Cyara Velocityで、IVRテストを自動化。
変更に強いコンタクトセンターへ。
IVRの機能テスト・回帰テストを自動化。
Cyara Velocityは、実際の顧客と同じようにIVRへアクセスし、 音声応答やメニュー分岐などの顧客ジャーニーを自動的に検証します。 IVRの変更やリリースに伴うテストを効率化し、 継続的なCX品質保証を実現します。
IVRが複雑になるほど、
人手によるテストには限界があります。
IVRの変更頻度が高まり、顧客ジャーニーが複雑になる一方で、 設計書の更新、テストケース作成、実機確認、結果記録を すべて人手で行うことは現実的ではありません。
人手によるドキュメント化と
テストの限界
IVRの全メニュー階層や分岐条件を 人手で書き起こす場合、 数百分岐規模では膨大な作業時間が必要になります。
設計者・開発者・テスターが Excel、Word、Visioなど 異なるフォーマットで管理することで、 認識のずれが発生しやすくなります。
手動テストでは、 経路の抜け、入力ミス、確認漏れ、記録漏れを 完全に防ぐことが難しくなります。
DevOps時代の
リグレッションテスト
アジャイル・DevOpsによって 小刻みなリリースが増える一方、 既存機能を毎回すべて人手で確認することは困難です。
Genesys CloudやAmazon Connectなどへの 基盤移行時には、 既存IVRシナリオを短期間で 網羅的に再検証する必要があります。
音声UIは一般的なWebアプリケーションと比較して、 CI/CDパイプラインへ組み込みにくく、 品質確認工程がブラックボックス化しやすくなります。
IVRを変更するたびに、 「設計書更新 → テストケース作成 → 手動架電 → 結果記録」 を繰り返す。 変更頻度が高まるほど、テスト工数と品質リスクは増加します。
Velocityが、IVRテストプロセスを自動化。
単にテスト実行を高速化するのではなく、 IVRの発見から変更検知、テストケース生成、 リグレッションまでを継続的に自動化します。
ドキュメントの
正確性向上
実際のIVRを自動探索し、 現在の構成をCX Modelとして可視化。 実環境と乖離しない情報を維持します。
変更を
早期に検知
再クロールした結果との差分から、 意図しない変更や欠落した分岐を リリース前に発見します。
テストケース作成を
省力化
CX Modelからテストケースを生成し、 手作業によるテストシナリオ作成の 工数とミスを削減します。
リグレッションで
品質を継続保証
作成したテストを継続的に再実行し、 変更によって既存機能が壊れていないかを 繰り返し検証できます。
IVRテストを、
発見から分析まで一気通貫で自動化。
Cyara Velocityは、 IVRテストプロセスの自動化に特化したCyara Cloudの製品です。
実際のIVRを自動探索して顧客ジャーニーを可視化し、 テストケースの生成、テスト実行、結果分析までを 一つのプラットフォームで管理します。 設計・開発・QAが同じCX Modelを共有することで、 IVR変更時の品質確認を継続的に実施できます。
Crawler
発見実際のIVRへ架電し、 音声認識を利用してメニューや 分岐、選択肢を自動探索します。
CX Model
可視化発見した顧客ジャーニーを ツリー状のCX Modelとして 視覚的に管理します。
Test Case
生成CX Modelから、 ルートから終端までの経路を テストケースとして生成します。
Campaign
実行作成したテストケースを Campaignとして実行し、 IVRの動作を検証します。
Report
分析テスト結果を確認し、 失敗したシナリオやステップから 問題箇所を特定します。
CX Modelを、
チームの「共通言語」に。
Velocityでは、IVRの顧客ジャーニーを CX Modelとして視覚的に管理します。 設計・開発・QAが同じフローを確認できるため、 ドキュメントと実環境の認識差を減らし、 テスト対象を共通の視点で管理できます。
一度作成したCX Modelとテストケースを活用することで、 新規開発だけでなく、機能追加や設定変更、 プラットフォーム移行時のリグレッションテストにも利用できます。
実際のIVRを自動で探索し、
そのままテスト資産へ変換。
Crawlerが実際のIVRへ架電し、 音声プロンプトや分岐を自動的に解析します。
