2026年版 Level AIの代替ツール8選：価格と適合性で比較

なぜLevel AIの代替を探すのか？

Level AIは優れた製品です。まずそれをお伝えしたいと思います。220件のG2レビューで5点満点中4.6を獲得しており、AutoQAは人間のQAチームがサンプリングする1%〜3%ではなく、すべての通話、チャット、メールを採点し、VistaPrintの事例ではQAとコーチングの工数が80%減ったと報告されています。

私のLevel AIレビューでは、その強みをすべて取り上げています。

私は2年間SEOに携わってきましたが、見たところ「Level AI alternatives」という検索は、ほぼ必ず4つの購買上の疑問のどれかに行き着きます。探し始める理由は次のとおりです。

• 公開価格がない。 Level AIの価格ページは404を返し、G2の価格ページにはプランがなく、平均割引は8%、体感コストは尺度の最上位である$$$$$です。金額が分かるのはデモの後だけです。
• 3か月の導入期間。 G2のレビュアーの平均は、導入まで3 months、投資回収まで4 monthsです。大企業向けのコールセンターQAとしてはごく普通ですが、40人のチームにとっては長い待ち時間です。
• AIスコアの精度。 「Inaccuracy」はG2で最も多くタグ付けされた不満で17件、翻訳精度についてもさらに11件あります。
• 通話向けに作られている。 Level AIのバーチャルエージェントは音声とチャットを対象とし、ヘルプデスクのチケットは対象外で、Zendesk Marketplaceでの検索でもLevel AIのアプリは0件です。

中堅企業のあるレビュアーは、精度の点をかなりはっきり述べていました。

"AI QA scores at times are not accurate, and they need to be more tailored towards our company's score sheets."

Tarrick W., G2

どれか1つだけでは決定的な欠点にはなりません。しかし重なると、300席規模の電話オペレーションではないチームが他を探し始める理由が見えてきます。

Level AIの代替ツールをどう選んだか

このリストのツールはすべて、Level AIがやっていること（会話の100%を採点する、エージェントをコーチングする、ライブで支援する）をするか、別の種類のキューに対して同じ根本的な課題を解決するかのどちらかです。2026年10月1日に、各ベンダーの価格ページと製品ページ、さらにトラストセンターを確認し、そのうえでG2とCapterraの実際のレビュー、およびRedditを集めました。

比較した項目は次のとおりです。

• 開始価格：ベンダー自身、またはそのマーケットプレイス掲載ページのもの。第三者の推定値は使っていません。
• 課金単位：席単位、会話単位、クレジット単位では、積み上がり方がまったく違うためです。
• チャネル：特に電話とチケットのどちらを扱うか、あるいは両方か。
• ヘルプデスクと電話システムとの連携：会話を読み取れないQAツールは、実質ただのダッシュボードだからです。
• 導入期間：G2のレビュアーのデータによるもの、およびセキュリティ認証。

大手ヘルプデスクベンダー1社は意図的に外しました。単一のポイント機能だけを売るツールも対象外にしました。

Level AIの代替ツール比較

並べて比較した表です。価格は、ベンダー自身にたどれた最も低い公開額を使いました。

1. eesel AI

最適な用途： ヘルプデスクを使うサポートチームで、チケットやチャットに回答する人間を採点するだけでなく、AIに回答させたい場合。

最初にはっきり言っておきます。eeselはコールセンターQAプラットフォームではないので、現場が電話中心の300人規模なら、Crestaへ進んでください。それでも、Level AIの代替を探しているチームの多くは、ボリュームの大半をヘルプデスクのメールとチャットで処理しています。そうしたチームにとって「QAが必要だ」の裏にある問いは、たいてい「エージェントが追いつかず、品質が落ちている」です。eeselが直接答えるのはそこです。

eeselのAIヘルプデスクチームメイトは、Zendesk、Freshdesk、Gorgiasにある既存のキューに参加します。過去のチケット、ヘルプセンター、ドキュメントから学習し、返信を下書きまたは送信します。QAを買う人にとって重要なのは次の点です。実際の顧客に回答する前に、過去の数百件のチケットを再生するシミュレーションを実行し、チームが実際に送った内容と照らして回答を採点します。

