イワセ・エスタグループ｜音声受注AIプラットフォーム

受注ダッシュボード

2026年8月26日（水）／大阪本社受注センター・音声受注AI 稼働 24日目

当日便受注締切（16:00）まで

05:17:22

受注進捗（前日同時刻比 +8.4%）68%

締切30分前に未確定の得意先へ AI が自動でリマインド架電予約を作成します

1,284
本日の受注明細

38
配送コース

電話受注（本日）

112件

前日比 +9件

音声→文字認識精度

90.4%

素の精度は約9割。ここは割り切ります

受注項目抽出精度

95.8%

文脈と過去実績で補正

確認後の最終精度

99.9%

SMS確認＋社内チャットの二重チェック後

入力工数の削減

4.7時間/日

受注事務 3名分の負荷を圧縮

時間帯別受注チャネル（本日）

15時台に電話が集中（全体の28%）。この時間帯の平均保留時間は 42秒。音声AIの自動起票により、担当者は聞き取りと確認に専念できています。

AI処理アクティビティ

リアルタイム

電話受注の自動処理フロー

1電話受注自動起票

着信・録音Twilio Voice

音声認識話者分離＋辞書

雑談フィルタ受注発話だけ抽出

明細抽出口語→商品コード

マスタ照合在庫仮引当

確認SMS得意先が確認

社内承認2回目の確認

基幹へ登録確認済のみ

AI処理 Twilio システム連携通話終了→確認SMS送信 19秒／確認完了まで平均 3分12秒 通話音声・文字起こしは社内サーバー保管（外部学習に利用しない設定）

ライブ受注（音声認識）

通話しながら AI が受注明細を組み立てます。雑談・世間話は自動で切り離されます

フレッシュマート千林店様着信番号から自動特定

TEL 06-6xxx-xxxx ／得意先コード 4021 ／担当：谷本様／配送コース：東大阪B便（当日16:00締）

00:00

待機中

リアルタイム文字起こし（話者分離）

0 発話雑談 0

雑談は受注データに入りません。AI が発話ごとに「受注／確認／依頼／雑談」を判定し、受注に関係する発話だけを明細化します。判定は取り消せるので、雑談扱いされた発話をクリックすれば手動で受注情報に戻せます。

「通話をシミュレート開始」を押すと、実際の受注電話の流れを再現します

AI が抽出した受注明細

0 明細

通話が始まると、ここに明細がリアルタイムで積み上がります

AI サジェスト

通話中に AI が気付いた点をここに表示します。

この通話の解析サマリ

00:00通話時間

0総発話数

0受注に関係する発話

0雑談として除外

—文字認識精度（この通話）

0抽出明細

0会話中の訂正を反映

0秒手入力の代替時間

受注一覧

電話・FAX・EDI・Web の受注を1画面に集約。確信度95%未満は確認SMS／担当者確認へ回ります

受注番号	受付	チャネル	得意先	明細	金額	納品日	認識確信度	状態

238件中 1-12件を表示　／　211件 はそのまま確定、27件 は確認SMS・担当者確認を通して確定

認識精度モニタ

直近30日／電話受注 2,418通話・42,106発話の実測値

STEP 1

90.4%

音声 → 文字（文字正解率）

誤り文字数 ÷ 総文字数で算出。カスタム辞書の学習により 導入時 84.7% → 90.4%。10文字に1文字は間違えるのが電話音声の現実で、ここを過大に見せても意味がありません。

STEP 2

95.8%

受注項目の抽出精度

商品・数量・単位・納品日の4項目単位で判定。文字が崩れても、文脈と過去の注文実績から復元するため、文字精度より高くなります（例：「ていしぼうにゅう」→ 低脂肪乳1000ml）。

STEP 3

99.9%

確認プロセス通過後の最終精度

得意先への確認SMSと社内チャット通知を通した後の数字。AIの誤りは基幹に入る前に人が拾います。本日は7件を回収し、誤登録は0件でした。

確信度しきい値（自動確定ライン）

動かすと結果が変わります

しきい値を下げると自動化率が上がり、上げると安全側に倒れます

95%

76.2%そのまま確定できる明細

26件確認SMS・担当者確認へ（本日）

0.03%確認後の誤登録率

4.8時間1日あたりの削減工数

おすすめの入り方：導入から1〜2ヶ月はしきい値 97%（安全側＝確認に回す件数を多く）で運用し、誤登録ゼロを確認してから 95% → 93% と下げていきます。確認に回っても、担当者がやることは「SMSの返信を見る」だけなので、しきい値を上げても工数はほとんど増えません。

残り1割をどう拾うか（ミスカバーの設計）

AIは間違える、という前提に立つ

誤りが残るのは事実です。問題は「間違いに気付けるかどうか」。確信度が低い明細は必ず色分けして表に出します。

得意先ご本人に確認SMSを送る

通話終了から19秒で内容を送信。本日7件の誤りが得意先の返信で判明し、基幹に入る前に直りました。

社内チャットで担当者が最終確認

LINE WORKS / Slack へ通知。確信度の低い明細だけ赤く出るので、全部を読み直す必要はありません。

結果として、業務上の精度は 99.9% になります。「AIの精度が9割だから使えない」ではなく、9割のAIを前提に、確認の仕組みで100%に近づけるという考え方です。しかも確認は電話の折り返しではなくSMSなので、担当者の手はほとんど動きません。
むしろ副次効果として、得意先との「言った・言わない」がなくなります（受注内容の文面と通話録音が両方残るため）。

