域別分析

地域別世界コールセンターAI市場シェア、2025年および2035年
地域別世界コールセンターAI市場シェア、2025年および2035年

北米のコールセンターAI市場分析

北米のコールセンターAI市場の2025年の売上高は10億1,000万米ドルで、2035年には市場売上高の33.50%を占めると予測されている。北米のコールセンターAI市場は、成熟したクラウドインフラ、企業による早期導入、ソフトウェアプロバイダー、システムインテグレーター、大手コンタクトセンター事業者が集積するエコシステムを背景に成長している。買い手は、AIエージェント、分析、ルーティング、要員管理機能を共通の運用環境に統合したプラットフォームを選ぶ傾向を強めている。

米国

米国の売上高は、2025年の8億8,134万米ドルから、2035年には36億米ドルに達すると予測されている。大手金融サービス企業、医療ネットワーク、BPO事業者、テクノロジー企業が、幅広い企業導入に対する需要を支えている。また、市場の厚みがあることから、拡張可能なAIオーケストレーションおよび統合モデルの確立を目指すベンダーにとって、重要な実証の場となっている。

カナダ

カナダは2025年に世界市場売上高の5.07%を占め、2026〜2035年に年平均成長率(CAGR)16.10%で拡大すると予測されている。カナダの調達では、バイリンガル対応の必要性、データプライバシーへの期待、規制対象分野における信頼性の高いクラウド機能と言語機能の確保が重視される。柔軟な導入形態とローカライズの選択肢を備えた既存のCCaaS事業者は、こうした要件に対応できる立場にある。

欧州のコールセンターAI市場分析

欧州の売上高は2035年に31億8,000万米ドルに達すると予測されており、2025年には世界市場売上高の26.00%を占めた。欧州では、企業向けテクノロジー基盤の厚みと、クラウド型コンタクトセンターの継続的な近代化が需要を支えている。一方、データガバナンスやAIコンプライアンス要件が導入の抑制要因となっている。ベンダーには、機能面の性能に加え、文書化、透明性、地域に合わせた導入能力を示すことが求められる。

英国

英国の売上高は2035年までに6億6,859万米ドルに達すると予測されており、2025年には世界市場の売上高の5.72%を占めました。同国では、金融サービス、保険、アウトソーシング業務がカスタマーサービス自動化の需要を支えています。独自の規制環境と国際的なサービス企業の集積により、エンタープライズ向けの制御機能と柔軟なAIワークフローを組み合わせられるベンダーに商機が生まれています。

ドイツ

ドイツの売上高は2035年までに6億492万米ドルに達すると予測されており、2025年には世界市場の売上高の4.68%を占めました。ドイツでの導入は、製造業、自動車産業、サービス業の企業におけるデジタルトランスフォーメーションと結び付いています。言語の複雑さ、従業員管理に関する考慮事項、現地での導入支援に対する期待から、製品のローカライズと国内でのサポートが重要性を増しています。

フランス

フランスの2025年の売上高は8,104万米ドルで、2026年から2035年にかけて年平均成長率(CAGR)15.76%で拡大すると予測されています。小売、通信、公共部門のコンタクトセンター業務が、AI導入の大きな基盤となっています。同国を対象とするベンダーにとって、フランス語での性能とGDPRに準拠した導入慣行は、調達における重要な検討事項です。

アジア太平洋地域のコンタクトセンターAI市場分析

アジア太平洋地域の2025年の売上高は5億8,444万米ドルで、2026年から2035年にかけて年平均成長率(CAGR)19.81%で拡大すると予測されています。同地域のコンタクトセンターAI市場は、アウトソーシングサービスの供給能力、デジタルサービス需要の拡大、AIを活用した顧客体験への企業投資の加速を背景に成長しています。国内プラットフォームのエコシステム、言語要件、データの国内保管に関する規則、クラウドの普及度などが導入の進め方に影響するため、市場環境は国によって大きく異なります。

中国

中国の売上高は2035年までに世界市場の8.55%を占めると予測されており、2025年の売上高は1億8,702万米ドルでした。国内のデータ取り扱い要件や企業の選好が中国国内で構築されたAIアーキテクチャを後押ししていることから、国内ベンダーは戦略的な地位を占めています。金融サービス、電子商取引、公共サービスが重要な需要分野ですが、プラットフォーム間の競争環境は、グローバルなCCaaS市場とは異なる形で形成されています。