本当の違いはタイミングです。ここにある他のツールはすべて、顧客がすでに返信を受け取った後に会話を採点します。eeselはライブのサポートキューにAIを載せる取り組みを何年も続けてきて、そこで残った教訓は、返信の前に確認するほうが、後から採点するより優れているということです。eeselの営業通話である購入者がうまく言っていました（言い換えです）。顧客は、回答が間違っていたと分かるためだけに月次のQAレポートを待ってはくれない、と。

機能

• ヘルプデスク内で回答と返信の下書きを行い、各返信に承認、却下、保留レビューを付けられます。
• 本番投入前に過去のチケットでシミュレーションを行い、抜け漏れと提案された指示の変更点を表示します。
• 指示はチャットで話しかけながら平易な英語で編集でき、エージェントへのQAフィードバックにかなり近い感覚です。
• スクリプト化したいチーム向けのCLIとAPI。

メリット

• 公開価格と無料プランがあり、その日のうちに試せます。
• すべての機能がすべてのプランで使え、席数は無制限です。
• 品質問題を測るだけでなく、その原因（過負荷のキュー）に対処します。

デメリット

• 電話チャネルがないため、通話の採点や応答はできません。
• 人間のエージェントを採点するQAスコアカードツールではありません。

料金

eeselの料金は、月ごとに固定されたクレジットのまとまりです。無料プランに100クレジットが含まれ、その後は500クレジットで月額$299、1,000クレジットで$499、5,000クレジットで$1,899までです。処理したチケットまたはチャット1件が、解決の有無にかかわらず1クレジットとして数えられ、任意の超過分は上限付きで1クレジットあたり$0.80です。

結論： QAの悩みが実はチケット量の悩みで、ヘルプデスクを使っているならeeselを選んでください。通話の採点や人間エージェント用のスコアカードが必要なら外してください。その場合は読み進めてください。

2. Cresta

最適な用途： QA、ライブコーチング、顧客向けAIエージェントを1つのプラットフォームで使いたい、大規模で音声中心の大企業のコンタクトセンター。

Crestaは、最も近い同等のLevel AI代替です。1つのプラットフォームで3つの製品ラインが動きます。音声とチャット向けのAI Agent、ライブの人間担当者向けのAgent Assist、そして会話の100%を自動採点するConversation Intelligenceです（Cresta）。顧客にはユナイテッド航空やマリオット、CVSなどがあり、2026年4月には年間経常収益1億ドルを超えました。

機能

• 会話の100%に対するAuto-QA、さらにCoachとAI Analyst、予測CSATも。
• 行動ガイダンスとAI要約を備えたリアルタイムのAgent Assist。
• 今年リリースされたAIエージェントの構築・テストツール：Synthetic Customers（5月）、Conductor（6月）、Training Simulator（7月）。

メリット

• 幅広さ：AIエージェント、ライブ支援、QAがすべて共通のデータ層の上にあります。
• Trust Centerに並ぶ充実したコンプライアンス：SOC 2、ISO 27001、ISO 42001、PCI DSS、HIPAA、TISAX。
• G2の直接比較で、Crestaは使いやすさのスコアが高い（9.1対8.9）。

デメリット

• 導入はやや重めです。G2の導入のしやすさは、Level AIの8.8に対して8.2です。
• レビュー数が少ない：G2でLevel AIの220件に対して46件。

レビュアーは、ライブコーチングが中位の担当者に与える効果を評価しているようです。

"Cresta real-time coaching with representatives has improved productivity with the middle of the pack members. Representatives are getting prompts real-time to improve conversations without waiting for call reviews with a manager. Seen B players rising up the ranks."

Chad S., G2

同じレビュアーは注意点も付け加えていました。"You have to have patience and really a dedicated person who is almost an AI linguist..."