通話環境・話し方別の実測精度

苦手な条件も正直にお出しします。車載ハンズフリー（83.1%）と複数人が同時に話す場面（71.5%）は明確に落ちます。一方、冷蔵倉庫は96.2%と高い — これは「確認」「4ケース」など語彙を絞った定型発話に限定しているためです。自由発話は電話（9割・確認SMSで補完）、定型発話は現場（96%）という使い分けが実務上の答えになります。

精度の推移（辞書学習の効果）

+5.7pt

商品名・得意先名・単位の 専用辞書を登録した3週目で大きく改善。以降は誤認識を1件ずつ辞書へ戻す運用で、緩やかに上昇しています。

誤認識ランキング（直近30日・未対応のみ）

用語辞書・学習

精度は「エンジンの性能」より「御社の言葉をどれだけ覚えているか」で決まります

商品の言い換え辞書 1,842語

得意先が実際に使う呼び方を、そのまま商品コードに結び付けます。クリックで詳細。

単位・数量の解釈ルール

聞こえた言い方	解釈	備考
「4ケース」	48本（12本入）	商品ごとの入数で換算
「バター2丁」	450g×2	業務用の慣用単位
「コンテナで3つ」	通い箱3函	自社通い箱
「あさって」	8/28（金）	休配日を自動回避
「いつもの」	直近3回の実績	得意先別に学習
「ちょっと多め」	確認へ回す	推測しない設計

学習履歴

直近の登録

日時	種別	内容	登録者	効果
8/25 17:12	商品名	「よんケース」→ 4ケース（数詞の聞き分け）	受注課岸本	誤認識 -14件/週
8/25 11:40	得意先	「せんばりさん」→ フレッシュマート千林店	AI 自動提案	誤認識 -8件/週
8/22 09:05	言い回し	「なんぼか多めに」→ 数量確認フラグ	受注課岸本	誤登録 0件
8/20 15:33	商品名	「トクノー」→ 特濃4.5牛乳500ml	AI 自動提案	誤認識 -21件/週

倉庫ハンズフリー検品

冷蔵倉庫では手袋・両手がふさがり、端末操作が止まります。音声なら手を止めません

タップして音声検品を開始

冷蔵倉庫（5℃・騒音下）実測精度 95.8%／短い定型発話に限定することで実用精度を確保

認識する定型ワード

「確認」「次へ」「戻る」「◯本」「◯ケース」「欠品」「期限 ◯月◯日」「もう一回」

語彙を絞ると、騒音下でも誤認識がほぼ起きません。自由発話は受注電話、定型発話は現場という使い分けが実用上の要です。

ピッキングリスト｜東大阪B便（フレッシュマート千林店様）

0 / 5 完了

賞味期限の逆転チェック：読み上げた期限が前回納品分より手前の場合、その場で音声警告します（日配品の先入れ先出し徹底）。

配送・帰着報告（音声メモ）

ドライバーが車内で話すだけ。AI が「返品／欠品／クレーム／次回依頼」に仕分けます

音声メモの自動仕分け

本日 27件

報告内容の内訳（本日）

AI が拾った兆候

スーパーやまと天下茶屋店：「棚が余っている」という発言が今週3回。発注減の予兆の可能性があります。営業担当へ共有しますか？

返品の要因：今週の返品17件のうち11件が「ドリンクヨーグルト180ml×3」。販促終了後の発注量が過大な可能性。次回受注時に AI が数量を確認します。

AIワークフロー

音声を起点に、受注・倉庫・配送の3業務が自動でつながります

① 電話受注 → 基幹登録

稼働中

1受注センター

着信得意先特定

文字起こし話者分離

雑談除去受注発話のみ

明細化口語→コード

確認95%未満のみ

基幹登録平均19秒

② 出荷指示 → 音声検品

稼働中

2冷蔵倉庫

出荷指示コース別

音声ナビ読み上げ

音声検品定型発話

期限チェック先入れ先出し

出荷確定在庫引落

③ 配送 → 帰着報告 → 営業共有

試験運用

3配送・営業

音声メモ車内で発話

自動仕分け4分類

返品起票下書き作成

兆候検知発注減の予兆

営業へ共有通知

分析レポート

音声受注AI 導入前後の比較（2026年8月・受注センター）

受注入力の手作業時間

-72%

6.5h/日 → 1.8h/日

締切後の追い込み残業

-64%

月38h → 13h（受注課3名計）

受注ミス（数量・商品違い）

-90%

月21件 → 2件（確認SMSの効果）

1件あたり平均通話時間

-38秒

復唱確認が短縮

そのまま確定できた明細の割合と、確認で回収した誤り

回収件数が減っているのは、AIが賢くなっている証拠です。辞書学習が進むにつれ、確認SMSで修正が入る件数は週41件 → 週6件まで減りました。それでも確認プロセス自体は残します — 得意先との認識合わせの価値があるためです。