発見したIVR構造はCX Modelとして可視化され、 ElementやModuleを使って整理・再利用できます。 さらにCX Modelから各顧客ジャーニーのTest Caseを生成することで、 現在稼働しているIVRをそのまま継続的なテスト基盤へ変換できます。
IVRを自動発見する5ステップ
各選択肢を再帰的にたどることで、 IVRのメニュー階層と顧客ジャーニーを自動的に探索します。
対象電話番号へ Cyara Cloudから自動発信。
IVRから再生される 音声プロンプトを取得。
プロンプトを文字起こしし、 Confidence Scoreを付与。
「1を押す」などの Call to Actionを検出。
各選択肢について 同じ処理を繰り返します。
DTMFだけでなく音声入力にも対応し、 音声認識IVRやボイスボットの探索にも利用できます。
発見したIVRを、テスト可能なCX Modelへ。
Crawler
実IVRを発見実際のIVRから メニュー・分岐・音声を取得。
CX Model
顧客ジャーニーを可視化発見したNodeを ツリー型モデルとして構造化。
Test Case
テストケースを生成ルートから終端までの経路を テストケースとして生成。
複雑なIVR構造を、
Elementでそのまま表現。
CX Modelでは、 IVRのメニュー、データ条件、外部連携、 エージェント転送などをElementとしてモデル化します。
Module
共通フローを部品化して再利用認証処理、営業時間案内、 エージェント転送など、 複数のIVRで共通する処理をModuleとして管理できます。
Data Set
データ条件を変えて分岐を網羅CSV形式のデータをCX Modelへ入力し、 Decision Elementと連動することで、 データの組み合わせに応じた経路を展開できます。
設計書を読みながら人手でテストケースを作成するのではなく、 実環境を起点にテスト資産を構築することで、 IVRの実態とテスト内容の乖離を抑えます。
テスト結果を可視化し、
失敗原因までStep単位で分析。
Velocityは、テストの合否を表示するだけではありません。
Velocity Reportからテスト全体の結果を確認し、 FailedやSatisfactoryとなったコールをResult Detailsへドリルダウン。 実際に何が再生され、何を入力し、どのStepで問題が発生したのかを 詳細に確認できます。
テスト全体の品質を、
ひと目で把握。
Campaignで実行されたTest Caseの結果を集計し、 Successful、Satisfactory、Failed、Abortedの状態を レポート上で確認できます。
失敗した理由を、Step単位で確認。
各Stepについて、期待していた内容と実際の結果、 応答時間、音声認識精度、音声品質などを詳細に確認できます。
CX Modelに登録された、 期待する音声プロンプト。
実際に送信した DTMFまたはSpeech入力。
IVRが応答するまでの時間。 性能劣化や遅延を確認。
音声認識のConfidence Scoreから 認識精度を確認。
音声品質指標を確認し、 音質劣化を検知。
Successful / Satisfactory / Failed / Abortedを確認。
テスト時に録音された音声を 画面上で直接確認できます。
IVRからエージェントへの
受け渡しまで確認。
Test CaseにAgent Elementが含まれる場合、 接続先エージェントの受電情報もVelocity Report内に同期表示できます。 IVR単体だけではなく、 IVRからエージェントへ正しく接続されたかまで確認できます。
自動判定だけで終わらない。
業務判断をレポートへ反映。
Velocityによる自動判定に対して、 実際の音声や業務要件を確認した上で、 担当者が結果を再分類できます。
Velocity自動判定
音声認識や期待値をもとに 自動的に合否を判定。
担当者が確認
実音声や業務要件を踏まえて 判定内容をレビュー。
レポートへ反映
再分類結果を集計へ反映し、 元の自動判定も履歴として保持。
テスト結果、実際の音声、入力内容、応答時間、判定結果を一つのレポートに集約。 手動テストでは残しにくかったトレーサビリティを確保し、 問題の切り分けと修正後の再確認を効率化します。
決められた会話ではなく、
「目的を達成できたか」をテスト。
