モビルス(4370) 石井社長インタビュー！AIエージェントでコンタクトセンターを革新！ ～2029年8月期に売上76億円を目指す～

石井社長 プロフィール

私は千葉県市川市の出身です。新卒でソニーに入社し、最初は中南米地域への家電（VAIOやハンディカムなど）のマーケティングや日本側との折衝を担当しました。もともと英語は得意だったのですが、スペイン語が全くできない状態で送り込まれたのは良い経験でした。

その後、学生時代から目標にしていたMBA取得のために休職しましたが、結果的にソニーには戻らず、出井伸之氏が立ち上げた投資・コンサルティング会社「クオンタムリープ」に参画しました。そこでは数名の規模の中、日本の飲食業などを中心にアジア展開（ベトナムやインドネシアなど）の支援を行っていました。

モビルスの社長に就任したのは2014年です。当時のモビルスは現在とは全く異なり、ソフトウェアなどの「受託開発」を中心とする会社でした。受託開発は安定するものの、成長を描くのが難しく、常にクライアントの要望に振り回される側面がありました。そこで「自社製品を持とう」と一気に方向転換を図りました。アプリゲームのチャット機能や社内コミュニケーションツールの開発などを経て、最終的にLINEを活用した顧客サポートなど、コンタクトセンター向けのテキストコミュニケーション領域へとピボットしていきました。受託開発時代の知見があったからこそ、この転換が可能だったと言えます。

 

モビルスのミッション

「すべてのビジネスに、一歩先行くCXを。」を掲げています。CX（カスタマーエクスペリエンス、顧客体験）自体は古くからある言葉ですが、消費者の行動変化と生成AIの登場によって、今まさに大きく変革している領域です。

昭和の時代は、テレビや雑誌の広告を消費者が素直に受け入れて商品を購入していました。しかしネットの普及により、消費者は自分で情報を調べるようになりました。さらに令和では、SNSやレビューサイトなどを通じて「既存顧客の体験・口コミ」を事前に確認してから購入を決定するようになっています。つまり、既存のお客さまの体験（CX）が新規顧客の獲得に直接影響を与えるループが生まれているのです。かつてコンタクトセンターは「クレーム対応を行うコストセンター」と見なされがちでしたが、現在では顧客体験を向上させ、企業ブランドのファンを作る「収益に直結する重要な部門」へと価値が大きく上がっています。モビルスは、テクノロジーの力でこのCXを支え、企業のブランディングを支援することを目指しています。

 

課題の多い現在のコンタクトセンター領域

顧客企業のコンタクトセンター最大の課題は「慢性的な人手不足」です。コンタクトセンターのオペレーター業務は、覚えるべき知識量が膨大なうえにクレーム対応などのストレスも高く、離職率が高い傾向にあります。人が定着しないため、電話がつながりにくくなり、顧客がイライラしてさらにオペレーターへのプレッシャーが高まるという悪循環に陥っています。顧客体験を向上させたくても、日々の防戦に追われているのが実情です。

 

モビルスのCXソリューション全体像

モビルスはそれを2つのアプローチで解決しています。

1つ目は、「現場のオペレーター支援」です。生成AIを活用した当社の「MooA（ムーア）」シリーズなどを導入することで、顧客との会話をリアルタイムでテキスト化し、次にどう答えるべきかをAIが画面上でガイドしてくれます。また、通話後の履歴入力や要約、カテゴリー分類といったアフターコールワーク（後処理）も自動化できます。

2つ目は、「AIによる自動対応」です。人が対応する前に、生成AIを搭載したチャットボットで解決を図ります。従来のチャットボットは一問一答型で不自然な対応になりがちでしたが、生成AIを用いることで文脈を理解し、顧客の意図に合わせた柔軟で自然な対話が可能になっています。

一方で、生成AIには明確なリスクも存在します。いわゆるハルシネーション（hallucination）です。これは、教えていない情報を推測で補う現象です。AIが「頑張りすぎる」結果、正確性を逸脱してしまうわけです。企業運用において、この「頑張りすぎ」は大きなリスクになります。現在、ハルシネーション抑制技術は進歩していますが、完全防御はまだ困難でゼロリスクには至っていないというのが実情です。そのため、生成AI型エージェントの全面導入はまだ限定的で、導入企業は徐々に増えている状況です。