日本

日本の2025年の売上高は1億520万米ドルで、2035年には4億9,817万米ドルに達すると予測されています。カスタマーサービス業務における人手不足が、自動化への投資を強く促しています。複雑な敬語や文脈上の要件に対応する機能を含め、日本語AIの性能向上により、国内企業におけるコンタクトセンターAIの商業的な実用性が高まっています。

インド

インドは2025年に世界市場の売上高の4.50%を占め、2026年から2035年にかけて年平均成長率(CAGR)23.89%で拡大すると予測されています。同国では、大規模なコンタクトセンターのアウトソーシング産業に加え、AIを活用した顧客エンゲージメントに対する国内需要も高まっています。ベンダーがBPO業務と消費者向け企業の双方を対象とするなか、多言語対応、アクセントへの対応、拡張性の高いクラウド導入が特に重要です。

オーストラリア

オーストラリアの売上高は2035年までに2億8,467万米ドルに達すると予測されており、2025年には世界市場の売上高の2.25%を占めました。企業向け通信事業者や金融サービス企業が、クラウドネイティブなコンタクトセンターAIの導入を主導しています。整備されたデジタルインフラと、比較的実務的な企業調達環境が、統合型サービス自動化プラットフォームの需要を支えています。

中南米のコンタクトセンターAI市場分析

中南米の売上高は2035年までに6億8,670万米ドルに達すると予測されており、2025年には世界市場の売上高の6.50%を占めました。同地域の市場機会は、大規模なBPO業務、電子商取引における顧客対応件数の増加、費用対効果の高いエージェント支援ツールへの需要と結び付いています。多くの企業は、まず生産性向上や品質管理の用途から導入し、その後、より自律的な顧客対応・問題解決モデルへと活用を広げています。

ブラジル

ブラジルは、2035年までに世界市場の売上高の2.97%を占めると予測されており、2025年の売上高は9,286万米ドルでした。ブラジルでは、BPO分野と広範な国内企業基盤が、AIを活用したサービス業務への需要を生み出しています。ポルトガル語対応の向上により、グローバル企業は現地の導入要件に対応しやすくなり、より幅広いワークフローの自動化を支援できるようになっています。

メキシコ

メキシコは2025年に世界市場の売上高の1.82%を占め、2035年には売上高が1億9,228万米ドルに達すると予測されています。北米企業向けのニアショアサービス拠点としての役割が、AIを活用したコンタクトセンター業務への投資を後押ししています。また、小売、金融サービス、通信分野でも顧客体験の自動化に向けた国内企業の機会が拡大しています。

中東・アフリカのコールセンターAI市場分析

中東・アフリカの2025年の売上高は1億5,585万米ドルで、2026〜2035年に年平均成長率(CAGR)18.80%で拡大すると予測されています。同地域のコールセンターAI市場は、公共部門のデジタル化施策、クラウド投資、モバイルを中心とするサービス需要の拡大に支えられています。湾岸諸国では政策に裏打ちされた近代化計画が市場を牽引する一方、その他の市場では主にサービスの生産性と業務効率の向上を目的にAIの導入が進んでいます。

UAE

UAEは2025年に世界市場の売上高の1.32%を占め、2035年には売上高が2億1,850万米ドルに達すると予測されています。政府主導のAI推進方針、高度な通信環境、多国籍企業の地域統括本部の集積が、コンタクトセンターAIの調達に適した環境を生み出しています。同国の企業市場では、公共部門の近代化と商業サービスの変革が相互に進展を後押ししています。

サウジアラビア

サウジアラビアは2025年に世界市場の売上高の1.32%を占め、2035年には売上高が2億1,850万米ドルに達すると予測されています。ビジョン主導のデジタルトランスフォーメーション施策や、住民向けサービスの近代化により、拡張性の高いカスタマーサービス自動化への需要が生まれています。BFSI、医療、政府機関の業務分野では、現地の導入要件や認証要件を満たせるベンダーにとって、有望な機会が集中しています。

南アフリカ

南アフリカの2025年の売上高は2,338万米ドルで、2026〜2035年に年平均成長率(CAGR)16.20%で拡大すると予測されています。同国で確立されたコンタクトセンターのアウトソーシング分野では、エージェント支援、音声分析、自動品質管理機能の導入が徐々に進んでいます。国際的なサービス業務の提供拠点としての役割を踏まえると、効率性の向上と多言語対応が重要な商業上の検討事項となります。