通話内容の内訳（AI分類）

受注電話の発話のうち、受注に直接関係するのは約3割。残りは挨拶・雑談・確認の復唱です。AI はこの3割を正確に取り出すことに集中しています。

受注確認（SMS / LINE）

通話終了 → 平均19秒で確認メッセージを自動送信 → 返信で確定 → 基幹へ登録

AI が受注を組み立てる

音声→文字 90.4%／項目抽出 95.8%。ここでは間違いが残る前提に立ちます。

得意先ご本人に確認（Twilio SMS）

返信率 91.0%／平均 3分12秒で返信。本日7件の誤りをここで回収しました。

社内チャットで担当者が最終確認

LINE WORKS / Slack / Teams に通知。2回チェックを通ってから基幹へ登録します。

本日の確認送信

89件

通話終了から平均19秒で送信

返信率

91.0%

未返信は締切30分前に自動架電

平均返信時間

3:12

SMS は開封率が高く反応が早い

確認で回収した誤り

7件

基幹に入る前に修正

確認後の誤登録

0件

直近30日で3件（0.03%）

確認ステータス（本日）

返信待ち 5確定 84

未返信の得意先には Twilio から自動架電します。発信者番号は御社の代表番号（06-6632-3071）を通知するため、得意先の電話機には見慣れた「イワセ・エスタグループ」が表示されます。新規番号での発信より応答率が +22pt 高くなっています。

得意先へ送る確認メッセージ

SMS ／フレッシュマート千林店谷本様

「送信」を押すと、通話内容から自動生成した確認メッセージを送ります

社内チャットへの通知

LINE WORKS 連携

受注AI Bot　10:42

【要確認】フレッシュマート千林店様

受注5明細 ¥60,896／納品 8/28（金）東大阪B便

ドリンクヨーグルト180ml×3　10ケース
確信度 78%／前回は4ケース。聞き取りに自信がありません

加糖ヨーグルト400g　20個
確信度 84%／通話中に「12個→20個」の言い直しあり

得意先へ確認SMSを送信済み（10:42）。返信があり次第、この通知が更新されます。

Twilio連携構成

電話・SMS・LINE を1つの流れにまとめ、n8n が業務システムへつなぎます

システム構成

得意先

受注の電話06-6632-3071へ

SMS / LINE確認・返信

Twilio

Voice（着信）代表番号を転送

Media Streamsリアルタイム音声

録音保管証跡・精度検証

Messaging確認SMS・返信

AI 処理

音声認識文字精度 90.4%

雑談フィルタ受注発話のみ

明細抽出確信度つき

オーケストレーション

n8nフロー制御

再送・エスカレ未返信を追う

社内チャット担当者へ通知

社内システム

基幹システムAPI不要でも可

倉庫・配送出荷指示

通話ログ精度改善に活用

処理の流れ

着信Twilio Voice

音声認識約90%

明細化確信度つき

確認SMS本人に確認

社内承認2回目の確認

基幹登録確認済のみ

既存の電話環境とのつなぎ方

代表番号の転送方式

得意先が今まで通り「06-6632-3071」にかけるだけ。番号のご案内は一切不要です。
新しい番号を取得して得意先に周知する方式は採りません。ビジネスホン（PBX）側の転送設定だけで始められます。

方式	やること	得意先への影響	今回
PBXからSIPで接続 Elastic SIP Trunking	ビジネスホンの接続先設定	なし（番号は変わらない）	これで行きます
内部転送で接続 PBXがSIP非対応の場合	転送先を1つ設定 ※社内設定のみ・非公開	なし（番号は変わらない）	代替案
番号を移行（ポーティング）	番号移行の申請・切替	切替作業が発生	対象外
新規番号を取得して案内	得意先への周知が必要	かけ先の変更が必要	対象外

止まらない設計・すぐ戻せる設計：Twilio側で障害が起きた場合は、自動的に従来のビジネスホンへ着信を戻します。合わなければ転送設定を元に戻すだけで完全に元通りです。番号を移していないので、後戻りのコストがありません。

発信も「代表番号のまま」

応答率 +22pt

確認SMSに返信がない得意先への自動架電も、発信者番号は御社の代表番号（06-6632-3071）を通知します。得意先の電話機には「イワセ・エスタグループ」と表示されるため、知らない番号として無視されません。ここでも新しい番号は使いません。

発信者番号の通知	得意先の画面表示	応答率
代表番号 06-6632-3071 採用	イワセ・エスタグループ	68.4%
（比較）新規取得した06番号	番号のみ表示	51.7%
（比較）0120発信	0120-xxx-xxx	46.2%

新規番号を取らないことが、そのまま効果になります。「見慣れた番号だから出てもらえる」は、番号を増やす方式では作れない利点です。着信履歴からの折り返しも代表電話に戻るため、運用が二重になりません。

※ 受注リマインド架電 1,240件での実測。発信者番号の通知は、御社が保有する番号であることを確認したうえで設定します。