 

企業のCX変革を支援するCX-Branding-Tech. Company

2025年8月期までの業績推移について、売上高が「SaaSサービス」と「プロフェッショナルサービス」に分かれています。

「SaaSサービス」は、当社のシステムをご利用いただくためのライセンス収入（固定費＋従量課金）で、解約率を低く抑えることで着実に積み上がっていく安定基盤です。

一方、「プロフェッショナルサービス」は、日本企業特有のニーズに合わせたシステム連携、UIのカスタマイズ開発、導入・運用支援（カスタマーサクセス）などを行う事業です。

2022年頃に大きな転換期がありました。それまで売上の大部分を占めていた受託開発を縮小し、SaaS事業へと大きくシフトしました。その入れ替えの時期は売上が足踏みしているように見えましたが、現在ではSaaSが基盤となり、プロフェッショナルサービスはその付加価値として機能する理想的な形になっています。

 

主要KPIの推移

2026年8月期第1四半期時点のデータを見ると、契約数は横ばいに見えます。しかし、これは市場の普及が一巡したことを意味するものではありません。実際には、新規顧客は毎年着実に増加しています。背景にあるのは、顧客構成の変化です。以前は、AI本格活用前の時代において、チャットボットのみ導入、限定的・ライトな利用、といったスモールスタートの顧客が多く存在していました。ただし、こうしたライトユーザーは投資対効果（ROI）が出にくく、結果として新規獲得数と同程度の解約が発生していました。そのため、純増ベースでは契約数が伸びにくい構造になっていました。つまり、数は横ばいですが、質が向上しているというのが実態です。その「質の向上」は、月次平均単価に明確に表れています。2020年と比較すると、顧客単価は約2倍に拡大しています。これは、チャットボット単体利用からの脱却、AIエージェントや複数機能の統合活用、全社的なCX基盤としての導入といった「がっつり使う顧客」の増加によるものです。さらに、導入企業の中心が大企業へとシフトしている点も単価上昇を後押ししています。現在は、より大規模な企業、より深くシステム連携を行う企業、より戦略的に活用する企業、が増加しているフェーズです。解約率は1%以下をターゲットラインとして管理しています。現状はこの水準を概ね維持できており、安定的な運用ができています。

 

ARR（年間経常収益）の推移

SaaSモデルの特性として、ARRは着実に積み上がる構造です。現在は堅調な増加ペースを維持していますが、会社としてはこの成長カーブをさらに加速させたいと考えています。

 

導入実績

導入企業は金融業界が比較的多いものの、業界は幅広く分散しています。特に特徴的なのは、業界の第一線を走る企業、CXに対する意識が高い企業、新技術に前向きな企業が多い点です。ベータ版の段階から導入し、フィードバックを提供しながらプロダクトを共創している企業も少なくありません。形式上は「顧客」ですが、実質的には「パートナー」に近い関係性が構築されています。

 

生成系AIの登場でコンタクトセンター業務の自動化は拡大していく

生成AIの登場によって、コンタクトセンター業務は「変わり始めた段階」にあります。まだ消費者体験としては、AIが全面的に対応してくれる、人と話さずに完結するという状態には至っていません。

現在は、主にオペレーター支援（人をサポートするAI）が中心です。日本は電話比率が高い市場です。電話対応は自動化が難しく、これが自動化率を低く抑えてきた要因です。現状の自動化率は概ね10%前後と考えられます。ただし、テキスト（チャット）領域では高度な生成AI対応が進行中。電話領域でもAIエージェントの実用化が進展しており、転換点に差しかかっています。

コンタクトセンター業務の約8割は、あらかじめ定義可能な回答、規定された手続きで構成されています。この領域では、人間よりもAIのほうが平均的な精度、安定性、コスト効率で優位に立つ可能性が高いと見られています。

