こんにちは、社長のためのAI戦略です。コールセンターの電話対応、まだ人手に頼り切っていませんか。以下はOpenAIが2026年10月27日に公開した情報に基づき、コンタクトセンター向け音声AIプラットフォーム「Retell AI」がOpenAIのモデルをどう活用し、月間1億件超の通話を支えているかを解説します。

30秒で分かるポイント

  • Retell AIの月間通話量は2026年初頭の3,000万件から2026年9月には1億件超に成長
  • OpenAIモデルが通話の80%で応答を生成し、顧客の解決率は80%超
  • 電子機器会社Ankerでは解決率80.4%、NPS63を記録（Anker公表値）
  • 開発チームはCodexを活用しながら事業成長を継続、従業員1人当たり年間推計売上は160万ドルのペース

1何が発表されたか

OpenAIは、音声AIプラットフォームのRetell AIに関する事例を公開しました。Retell AIは、企業が問い合わせ対応・アクション実行・必要に応じた有人対応への引き継ぎができる音声エージェントを構築できるプラットフォームです。現在4,000社以上の企業が利用しており、月間通話量は2026年初頭の3,000万件から2026年9月には1億件を超える規模に成長しています。

Retell AIがエンタープライズ向けの複雑な業務フローに対応する顧客を増やす中、通話品質と信頼性を保つためにOpenAIのモデルを採用しています。発表時点で、OpenAIモデルはRetell上の通話の80%で応答を生成しており、顧客の解決率は80%を超えています。また、OpenAIモデル全体での消費トークン数は1兆トークンを突破したと公表されています。

2ライブ通話に求められる水準でモデルを選ぶ

企業向け音声エージェントには、会話が変化しても会社のポリシーに従い、割り当てられた役割の範囲内で対応し続けることが求められます。Retell AIは、実際の本番環境から抽出した難易度の高い複数ターンの会話を使い、数十種類のモデルを比較する独自のベンチマーク「vCX」を構築しました。

このベンチマークは、指示への追従度、与えられた情報に基づいた回答かどうか、適切なツールを呼び出せるか、自然な会話言語を使えるかを測定します。Retell AIが2026年10月13日に実施したベンチマークでは、GPT‑6 Astraが指示追従率89.7%で首位となりました。

GPT‑6 Astra発売前に実施された評価では、GPT‑5.5が推論機能を有効にした状態で非幻覚率88.0%、ツール呼び出し正確性88.3%の両方で最高スコアを記録し、Gemini‑3.1‑ProおよびClaude‑4.6を上回ったとされています。推論機能を無効にした状態でも非幻覚率で首位でした。

Retell AIによると、OpenAIモデルを選んだ新規顧客はその後も使い続けているといいます。顧客はRealtime APIを通じたOpenAIのリアルタイムモデルや、音声エンジンとしてのOpenAIの音声合成技術も利用できます。Retell AIは新しいOpenAIモデルを発売当日から利用可能にし、モデルの改善に合わせてベンチマークを再実行しています。

3顧客対応の8割以上を解決するエージェントの仕組み

コンタクトセンターのチームは、Retell AIを使ってエージェントの業務コンテキスト、目標、ルールを定義します。開発者はさらにワークフローや連携機能を設定できます。

通話中は、Retell AIの基盤システムが音声モデルを実行し、会話を追跡し、エージェントが話す・聞く・割り込みに応じるタイミングを管理します。GPT‑6.1 Sol、GPT‑6 Astra、GPT‑5.5を含むOpenAIモデルが、顧客の指示や会話の文脈をもとに応答を生成し、ツール呼び出しを要求します。Retell AIはそれらの呼び出しを顧客のシステムとの連携を通じて実行し、結果を顧客レコードに書き戻すことができます。

人間の判断が必要な場合、音声エージェントは担当者に状況を説明し、質問に答え、準備ができたことを確認してから顧客につなぎます。通話後は、GPT‑5.6 Terraを使って会話記録を分析し、結果やその他のデータを抽出しています。

この仕組みにより、Retell AIは顧客の解決率が80%を超えていると報告しています。電子機器会社Ankerでは、米国と英国でエージェントが注文追跡、保証確認、トラブルシューティングなどの一次対応を担当しており、80.4%のケース解決率とネットプロモータースコア（NPS）63を記録したとAnkerは公表しています。Ankerのチームは、エージェントのトーン、ペース、温かみが人間の担当者に期待する水準を満たしていたとも述べています。