Velocityは、従来型IVRだけでなく、 生成AIを利用したボイスボットのテストにも対応します。
生成AIとの会話では、同じ質問でも毎回まったく同じ回答になるとは限りません。 そこでAgentic Test Caseでは、固定された文章や会話順序ではなく、 Persona、Objective、Satisfaction Criteriaを定義し、 会話全体として目的が達成されたかを評価します。
固定シナリオ型
あらかじめ決められたStepと 期待する応答を順番に検証。
動的会話型
会話順序ではなく、 最終的なObjective達成度を評価。
Persona × Objective × Satisfaction Criteria
「誰が」「何をしたいか」「何を満たせば成功か」を定義し、 AI同士の自然な会話によってテストを実行します。
顧客像を定義
Cyara側AIエージェントの 性格、状況、話し方などを 自然言語で設定します。
会話の目的を定義
ボイスボットとの会話で 最終的に達成したいゴールを 自然言語で指定します。
成功条件を定義
Objectiveを達成したと 判断するための具体的な 条件を設定します。
同じ目的でも、
顧客によって会話は変わる。
Personaを変えることで、 同じObjectiveに対して異なる話し方や表現を使い、 ボイスボットが多様な顧客に対応できるかを検証できます。
正確な用語を使い、 ボイスボットの案内に沿って会話。
短い回答を求め、 会話途中で確認を入れる。
正式な商品名を使わず、 日常的な言い回しで質問。
従来IVRと生成AIが混在する環境も、
1つのTest Caseで検証。
DTMFによる固定シナリオと、 Agentic AIによる動的な自然言語会話を 同一Test Case内で組み合わせることができます。
従来型 IVR
Agentic AI
一部IVRだけを生成AIへ置き換えている 段階的な移行環境。
AI受付から従来IVRへ フォールバックする構成。
本人確認はDTMF、 その後の顧客対応をAI化。
合否だけでなく、
「なぜ失敗したか」まで確認。
Agentic Campaignの結果では、 AI同士の全会話を時系列で確認できます。 各Objectiveの合否に加え、 AIによる判定理由も表示されます。
どのようなご用件ですか？
契約を解約したいのですが。
承知しました。本人確認をお願いします。
本人確認 基準を満たしました
解約意思確認 確認あり
完了番号 案内されず終了
従来型IVRの機能テスト・リグレッションテストと、 生成AI型ボイスボットのObjective達成度評価を 同じプラットフォーム上で管理できます。
クラウド移行から継続運用まで、
さまざまなIVR環境で活用。
VelocityはCyara Cloud上で提供される、 IVR機能テスト・リグレッションテストの自動化ソリューションです。
既存IVRの自動発見、新しいコンタクトセンター基盤への移行、 SaaS環境での継続的な設定変更、ボイスボットへの段階的な移行など、 IVRのライフサイクルに合わせて活用できます。
IVRやコールフロー変更時の 機能・回帰テストに活用。
コンタクトフロー変更や 基盤移行時の再検証に活用。
現在稼働しているIVRを Crawlerで自動探索。
Agentic Test Caseによる 自然言語会話の品質検証。
Velocity
Automated IVR TestingIVRが設計どおりに 動作するかを確認。
変更による既存機能への 影響を継続確認。
新旧環境で顧客ジャーニーを 網羅的に再検証。
Objective達成度を Agentic AIで評価。
Velocityが特に効果を発揮する場面
コンタクトセンター基盤の移行
Genesys CloudやAmazon Connectなどへの移行時に、 既存IVRの顧客ジャーニーを整理し、 新環境で同等の動作が実現されているかを検証します。
頻繁なIVR変更・リリース
SaaS型コンタクトセンターで継続的に行われる コールフロー変更や機能追加に対して、 リグレッションテストを繰り返し実行します。
大規模・複雑なIVR
数多くのメニューや分岐を持つIVRを Crawlerで自動的に探索し、 人手によるドキュメント化とテストの負荷を削減します。
IVRからボイスボットへの移行
従来型IVRと生成AI型ボイスボットが混在する Hybrid Test Caseを利用し、 段階的なAI移行にも対応できます。