もちろん、超高度な判断、法的資格が必要な説明、緊急対応（救急・警察など）といった領域は人間が担い続けます。

しかし、定型業務の大半はAIが担うという見方は、業界内でも一定のコンセンサスになりつつあります。

 

最先端自立型生成AIを体験！

（※インタビュー中、モビルスのAIエージェントによる修理受付の音声デモを実施。顧客の曖昧な発言を適切に汲み取り、製品の型番特定や電話番号の復唱、システムへの登録までを、まるで人間と話しているかのような自然な対話で完了させる様子が確認されました。）

基本的には、現在人が行っているコールセンター業務の運用を踏襲し、それをAI化する形で構築しているため、センターごとに運用設計は異なります。

将来的にすべてがこの形に置き換わることはないと考えています。

今回のデモは、一般的な生成AIのようにインターネット全体の情報を参照しているわけではありません。たとえばOpenAIが提供するChatGPTは膨大な公開情報を学習していますが、コンタクトセンター向けAIは、企業固有の製品情報、社内FAQ、修理規定、料金体系、業務マニュアルといった企業専用の閉じた情報空間だけで回答するよう設計されています。

さらに、裏側では製品データベースや管理システムとリアルタイムに連携しています。モデルAの01や02といった型番特定も、単なる会話生成ではなく、バックエンドシステムへの問い合わせによって実行されています。このシステム連携まで含めて構築するのが、モビルスの役割です。導入には相応の設計・作り込みが必要です。想定外の問い合わせパターンを洗い出し、例外処理を設計する点は、オペレーターの教育プロセスに近いものがあります。そのため、すべての業務にAIエージェントが適しているわけではありません。

AIエージェントが向くケースは、製品ラインナップが100〜200種類ある、条件分岐が多い、例外パターンが多い、システム横断処理が必要なケースです。

反対に、向かないケースは、パスワード再発行のように2〜3ステップで完了する業務、分岐の少ない単純フローなときです。単純業務では、むしろ従来型の自動化や簡易フローのほうが合理的な場合もあります。

重要なのは、「AIを使うこと」ではなく、「最適な設計をすること」です。

高度なAIエージェントを構築する場合、業務整理、シナリオ設計、データ連携設計、システム統合テストといった工程が増えるため、引き合いからローンチまでの期間は従来より長くなります。ただし、その分プロジェクト単価は大きく上昇します。

また、いきなり全体をAI化するのではなく、一部業務から開始、成果を検証、領域を拡張というフェーズ分割型で導入するケースが一般的です。

体感ベースでは、3年後にAI対応がかなり増えたと感じる水準、5〜7年後には人が出るのがむしろ稀になる水準と想定しています。ただし、金融業界など規制の強い分野では移行スピードはやや緩やかになる可能性があります。

 

ポテンシャルの大きな市場

当社がターゲットとしている市場は、非常に大きな規模を有しています。

まずBPO市場は約1兆1,400億円規模にのぼります。このうち約8割、すなわち8,000億円超が、依然として人手によるオペレーションで運営されています。つまり、テクノロジーによる効率化余地が極めて大きい領域です。もちろん、すべてが一気に置き換わるわけではなく、コストメリットや導入ハードルなどの要因はありますが、構造的には大きな成長余地があります。

次にCRM市場ですが、こちらも約1兆円規模の市場です。ただし現在は、オンプレミス型の売り切りモデルやSI中心の構造が大きな割合を占めています。当社が展開するSaaS型・クラウド型サービスの市場規模は、まだ1,000億円程度にとどまっています。しかし、市場は明確にクラウドへシフトしています。従来SIで提供されていた領域も、SaaS化・サービス化が進むことで、当社が対応可能なパイはさらに拡大していきます。

当社の現時点の売上は約20億円規模に過ぎません。市場ポテンシャルという観点では、まだごく一部しか取り込めていない状況です。

競合は存在しますが、主に「パーツ単位」での競合です。例えば、チャットボット分野の競合、音声ボット分野の競合といったように、個別機能ごとのプレイヤーが多いのが実態です。

