Thoughtly

AIボイスエージェント

Thoughtlyは人間のような自然な会話が可能なAIボイスエージェント構築プラットフォーム。ノーコードで電話応対・アウトバウンドコールを自動化し、CRM連携やリアルタイム分析を提供。

4.2
日本語対応: 非対応
WebAPI

Thoughtlyとは?

Thoughtly(ソートリー)は、企業の電話業務を完全に自動化するAIボイスエージェントプラットフォームです。従来のIVR(自動音声応答)とは一線を画す、自然言語理解に基づく人間のような会話体験を実現します。 Thoughtlyの最大の特徴は、ノーコードのビジュアルビルダーで複雑な電話応対フローを構築できる点です。「もし顧客が予約変更を希望したら→カレンダーAPIを確認→空き枠を提案→確定」といった分岐ロジックを、ドラッグ&ドロップで直感的に設計できます。プログラミング経験がなくても、数時間で本格的なAIコールセンターを立ち上げられます。 音声品質においても、最新のTTS(Text-to-Speech)エンジンを採用しており、機械的な読み上げ感がほとんどありません。相手の発話を途中で遮ることなく聞き取り、適切なタイミングで応答する「ターンテイキング」の精度が非常に高く、実際に人間と会話しているような自然さがあります。 インバウンド(受電)とアウトバウンド(発信)の両方に対応しており、カスタマーサポート、予約受付、リード獲得、アンケート調査、債権回収の案内など幅広いユースケースで活用されています。特に医療機関の予約管理や不動産の問い合わせ対応で高い導入実績があります。 CRM連携も充実しており、Salesforce、HubSpot、Zohoなど主要なCRMとリアルタイムで同期できます。通話中に顧客情報を参照しながら対応し、通話後は自動で要約をCRMに記録します。Zapier・Make経由で数千のアプリケーションとも連携可能です。 リアルタイム分析ダッシュボードでは、通話成功率、平均通話時間、顧客満足度スコア、コンバージョン率などのKPIを可視化できます。AIが対応できなかったケースの自動分類機能もあり、継続的な改善サイクルを回しやすい設計です。 料金は従量課金制で、1分あたり約$0.07〜から利用できます。月額固定プランもあり、大規模なコールセンター運用にも対応しています。14日間の無料トライアルで実際の通話品質を確認できるため、導入リスクが低い点も魅力です。

Thoughtlyのスクリーンショット

料金プラン

1無料トライアル14日間
2Starter $0.07/分〜
3Business 月額固定プランあり
4Enterprise 要問合せ

主な機能・特徴

ノーコードのビジュアル会話フロービルダー
高品質なTTSによる自然な音声合成
インバウンド・アウトバウンド通話の自動化
CRM連携(Salesforce・HubSpot・Zoho等)
リアルタイム通話分析ダッシュボード
通話録音・文字起こし・自動要約
Zapier・Make連携による外部サービス統合
カスタム音声・話速・トーンの調整
多言語対応(英語・スペイン語・フランス語等)
コンプライアンス機能(通話録音同意取得等)

メリット・デメリット

メリット

  • ノーコードのビジュアルビルダーで複雑な電話フローを構築可能
  • 人間のような自然な会話品質とターンテイキング精度
  • インバウンド・アウトバウンド両方に対応
  • Salesforce・HubSpotなど主要CRMとリアルタイム連携
  • リアルタイム分析ダッシュボードでKPIを可視化
  • 14日間の無料トライアルで事前検証可能
  • Zapier・Make経由で数千のアプリと連携

デメリット

  • 日本語の音声品質は英語に比べるとやや劣る
  • 複雑なフローの構築には学習コストがかかる
  • 従量課金制のため大量通話ではコストが嵩む可能性
  • 日本語UIは非対応

よくある質問(FAQ)

Q. Thoughtlyはどのような業種で使われていますか?

A. 医療機関の予約管理、不動産の問い合わせ対応、保険業界のリード獲得、Eコマースのカスタマーサポート、金融機関の債権回収案内など、幅広い業種で活用されています。

Q. 既存の電話番号を使えますか?

A. はい、既存の電話番号をポーティング(番号移行)してThoughtlyに接続できます。また、新しい電話番号を取得して使うことも可能です。

Q. AIが対応できない場合はどうなりますか?

A. AIが対応困難と判断した場合、自動的に人間のオペレーターに転送する設定ができます。転送時にはそれまでの会話要約も引き継がれます。

Q. 日本語での通話は可能ですか?

A. 多言語対応はされていますが、日本語の音声品質と自然言語理解の精度は英語に比べるとまだ発展途上です。英語圏での利用が最も推奨されます。

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