車買取サービス「MOTA（モータ）」を運営する株式会社MOTA。同社では、査定3日前と前日の予約確認電話をnocall.aiにリプレースすることで、当日キャンセル率の大幅低下と、毎日75万円相当の機会創出を実現しています。ここではその導入背景と成果の詳細、MOTAならではの活用テクニックについて、nocall.ai導入の旗振り役となった経営戦略部 斉藤萌々子さまと、アポ商談を統括する自動車事業本部カスタマー営業部の吉田卓マネージャー、実際の架電業務を取り仕切ってきた佐々木裕司さまに伺います。

業務拡大に向けて、架電業務をAIに任せるという挑戦

── はじめに、株式会社MOTAのビジネスについてご紹介ください。

吉田さま：複数の見積結果を比較して売却先を選べる一括査定型の車買取サービス「MOTA車買取」を提供しています。通常の一括査定では10社くらいから一斉に連絡が来てしまいますが、MOTAの場合は1,400社ほどの買取業者のうち近隣の最大20〜30社が一斉に競り合い、最も高い値段をつけた上位3社だけがお客さまと交渉できる仕組みになっています。連絡してくる業者は絞りたいが、入札に参加する業者は多くしたい。この両立を実現しているところが私たちの強みです。

── 今回、その査定プロセスのなかでnocall.aiを導入いただきました。導入前にどのような課題を抱えていたのかを教えてください。

斉藤さま：ありがたいことに年々サービスへの申込みが増加しており、将来に向けて査定数をより増やす必要がある中で、前工程である査定予約を落とさないことが重要になっていました。そのため、査定日の3日前と前日に予定通り査定に伺って問題ないかを電話でリマインドするプロセスを挟んでいるのですが、この連絡に多くの工数が割かれていました。査定数拡大に合わせて人員を拡張するのは現実的ではありませんから、現有のリソースを最大限活用するため、まずはここからAIで自動化できないかと検討を始めました。

── 当時の架電件数はどのくらいだったのでしょうか？

吉田さま：3日前架電と前日架電を合わせると、1日で100〜200件ほどですね。前日架電については1〜2名の専属スタッフで、3日前架電については、弊社の査定員が査定の合間に対応していました。特に後者が課題と認識しており、査定という専門領域の業務に注力できる環境をつくり、1件でも多くの方のお車を査定してほしいと考えていました。

── 前日、3日前のリマインド架電業務は、それほど重要なのですね。

吉田さま：3日前にキャンセルが分かれば、空いた枠に新規アポを入れられますし、前日に確認することで「うっかり忘れていた」を防げます。この積み重ねでキャンセル率を下げ、査定効率を上げているので、削ることはできない業務でした。

── 数ある選択肢の中から最終的にnocall.aiを選ばれた決め手はどちらになりますか？

斉藤さま：大きく3点あります。将来に向けたものも含めて必要な機能を備えていること、サポートが充実していること、そして、スモールスタートできること、です。特に2つ目が重要で、MOTAではこれまで業務をアシストするタイプのAI SaaSをほとんど使って来なかったので、フォローしてくれる体制が必要でした。3つ目についても、nocall.aiはこちらで電話番号を用意・移管する必要がなく、すぐに始められ、業務プロセスに合致しない場合は簡単に止められるところが魅力的でした。そして、いくつかのSaaSを当たってみたのですが、これらの条件を全て満たす選択肢はnocall.aiだけだったのです。

手厚いサポートもあり、契約後わずか2か月で実運用をスタート

── nocall.aiの導入はどのように進めましたか?

斉藤さま：まずは既存のスクリプトをnocallの担当者に預け、私の方ではGAS（Google Apps Script）とZapierでデータ連携の仕組みを構築しています。その後、仮作成いただいたエージェントを社内チームで試して運用やスクリプトを改善し、2026年2月から実運用をスタートしています。申し込みが2025年12月末だったので、実質2か月程度で始められたことになりますね。

── 導入当初の印象はいかがでしたか？

佐々木さま：まず、音声の自然さに驚かされました。カチカチした機械音声ではなく、まるで人が話しているような印象でしたね。テストの時点から「このレベルなら1日も早く導入したい」と吉田にずっと言っていたほどです（笑）。また、管理画面が見やすいことも気に入っています。

