Retell AIは、コンタクトセンター運営向けの音声AIプラットフォームを提供するスタートアップで、企業が質問に答え、アクションを実行し、必要に応じて発信者を人間につなぐことができるエージェントの構築を支援しています。同社のプラットフォームは現在4,000社以上の企業にサービスを提供しており、月間通話量は2026年初頭の3,000万件から9月には1億件以上に増加しました。
Retellが複雑なワークフローを持つ企業へのサービスを拡大する中で、通話品質と信頼性を高く保つためにOpenAIモデルを使用しています。現在、OpenAIモデルはRetell上の通話の80%の応答を生成し、顧客の解決率は80%を超えています。RetellはOpenAIモデル全体で1兆トークン以上の消費を達成しており、その採用規模を反映しています。
Retellのエンジニアは、未知のコードの調査から機能構築、問題のデバッグまで、開発全体でCodexを使用し、フロントエンドインターフェースのテストにはGPT-6 Astraを使用しています。Retellの共同創設者兼CEOであるBing Wu氏は次のように述べています。「私たちは顧客がベンダーを選ぶのと同じ方法でモデルを選びます。デモではなく実際の通話で判断します。OpenAIはその地位を獲得し続けています。」
企業向け音声エージェントは、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に留まる必要があります。Retellは、実際の本番シナリオから抽出した困難なマルチターン会話を使用して数十のモデルを比較するvCXベンチマークを構築しました。これは、モデルが指示にどれだけ従い、与えられた情報に基づき、適切なツールを呼び出し、自然な会話言語を使用するかをテストします。2026年10月13日のRetellのベンチマークでは、GPT-6 Astraが指示追従で89.7%を記録し首位となりました。
Retellはまた、GPT-6 Astraモデルのリリース前に行った評価を共有し、GPT-5.5が推論有効時に非幻覚率（88.0%）とツール呼び出し正確性（88.3%）の両方で最高位となり、Gemini-3.1-ProとClaude-4.6を両指標で上回ったことを示しました。また、推論無効時の非幻覚率でも首位でした。
Retellによると、OpenAIモデルを選択した新規顧客は引き続きそれらを使用しています。顧客はRealtime APIを通じてOpenAI Realtimeモデルにアクセスでき、OpenAIのテキスト読み上げを音声エンジンとして利用できます。RetellはOpenAIの新モデルをリリース当日に提供し、モデルの改善に合わせてベンチマークを再実行します。
コンタクトセンターチームはRetellを使用して、エージェントのビジネスコンテキスト、目標、ルールを定義します。開発者はさらにワークフローと統合を設定できます。通話中、Retellのハーネスは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、中断に応答するタイミングを管理します。GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra、GPT-5.5などのOpenAIモデルは、顧客の指示と会話コンテキストを使用して応答を生成し、ツール呼び出しを要求します。Retellは顧客システムとの統合を通じてこれらの呼び出しを実行し、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代表者にコンテキストを簡潔に伝え、彼らの追加質問に答え、顧客をつなぐ前に準備ができていることを確認します。通話後、RetellはGPT-5.6 Terraを使用してトランスクリプトを分析し、結果やその他のデータを抽出します。
このアプローチにより、Retellは80%を超える顧客解決率を報告しています。電子機器会社Ankerでは、エージェントが米国と英国でTier-1のアフターサポート（注文追跡、保証確認、トラブルシューティングを含む）を処理しています。Ankerは80.4%のケース解決率と63のNet Promoter Score（NPS）を報告しました。同チームはまた、エージェントのトーン、ペース、温かさが人間のエージェントに期待する基準を満たしていると述べました。
Pine Park Healthでは、Retellエージェントが予約リマインダーとプロアクティブなスケジューリングを処理し、結果を患者の医療記録に記録します。チームは医療アシスタントの時間を2.1人分のフルタイム職に相当する量を回復し、それを患者ケアに振り向けました。スケジューリングエージェントは、患者に連絡がついた際に55.7%の予約率を達成しました。
Retellプラットフォームの日中のトラフィックは、夜間の最低値の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維持するため、RetellはOpenAIとの専用サーバーを共有し、顧客間で共有しています。2026年10月13日のRetellのベンチマークでは、GPT-6 AstraとGPT-6 Solの最初の文の遅延中央値はそれぞれ883ミリ秒で、GPT-5.6 Lunaが497ミリ秒で最高位でした。
OpenAIのリージョナル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、Retellはネットワーク移動時間を短縮し、医療や金融サービスなどの業界で顧客のデータレジデンシー要件を満たすのに役立っています。Retellはまた、サービスの各層に冗長性を組み込んでいます。独自のテレフォニースタックを運用し、引き継ぎ可能な第二のスタックを用意し、音声およびモデルサービスのバックアップを備えて、サービス障害時でも通話を維持できるようにしています。
Retellの企業成長に伴いカスタムワークフローと統合のリクエストが増えると、エンジニアはコードベースの不慣れな部分で作業する必要がよくあります。コードを書く前に、彼らはCodexに高レベルの要件を与えます。Codexはコードを調査し、実際のデータと照合し、変更が必要な箇所を説明します。あるエンジニアは、Codexがこの調査を自分よりも上手く、はるかに速く行ったと述べています。
実装中、エンジニアによるとCodexは彼らが考慮していなかった詳細をしばしば捉えます。デバッグでは、Codexはログとデータベースレコードをコードと照合して何が起こっているかを調査します。Retellのエンジニアはまた、OpenAIモデル上で構築する顧客との作業でもCodexを使用し、顧客のアプリケーションでモデルがどのように応答するかを導く指示の作成などのタスクを迅速化します。
Webインターフェースの変更をテストするために、RetellはGPT-6 Astraのコンピュータ使用機能に依存しています。エンジニアがフロントエンドのプルリクエストを開くと、GPT-6 Astraがインターフェースを開き、クリックして流れをテストし、壊そうと試み、見つけた問題を報告します。Retellによると、以前のモデルではこの作業を確実に実行できませんでした。
Retellは採用を続けていますが、エンジニアリングチームはビジネスと同じペースで成長する必要はありませんでした。Retellは従業員あたり年間160万ドルの収益実行率を報告しています。Bing Wu氏は次のように述べています。「Codexを使用することで、エンジニアリングチームはあらゆる種類の困難なタスクでペアを組むことができる仮想チームメイトを得ました。」
すべての企業は顧客にどのようにサービスを提供したいかを知っています。Retellの目標は、その仕事に最も近い人々が専門知識を直接活用できるようにすることです。高度な音声AIと、独自のエージェントを構築、テスト、改善できるプラットフォームを使用します。次に、Retellは品質保証とシミュレーションの拡大、より多くの言語のサポート、ナレッジベースの自動学習の開発を計画しています。
OpenAIモデルが進歩し続けるにつれ、Retellは顧客が独自の方法で数百万人の発信者に世界クラスのサービスを提供できるようになることを期待しています。Bing氏は次のように述べています。「会社の顧客を会社自身ほどよく知る人はいません。私たちは彼らがその専門知識に基づいて行動し、AIエージェントを直接改善できるようにします。目標は、彼らがすべてを所有および運営する内部展開エンジニアのチームを構築することです。」