GMIアナリストの見解

今後、地域ごとの競争力は、AI機能そのものよりも、ガバナンス、導入形態、言語、統合モデルを各地域に適合させるベンダーの能力によって左右される度合いが高まると当社は予想しています。成熟市場では大規模な企業契約を獲得できる一方、選定期間は長期化します。これに対し、導入の進展が速い市場では、国内のインフラやサービス提供の実情に合わせてプラットフォームを調整できる事業者が評価されます。

コールセンターAI市場のシェアと競争環境

コールセンターAI市場は、CCaaSプラットフォーム、ハイパースケーラーのエコシステム、企業向けソフトウェアプロバイダー、分析分野の専門企業、新興のエージェント型AI企業が競合しているため、依然として細分化されています。競争優位性は、単一の自動化機能を提供することよりも、AIオーケストレーションに、安全な統合、幅広いワークフローへの対応、クラウド提供、業界固有のガバナンスを組み合わせる能力にますます左右されています。上位5社は、2025年のコールセンターAI市場の合計35.41%を占めました。NICE Ltd.が2025年に売上高シェア10.97%で市場をリードし、Genesysが8.47%、Five9が6.16%で続きました。

NICE Ltd.は2025年に10.97%の市場シェアを占めました。同社の地位は、顧客体験に関するワークフロー、分析、ルーティング、人員管理ツール、対話型AIを統合したCXone Mpowerプラットフォームによって強化されています。NICEによるCognigyの買収は、AIエージェント、有人エージェント、企業システム間で顧客とのやり取りをどのように振り分けるかを決定するオーケストレーション層を制御する能力を高めました。NICEは2026年第1四半期に、AI関連の年間経常収益が3億4,500万米ドルに達し、前年同期比66%増となったと発表しました。 [3]

Genesysは2025年に8.47%の市場シェアを占めました。同社はGenesys Cloud CXと拡充を続けるAI製品群を通じて競争力を発揮しており、コンテキストに基づく顧客インテリジェンス、インテリジェントルーティング、企業のサービス環境全体にわたるオーケストレーションを重視しています。エコシステムにおける提携関係と幅広い導入基盤は、顧客体験関連のテクノロジーを統合プラットフォームに集約しようとする企業にとって、有力な導入経路となります。

Five9, Inc.は2025年に6.16%の市場シェアを占めました。同社のクラウドネイティブなアーキテクチャは、従来型のオンプレミスプラットフォームの制約を受けずに、AIを活用したエージェント向けツールやインテリジェントルーティングを優先する企業において、競争力を支えています。Five9は、2025年度に企業向けAIの年間経常収益が1億米ドルを超えたと公表しており、AI製品群が同社の商業的な提供価値に占める重要性が高まっていることを示しています。 [4]

Verint Systemsは、AIを活用した品質モニタリング、エージェントのコーチング、コンプライアンス分析を通じて、複雑な企業環境で存在感を維持しています。同社は分析分野の専門性を生かし、自動化された顧客対応の測定、管理、改善に対するニーズの高まりから恩恵を受ける立場にあります。

IBMは、Watson Assistant、Watson Discoveryに加え、大企業や公共部門の顧客向けにコンサルティング主導の導入を通じて事業を展開しています。複雑な業務環境やデータ環境との統合が必要な場合、同社が確立してきたマネージドサービスの取引関係が特に有効となります。

Microsoftは、Copilot for Customer Service、Azure Communication Services、CCaaSプロバイダーとの提携を通じて役割を拡大しています。Talkdeskとの契約拡大により、対象となる企業は既存のMicrosoft Azure利用コミットメントをTalkdeskのCustomer Experience Automationプラットフォームに充当できるようになり、Azureを重視する顧客の調達を簡素化できます。 [5]

Salesforceは、Agentforceの展開と、AI顧客対応エージェント事業を手掛けるFinの買収を通じて、存在感を高めています。Salesforceによると、Finの平均解決率は76%でした。この実績は、CRMの顧客基盤を活用して顧客サービスのワークフロー全体にAI自動化を広げる同社の戦略を後押ししています。 [6]

Google CloudはDialogflow、CCAI Insights、Agent Assistを通じてコンタクトセンター向けAIを提供しています。一方、AWSはAmazon Connect、Contact Lens、および関連するAI機能を通じて、クラウド利用を確約している企業に対応しています。ServiceNow、Talkdesk、8x8は、企業のワークフロー、クラウドコンタクトセンター、統合コミュニケーション環境に自動化を組み込むことで競争しています。