料金

Crestaは自社サイトでは見積もりのみです。AWS Marketplaceの掲載では、Agent Assistが12か月で$150,000、最大100,000通話または125,000チャットを含み、超過は1通話あたり$1.50、1チャットあたり$1.20です。この価格はAgent Assistのみで、QAとAI Agentは非公開で価格設定されます。詳しくはCrestaの料金の解説をご覧ください。

結論： 自動化とQAを1社にまとめたいFortune 500規模の電話オペレーションならCrestaを選んでください。数か月のチューニングに人員を割けないなら外してください。そしてCresta自体が候補に入っているなら、Cresta代替の記事は逆方向の話です。

3. Observe.AI

最適な用途： 銀行、医療、保険などの規制業種で、QAに加えて顧客向け音声AIを求める、音声重視のコンタクトセンター。

Observe.AIはLevel AIのほぼすべてをこなし、そのうえで自動化にさらに踏み込んでいます。Quality Agentsは通話とチャットの100%を貴社の評価基準で採点し、各スコアを根拠となる文字起こしの該当箇所に結び付けます（Auto QA）。VoiceAIとChatAIのエージェントや、ライブ支援のCompanion Agent（以前はReal-Time AIと呼ばれたもの）も販売しています。

機能

• Quality、Performance、Insightsの各エージェント。コーチング計画を作る新しいPerformance Agentsを含みます。
• CoBuilder：リリース前のシミュレーションとリグレッションテスト付きの、平易な英語で使えるエージェントビルダー。
• Zendesk、Salesforce、ServiceNow、Freshdeskとの連携。Five9、Genesys、NiCE、Talkdeskにも対応。

メリット

• 独自のLLMキーの持ち込み、モデルに渡す前のPII伏せ字化、米国、カナダ、EU、オーストラリアでのデータレジデンシー（Trust）。
• AWSでエージェント単位の価格目安が公開されており、Level AIにはありません。
• 270件のレビューでG2評価4.6。

デメリット

• 精度についてはLevel AIと同じ不満があります。「Accuracy Issues」（16件）と「Inaccuracy」（15件）が上位のデメリットです。
• 導入はG2で平均3か月、古い電話システムではさらに長くなることがあります。

"Getting it properly integrated with our legacy phone system took longer than promised, and the onboarding assumed more technical sophistication on our side than we had. If you've got a smaller IT team, budget extra time."

Prajwal N., G2

料金

Observe.AI自身の価格ページは現在404を返します。Customer Interaction Intelligence（QAとコーチング）のAWS掲載は12か月で1エージェントあたり$828、月額に直すと約$69です。Real-Time AIはさらに1エージェントあたり$828、画面録画は$144です。VoiceAIエージェントは分数とインタラクションの両方で従量課金されます。

結論： Level AIのQAの深さに加えて、規制業種向けのより強いデータ管理が欲しいならObserve.AIを選んでください。1週間でセットアップできる軽いツールが欲しいなら外してください。

4. Calabrio (Verint)

最適な用途： QAと要員スケジューリング、通話録音を1社でまとめたいインバウンドのコンタクトセンター。

1年前にCalabrioを見たきりの方への簡単なお知らせです。現在はVerintの一部です。2026年2月18日に、統合後の会社が単一の名称Verintを採用し、Calabrioの名前は製品ラインとして残ります。QAモジュールは現在Calabrio QM Intelligenceという名前です。

Level AIはQAが中心ですが、Calabrioは要員管理スイートで、QAはそのうちの1モジュールにすぎません。QM Intelligenceは最大100%の通話を採点し、Verintは顧客がAI生成のスコアリングで"95% to 99% accuracy"を得ていると主張しています。人間とAIのエージェントも同じビューで採点します。

機能

• 専門家の質問ライブラリ、または独自の質問と重み付けによるAuto QA。
• 要員管理：需要予測、スケジューリング、日中の調整、遵守状況。
• 1時間ごとのトレンドトピックと感情を備えたConversation Intelligence。

メリット

• スケジューリングと品質を1社で扱え、このリストでは珍しい点です。
• QAモジュールの席単位の公開価格があります。
• Verint Trust Centerに、ISO 27001、SOC 2、FedRAMPと並んでISO 42001（AIマネジメント）が掲載されています。

デメリット

• G2ではレポートが最大の不満で、貧弱なレポートと不十分なレポートがそれぞれ13件です。
• ZendeskやFreshdeskなど、ヘルプデスクのコネクタが挙げられていません。

"Took my company a couple of years to untangle themselves from Verint and Cisco in favour of AWS and Calabrio - find it quite funny that we're technically back on Verint now."