複雑なCXを持つ業務にも適用
認証フローや複雑な分岐条件を持つ IVRの網羅的な品質確認。
サービス・プラン変更に伴う 頻繁なIVR改修の回帰テスト。
IVR・ボイスボットの継続的改善を DevOpsプロセスへ組み込み。
Velocityはオンプレミス製品ではなく、 Cyara Cloud上で提供されるSaaS型ソリューションです。 お客様側にVelocityサーバーを構築する必要はなく、 ブラウザからテスト設計・実行・結果確認を行います。
IVRテストを自動化すると、
開発・テスト・運用の進め方が変わる。
Velocityの価値は、単に手動テストを高速化することではありません。
実際のIVRからCX Modelを生成し、 テストケース作成・実行・結果分析を継続的なプロセスへ変えることで、 IVR開発ライフサイクル全体の品質と再現性を高めます。
ドキュメントの
正確性を高める
Crawlerが実際のIVRへアクセスして メニューや分岐を自動探索し、 CX Modelとして可視化します。
変更を
早期に発見
IVRを再クロールすることで、 前回取得したCX Modelとの差分を確認し、 意図しない変更を早期に発見できます。
テスト設計の
手作業を削減
CX Modelから顧客ジャーニーの経路を Test Caseとして生成できるため、 手作業によるテストケース作成を省力化します。
変更後の品質を
継続的に確認
一度作成したTest CaseをCampaignとして 繰り返し実行することで、 変更による既存機能への影響を確認できます。
自動化によって得られる3つの品質
CX Model上の経路をTest Case化し、 人手によるテスト対象の 抜け漏れを抑えます。
同じCX Model・Test Caseを使用して、 毎回同じ条件で テストを実行できます。
CampaignやCI/CDとの連携により、 リリースのたびに 品質確認を繰り返せます。
「テスト工程」から、
「継続的な品質保証」へ。
IVRテストをリリース前に一度だけ行う作業ではなく、 開発・変更・リリースのサイクルに組み込まれた 継続的な品質保証プロセスへ変えることがVelocityの狙いです。
人は「結果を判断する」ことに集中する。
Velocityでは、IVRの発見・可視化・Test Case生成・実行を自動化し、 人が確認すべき工程を品質判断や改善に集中させることができます。
Velocityの導入を、
設計からPoCまで一気通貫で支援。
ツールを導入するだけでは、IVRテストの自動化は完成しません。
CCアーキテクトでは、現在のIVR構成やテスト運用を確認し、 クロール対象の選定、CX Modelの設計、Test Case生成、 PoCによる有効性確認までを支援します。 既存IVRから開始し、必要に応じてボイスボット・Agentic AIテストへ 段階的に対象を広げることができます。
CX Model有効化・
初期設定
Velocityを利用するためのアカウント設定と、 CX Model関連機能の初期準備を行います。
- CX Model機能の有効化
- Speaker・言語モデルの設定
- Data Set格納領域の準備
- CI/CD連携用アクセスキーの準備
既存IVRをクロールし、
テスト基盤を構築
優先度の高いIVRからCrawlerを実行し、 現状の顧客ジャーニーをCX Modelとして可視化します。
- 対象IVR番号の選定
- Crawler実行
- CX Modelの確認・補正
- Test Case自動生成
- 初回リグレッションテスト
ボイスボット・
Agentic Testingへ拡張
IVRテスト自動化の基盤を活用し、 生成AI型ボイスボットの品質保証へ 段階的に対象を拡張します。
- Persona設計
- Objective定義
- Satisfaction Criteria設定
- Agentic Test Case作成
- Hybrid環境への展開
日本語で、導入プロジェクトを伴走。
CCアーキテクトがCyaraとお客様の間に入り、 技術要件の整理からテスト設計、 Velocity設定、PoC、運用開始までを支援します。
現在のIVR、テスト方法、 変更頻度、課題を整理します。
対象番号や優先シナリオを決め、 PoC対象範囲を設計します。
Crawler、CX Model、 Test Caseなどの設定を支援します。
実際のIVRで自動テストを実施し、 適用効果を確認します。