地域企業や新興企業は、業種特化、中堅市場向けの利用しやすさ、会話インテリジェンス、リアルタイムコーチング、自律型音声自動化、ソーシャルメディアを起点とする顧客エンゲージメントを通じて差別化を図っています。Freshworks、Sprinklr、Uniphore、Kore.ai、Observe.AI、Cresta、CallMiner、Replicantは、それぞれ幅広いプラットフォーム群では十分に対応できない場合がある、特定の業務要件に対応しています。

最近の業界動向

  • NICEは2025年9月、Cognigyの買収を完了しました。この買収により、CXone MpowerプラットフォームにおけるNICEの対話型AIおよびオーケストレーション機能が強化され、Cognigyは、複数ベンダーの企業向けAIワークフロー戦略の一環として位置付けられました。[3]
  • SoundHound AIは2026年9月、LivePersonの買収を完了しました。両社の統合により、音声エージェント技術とデジタルメッセージング基盤が融合しました。また、SoundHoundは、既存の顧客基盤が将来的に5億米ドルを超える売上機会に相当すると述べました。[7]
  • Salesforceは2026年9月、Finの買収を完了しました。この買収により、Salesforceの製品群にカスタマーサービス向けAIエージェントプラットフォームが加わり、自律型サービス機能をCRMエコシステムと連携させる同社の能力が拡大します。[6]

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著者:  Preeti Wadhwani , Aishvarya Ambekar

よくある質問 (FAQs):

コールセンター向けAIの市場規模はどのくらいですか?
コールセンターAI市場の規模は、2025年に26億米ドルと推定され、2026年には32億7,000万米ドルに達すると予測されています。
コールセンター向けAI市場は、2035年にどのような規模になると予測されていますか?
市場規模は、2026年から2035年にかけて年平均成長率(CAGR)17%で成長し、2035年までに124億9,000万米ドルに達すると予測される。
コールセンターAI市場を主導している地域はどこですか?
2025年時点で、北米はコールセンターAI市場で最大のシェアを占めています。
コールセンターAI市場で最も高い成長率が見込まれる地域はどこですか?
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高い成長率を示す地域になると予測されます。
コールセンター向けAI市場の主要企業はどこですか?
コールセンターAI市場の主要企業には、NICE Ltd.、Genesys、Five9 Inc.、Verint Systems、IBM Corporationなどがあります。

研究方法論、データソース、検証プロセス

本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。

6ステップの研究プロセス

  1. 1. 研究設計とアナリストの監督

    GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。

    私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。

  2. 2. 一次研究

    一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。

  3. 3. データマイニングと市場分析

    データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。

  4. 4. 市場規模算定

    私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。

  5. 5. 予測モデルと主要な前提条件

    すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます:

    • ✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容

    • ✓ 抑制要因と緩和シナリオ

    • ✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク

    • ✓ 技術普及曲線パラメータ

    • ✓ マクロ経済の代演内容(GDP成長、インフレ、通貨)

    • ✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し

  6. 6. 検証と品質保証

    最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。

    私たちの3層構造の検証プロセスは、データの信頼性を最大化します:

    • ✓ 統計的検証

    • ✓ 専門家検証

    • ✓ 市場実態チェック

信頼性と信用

10+
サービス年数
設立以来の一貫した提供
A+
BBB認定
専門的基準と満足度
ISO
認定品質
ISO 9001-2015認証企業
150+
リサーチアナリスト
20以上の業界分野
95%
顧客維持率
5年間の関係価値

検証済みデータソース

  • 業界誌・トレード出版物

    業界誌、トレード出版物、専門メディア

  • 業界データベース

    独自および第三者市場データベース

  • 規制申請書類

    政府調達記録と政策文書

  • 学術研究

    大学研究および専門機関のレポート

  • 企業レポート

    年次報告書、投資家向けプレゼンテーション、届出書類

  • 専門家インタビュー

    経営幹部、調達担当者、技術スペシャリスト

  • GMIアーカイブ

    20以上の産業分野にわたる13,000件以上の発行済み調査

  • 貿易データ

    輸出入量、HSコード、税関記録

調査・評価されたパラメータ

本レポートのすべてのデータポイントは、一次インタビュー、真のボトムアップモデリング、および厳密なクロスチェックによって検証されています。 当社のリサーチプロセスについて設明を読む →

著者:  Preeti Wadhwani, Aishvarya Ambekar

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