しかし、当社の特徴は、SaaSプロダクトの提供、カスタマイズ開発、SI連携、コンサルティング、運用支援（プロフェッショナルサービス）までを一気通貫で提供できる点にあります。このフルスタックで対応できる企業は、実は多くありません。

例えば、 NTTデータ や 富士通 は主にSIプレイヤーであり、むしろ当社のパートナーとして導入・カスタマイズを担う立場になるケースが多いです。

 

5か年のロードマップ

現在の事業の中核は、SaaSによるソリューション提供です。ここに付加価値を加える形で、カスタマーサクセス支援、カスタマイズ開発、プロフェッショナルサービスを組み合わせています。今後5年間で目指す姿は、「CX領域における一気通貫サービス体制」の確立です。

上流：コンサルティング

中流：SaaSソリューション

下流：運用（デジタルオペレーション）

特に運用領域については、2025年4月にトランスコスモスと共同で新会社「vottia」を設立し、本格的に展開を開始しました。コンサル領域は人材育成が必要なため時間を要しますが、現在は外部コンサル企業と連携しながら機能構築を進めています。

 

ユーザー支援自動応対AI（AIエージェント）の市場ポテンシャル

従来のチャットボットやボイスボット（MOBI BOT、MOBI VOICE）は、汎用的な質問応答、シンプルな手続き対応が中心でした。しかし、後続処理が必要な業務やイレギュラーの多い業務は、依然として人が対応していました。そこで登場するのが、AIエージェントプラットフォーム「maestra」です。AIエージェントが高度に稼働すれば、複雑な業務、システム連携を伴う処理、継続的なオペレーションまで自動化の対象となります。

現在、開発投資は子会社「vottia」側で集中的に実施しており、ここが将来の大きな成長ドライバーになります。

 

モビルスグループのSaaSソリューションポートフォリオの比較

中期経営計画における投資と回収のイメージはポートフォリオとして明確に分けて考えています。既存のテキスト系チャットボット製品はすでに投資回収期に入っており、モビルス単体としてはしっかり利益を出せる体制になっています。

一方で、新会社で進めているAIエージェント領域は、音声を中心とした巨大な市場を取りに行くための先行投資フェーズです。連結で見ると一時的に利益が圧迫されるように見えますが、ここでアクセルを踏まないという選択肢はありませんでした。

 

導入事例

横浜銀行では、ローン残高証明書の発行手続きなどをAIによる音声対話で自動化。柔軟な対話が可能になったことで顧客の途中離脱率が下がり、完了率が大幅に向上しました。

みずほ証券では、生成AIを活用し、顧客の問い合わせ内容から意図を正確に把握し、規定の回答を引き当てる精度を向上させています。

JR西日本は、あえてAIに固執せず、忘れ物対応の事前ヒアリングを電話からチャットへ移行。オペレーターに繋ぐ前に必要な情報を整理する仕組みを作り、現場の業務負荷を軽減しました。

 

vottiaの狙い

トランスコスモスと共同で展開している「vottia」についてですが、これは汎用的な「何でもできるAIエージェント」を目指すものではありません。現在「AIエージェント」という言葉はバズワード化しており、万能な印象を持たれがちです。しかし現実的には、まだそこまでの汎用性・完全性には到達していません。そこでvottiaが採っている戦略は明確です。特定業務において圧倒的に使えるAIをつくりそれを横展開していく。

企業の業務は一枚岩ではなく、複数の業務の組み合わせで構成されています。例えば、資料請求受付、事故受付、修理受付、契約変更手続き、それぞれが独立した業務単位です。事故受付であればシステム連携・制御設計が必要になります。この部分を徹底的に作り込まなければ、実運用レベルのパフォーマンスは出ません。vottiaは、こうした業務単位ごとにAIエージェントを構築し、「事故受付なら誰にも負けない」というレベルまで仕上げることを狙っています。問い合わせが多く、コスト削減インパクトが大きく、標準化しやすい領域から着手しています。ここで重要なのが、トランスコスモスとの連携です。同社の現場ノウハウを吸い上げながら設計しています。