回帰試験の実行タイミングや レポート運用を設計します。
必要に応じてCyaraと連携し、 技術課題の解決を支援します。
まずは1〜3本のIVRから、
PoCで始める。
最初からすべてのIVRを自動化する必要はありません。 利用頻度や重要度の高いIVRから対象を選び、 Crawlerによる現状把握とTest Case生成を実施します。 効果を確認した上で対象範囲を拡大できます。
既存IVRでVelocityの有効性を確認し、 リグレッションテストの対象拡大、 CI/CD連携、ボイスボット・Agentic AIテストへ 段階的に発展させることができます。
Cyara Velocityに関する
よくあるご質問
IVRテスト自動化やVelocityの導入をご検討いただく際に、 よくお問い合わせいただく内容をまとめました。
Q Velocityは何を自動化する製品ですか？
Velocityは、IVRの発見・可視化・テストケース生成・ テスト実行・結果分析を一気通貫で自動化する製品です。 Crawlerで実際のIVRを探索し、CX Modelを生成。 そこからTest Caseを作成し、Campaignとして実行できます。
Q 既存のIVR設計書がなくても利用できますか？
はい。VelocityのCrawlerは実際のIVRへ架電し、 音声プロンプトや選択肢を解析してIVR構造を自動探索します。 その結果をCX Modelとして可視化できるため、 既存ドキュメントだけに依存せず、 実際に稼働しているIVRを起点にテスト資産を作成できます。
Q DTMFだけでなく、音声認識IVRもテストできますか？
CrawlerはDTMFによるプッシュボタン操作だけでなく、 Speechによる選択肢の探索にも対応します。 音声認識を利用するIVRやボイスボットについても、 顧客ジャーニーを探索するために利用できます。
Q IVR変更後のリグレッションテストにも使えますか？
はい。CX Modelから生成したTest CaseをCampaignとして 繰り返し実行することで、 設定変更やリリースによって既存シナリオが 壊れていないかを継続的に確認できます。 再クロールによる変更検知にも利用できます。
Q Genesys CloudやAmazon Connectの移行時にも使えますか？
クラウドコンタクトセンターへの移行時には、 既存IVRの顧客ジャーニーを整理し、 新環境で同等の動作が実現されているかを検証する用途に利用できます。 Velocity資料でも、Genesys CloudやAmazon Connectなどへの 基盤移行時の再検証がユースケースとして挙げられています。
Q 生成AIを使ったボイスボットもテストできますか？
はい。Agentic Test Caseでは、 Persona、Objective、Satisfaction Criteria を定義し、固定された会話文ではなく、 会話全体として目的が達成できたかを評価できます。 従来IVRと生成AIを組み合わせたHybrid Test Caseにも対応します。
Q テスト結果はどこまで詳しく確認できますか？
Velocity Reportからテスト全体の結果を確認し、 Result Detailsへドリルダウンできます。 Step単位でExpect to Hear、Reply With、Response Time、 Confidence、音声品質指標、判定結果、録音音声などを 確認できます。
Q 最初からすべてのIVRを自動化する必要がありますか？
いいえ。まずは重要度や利用頻度の高いIVRを選択し、 限定した範囲でPoCを実施してから対象を広げる 進め方が可能です。 CX ModelやTest Caseの作成方法を確認した上で、 段階的に対象シナリオを拡大できます。
Q 導入にはどのくらいの期間がかかりますか？
Velocity資料では、初期設定を1〜2週間程度、 既存IVRのクロール、CX Model確認、 Test Case生成などを2〜4週間程度の 目安として整理しています。 実際の期間はIVRの規模や対象範囲によって異なります。
Q CCアーキテクトにはどこまで支援を依頼できますか？
現在のIVR・テスト運用のヒアリングから、 クロール対象範囲の設計、Velocity設定、 CX Model確認、Test Case作成、PoC実施まで支援します。 必要に応じてCyaraとも連携し、 技術的な課題の解決を支援します。