医療機関のPine Park Healthでは、Retell AIのエージェントが予約リマインダーと能動的なスケジューリングを担当し、結果を患者の医療記録に記録しています。同社の報告によると、医療アシスタント2.1人分のフルタイム相当の時間を患者ケアに振り向けることができ、患者に到達した場合の予約率は55.7%を達成しています。

4需要が急増してもレスポンスを保つ工夫

Retell AIのプラットフォームにおける日中のトラフィックは、夜間の最低水準の50倍以上に達することがあります。ピーク需要時でも通話の応答性を保つため、Retell AIは顧客間で共有される専用サーバーをOpenAIと利用しています。2026年10月13日のベンチマークでは、GPT‑6 AstraとGPT‑6 Solがそれぞれ最初の一文の中央値レイテンシー883ミリ秒を記録し、GPT‑5.6 Lunaが497ミリ秒で最速だったと報告されています。

OpenAIの地域別APIエンドポイントにより、開発者はトラフィックを特定の地理的地域にルーティングできます。これにより、Retell AIはネットワーク通信時間を短縮し、医療や金融サービスなどの業界における顧客のデータ所在地要件を満たすのに役立てているとしています。

Retell AIはまた、サービスの各層に冗長性を組み込んでいます。独自の電話網システムを運用しつつ、切り替え可能な第2のシステムを用意し、音声・モデルサービスのバックアップも備えることで、障害発生時にも通話を継続できるようにしています。

5経営者が知るべきこと：開発生産性への影響

Retell AIのエンジニアは、コード調査から機能構築、デバッグに至るまで、開発工程全体でOpenAIのコーディング支援ツール「Codex」を活用しています。エンジニアはコードを書く前に、高レベルの要件をCodexに伝え、Codexがコードベースを調査し、実際のデータと照合して、何を変更すべきかを説明します。あるエンジニアは、Codexがこの調査作業を自分よりもはるかに速く、的確に行ったと述べています。

実装段階では、エンジニアが見落としていた詳細をCodexが指摘することが多いといいます。デバッグでは、Codexがログとデータベースの記録をコードと照合し、何が起きているかを調査します。フロントエンドのテストには、GPT‑6 Astraの「コンピュータ操作」機能を利用しており、エンジニアがプルリクエストを開くと、GPT‑6 Astraが画面を開いて操作し、フローをテストし、問題を見つけて報告します。Retell AIは、以前のモデルではこの作業を確実に実行できなかったとしています。

Retell AIは採用を続けていますが、エンジニアリングチームは事業成長と同じペースで拡大する必要がなくなったと報告しています。同社は従業員1人当たりの年間売上換算が160万ドルに達しているとしています。Retell AIは、事業成長に対してエンジニアリングチームの人員増加ペースを抑えられていると報告しており、自社の体制を検討する上で参考になるポイントです。

6自社に当てはめる3つの質問

  • 自社のコンタクトセンターや問い合わせ対応業務のうち、音声AIで代替・補助できる領域はどこか、具体的な解決率の目標値とともに検討できているか
  • モデルやツールの選定を、デモンストレーションではなく自社の実際の業務データに基づくベンチマークで評価する仕組みがあるか
  • 開発チームにコーディング支援ツールを導入した場合、どの工程（調査・実装・デバッグ・テスト）でどの程度の時間削減が見込めるか、試算できているか

💡まとめ

  • Retell AIの月間通話量は2026年初頭の3,000万件から2026年9月には1億件超に拡大
  • OpenAIモデルが通話の80%で応答を生成し、顧客の解決率は80%超
  • Anker（80.4%の解決率、NPS63）やPine Park Health（予約率55.7%）など、公表された導入効果がある
  • Codexの活用により、事業成長に対して開発チームの人員増加ペースを抑制できている
  • 製品の機能・料金・提供地域は発表時点（2026年10月27日）の情報であり、最新の仕様は公式ページで確認が必要

## 出典
- [Retell uses OpenAI models to help power 100M monthly calls（OpenAI・2026年10月27日）](https://openai.com/index/retell-ai)