── 実際のオペレーションについて教えてください。

佐々木さま：管理画面上にその日に連絡するお客さまのリストが出ているので、それを確認した後にボタンを押すだけです。後はAIが上から順番に架電していき、お客さまからキャンセルや日程変更の希望が出たものだけが抽出されます。私たちは音源やスクリプトを確認して対応するだけなので、業務負担が明確に削減されています。

── 使い始めてからわかった課題はありますか？

斉藤さま：AIの音声が自然すぎて、AIだと気づかないお客さまが多くいらっしゃいました。そのため当初は冒頭で「AIエージェントです」とアナウンスしていたのですが、特にご高齢のお客さまが身構えて返答率が下がる問題が発生していました。かといって、アナウンスをしないと今度はAIだと気づかない状態で会話が成立しなくなり、別窓口にご意見が入ることもありましたね。

── どう解決されたのですか？

佐々木さま：冒頭アナウンスの「AI」という言葉を「自動音声」に変えました。これは思った以上に効果があり、以降はそういった問い合わせが激減しています。

── それは効果的なアイデアですね。ほかに工夫されていることはありますか？

佐々木さま：架電の30〜40分前にショートメッセージを送るようにしています。「日程が近づきました。この後050から電話が入ります。変更がなければ『変更ない』とお伝えください」といった内容です。これも非常に効果が大きく、かけ直し件数の削減に貢献しています。

── 現在の活用状況についても教えてください。

佐々木さま：2月の時点ではごく限定的なエリアでの利用に留まっていましたが、実運用での好感触を得られたことで徐々にエリアを拡大していき、4月からはほぼ全国に展開しています。

nocall.aiを予約確認だけに使うのはもったいない

── 導入の成果はいかがでしたか？

吉田さま：nocall.ai導入前の当日キャンセル率は約15%でした。それが導入後の2026年2月には約12.2%になったんです。その後もエリア拡大に合わせてキャンセル率が改善されており、3月には約7.3%、現在は約5.7%にまで下がっています。また、査定スタッフ1名あたりの査定件数も、1月、2月は約4.0〜4.2件だったのに対し、現在は約5.5件前後と増え、より多くのお車を査定できるようになったと感じています。

── それはすばらしいですね。金額換算するとどのくらいのインパクトになりますか？

吉田さま：査定が1件キャンセルになると、枠が埋められないことによる損失とガソリン代・高速代などを合わせて5万円ほどの損失になります。それが10%近く改善しているということは、1日あたりの査定予定が150件だとして、毎日約75万円分（15件×5万円）の機会損失を未然に防いでいる計算になります。査定件数は増加傾向にありますから今後、この数字はさらに拡大していく見込みです。

また、架電スタッフの人件費も6割削減の見込みが立ちました。将来的な架電件数増もAIエージェントの数を増やすだけで済みますからスケーラビリティも段違いです。

── 今後の展望についてお聞かせください。

斉藤さま：お客さまへのアポ架電の自動化に挑戦したいですね。前後のSMSや各種ツールを組み合わせてお客さま体験を設計できれば、メインの会話をnocall.aiに任せられる層は一定数いるのではないでしょうか。自動化が進むことで、これまで以上に多くのお客様のお車を査定することができます。お客様の大切な一台を、早く安心して査定できる存在でありたいと考えています。

佐々木さま：さらに、以前ご利用いただいたお客さまへのナーチャリングや、成約後のお客さまからの問い合わせ対応にも活用できる余地があります。よくある質問50〜100件を整理してAIに分岐させれば、特殊な質問だけ人が対応する運用が可能になるはず。nocall.aiを予約確認だけに使うのはもったいないと感じています。

── 最後に、nocall.aiのサポート体制についてはいかがでしたか?

斉藤さま：nocallの皆さんにはMOTA専任なんじゃないかと思うほど親身に対応いただきました。プロンプトの改善ひとつ取っても、こちらが「こうしたい」と伝えた数の3倍以上の提案をしてくださるんです。短期間でここまでの成果を引き出せたのは皆さんのおかげです。この数か月、絶大な安心感をもって改善に取り組むことができました。ぜひ、今後ともよろしくお願いいたします。

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