売上はすでに発生し始めていますが、現時点ではまだ小規模です。多くの企業はまずPOC（概念実証）からスタートします。そのため本格的な売上寄与は2026年以降が見込まれています。利益貢献はまだ先になります。

収益構造は大きく二層です。SaaS収益と、プロフェッショナルサービス収益（設計・開発・運用）。特にAIエージェント領域では、運用が入るのでプロフェッショナルサービス比率が高くなる見込みです。なお、その中でも運用部分はストック型（リカーリング）収益に近い性質を持ちます。

業務特化型AIエージェントというアプローチ自体は、まだプレイヤーが多くありません。現在市場に出ているAIエージェントの多くは、社内バックオフィス業務、会計処理、営業日報作成といったバックエンド用途が中心です。一方でvottiaが狙っているのは、顧客と直接対話するフロント業務。ここは難易度が非常に高い領域です。そのため、「最初からフロント業務をやり切る」と明確に掲げている企業はまだ少数です。

 

中期経営計画

2029年8月期に売上76億円を目標。2026年8月期予想は22.9億円。SaaSの積み上げ＋AIエージェント＋コンサル機能拡張で成長を描いています。成長ドライバーは、顧客数拡大、単価向上の両輪です。主戦場は、70～100席以上の大規模コンタクトセンターです。

2029年8月期に営業利益9億円（利益率10％超）を目標としています。

 

2026年8月期 通期業績予想

2026年単体は黒字維持。連結ではAIエージェントへの開発投資（主にエンジニア人件費）により赤字計画。これは戦略的投資フェーズであり、将来市場を取りに行くためのアクセル投資という位置づけです。

SaaS売上は＋13％成長計画となっています。ARRの積み上がりや大型案件のパイプラインを見ると、より高い成長も期待できる状況にあります。ただし、今回はやや保守的（コンサバティブ）に見積もっています。従来は、営業開始 → 導入完了まで3〜4か月というサイクルでした。しかし現在は、要件設計、POC（概念実証）、本導入、システム連携設計といった工程が加わり、半年〜1年スパンの導入サイクルへ変化しています。短期的には導入リードが長くなるため、一時的に成長速度が緩やかに見える局面に入っています。

 

2026年8月期業績予想における連結・単体の差異

2023年、2024年に実施した先行投資は2025年までで一巡し、現在は収益化フェーズに入っています。しかし、人材投資は継続しています。今期はオフィス移転がありました。特に第1四半期に費用が集中して発生しています。規模がまだ大きくない企業にとっては、一定のインパクトがあります。

連結予想では、営業赤字となっています。これはvottiaへのアクセル投資が要因です。売上は立ち始めていますが、フルスイング収益化はまだ先になり、今期は織り込んでいないという段階です。

単体純利益3,000万円に対し、連結では約1.5億円規模の投資が乗る構造です。これは主に開発投資（エンジニア人件費、一部外注費）で構成されています。

つまり、単体は収益体制、連結は成長投資フェーズという二層構造です。

 

モビルスの強み

同業他社と比較した際のモビルスの最大の強みとして、1つ目は、AIエージェントからオペレーター支援ツールまで、コンタクトセンターに必要なソリューションを「面」で網羅していること。2つ目は、受託開発をルーツに持つため、顧客企業の既存システムやデータベースとの複雑な連携開発を厭わず提供できることです。SaaSベンダーは通常こうしたカスタマイズを嫌がりますが、我々はそこに付加価値を見出しています。そして何より、先進的な顧客企業とパートナーとして協力し、現場で揉まれながら実用的なプロダクトを一緒に作り上げる関係性を築けていることが最大の強みです。

 

最後に

CX（顧客体験）の市場は、「電話がつながらない」「夜間は対応してくれない」といった消費者の不満や、企業側の慢性的な人手不足など、課題が山積している巨大な市場です。今、生成AIという新しいテクノロジーによって、この市場が根本から変わろうとしています。

モビルスはこの潮目のタイミングにしっかりと向き合い、これまで以上にお客さまと共に価値あるプロダクトを作り上げ、企業の付加価値向上に貢献していきたいと考えております。引き続き応援のほどよろしくお願いいたします。