u/werejustnervouskids, Reddit

料金

Verint自身のページには"Contact Sales"とありますが、AWS Marketplaceの料金表ではQuality Managementが1ユーザー年額$492（月額$41）、要員管理が$468、アナリティクスが$828、Calabrio ONEスイート全体が1ユーザー年額$1,500です。AI QAの利用は非公開の契約の中で価格設定され、100席を超える注文は営業に回されます。

結論： 人員配置と品質が同じリーダーの下にあり、Amazon ConnectまたはFive9を使っているならCalabrioを選んでください。レポートの柔軟性が最優先なら外してください。

5. Balto

最適な用途： 保険販売、債権回収、医療などの、スクリプトとコンプライアンス重視の電話チーム。

Baltoはライブ通話ガイダンスから始まり、今でも多くの競合よりそれが得意です。エージェントが話している間、プロンプトを表示し、チェックリストを自動でチェックし、必要なときにコンプライアンスのアラートを出します。現在は、AI QA、コーチング、メモ、インサイト、Togoという音声AIエージェントを1つのライセンスにまとめています（Balto）。通話中のエージェントコーチングが最も必要なら、ここではBaltoが最も強い選択肢です。

機能

• AgentGPT、サイズ変更可能なワークスペース、自動チェックのチェックリストを備えたリアルタイムのエージェント支援。
• 自然言語のスコアカードによる通話の100%に対するAI QA。
• 50以上の連携。VICIdial、Convoso、TCNなどのダイヤラーに大きく偏っています。

メリット

• ここで最大のG2実績：596件のレビューで4.8。ただし多くが謝礼付きとタグ付けされています。
• G2上の導入は約2か月で、Level AIの3か月より速い。

デメリット

• ヘルプデスク連携が一切なく、チケット中心のチームには向きません。
• 速い通話ではプロンプトが繰り返されたり、外れたりすることがあります。

"My workplace has. It's called Balto. It's been a few months and still it seems mildly helpful. Moreso for new agents by bringing up the workflow or reference material."

u/Alternative_Seat9394, Reddit

料金

見積もりのみです。G2上のBaltoの注記には、"flexible, unlimited-use pricing with per-seat and concurrent licensing options, free admin licenses, and POCs available."とあります。G2のレビュアーは、中堅企業のコストをカテゴリ平均より13%高く、平均割引は11%、回収期間は12か月としています。

結論： 特に台本のある通話の新人エージェントについて、問題が通話中に起きていることならBaltoを選んでください。通話後の深い分析やチケット対応が必要なら外してください。

6. evaluagent

最適な用途： 席単位の価格が公開されていることを求める、コーチング主導のコンタクトセンター。特に英国とEU。

evaluagentは、このリストで最も透明性の高い選択肢です。AutoQMで会話の100%を採点し、そのスコアを1対1の面談やパフォーマンス計画、さらにゲーミフィケーションなどのコーチングにつなげます。顧客は英国に偏り（Jet2、Vitality、Capital on Tap）、最近は他社のボットも、人間に使うのと同じエンジンで採点し始めました（AI agents）。

機能

• 混合スコアカード、ランダムなAutoWorkQueues、キャリブレーション、エージェントからの異議申し立てを備えたAutoQM。
• Conversation intelligence：問い合わせ理由、予測CSAT、感情、脆弱性の検出。
• Zendesk、Freshdesk、Salesforce、HubSpotとのヘルプデスク・CRM連携。Genesys、Five9、Talkdeskにも対応。

メリット

• 公開価格。
• 顧客はEU、オーストラリア、米国のホスティングを選べ（Trust Centre）、ISO 27001、SOC 2、GDPR、HIPAAに対応。
• ランダムな通話選択により、エージェントがプロセスを信頼しやすくなります。

デメリット

• レビュアーによると、文字起こしはアクセントに弱い。
• 一部のユーザーにはナビゲーションとフィルターが古く感じられる。

"I've often found that the navigation can feel clunky and outdated, with extra clicks needed to locate specific data or adjust date-range filters."

Ravi S., G2

料金

価格ページより：AutoQMとImprovementは1ユーザーあたり月額$35から、AutoQMとConversation Intelligenceは$65です。AIエージェントや大量処理は会話単位で、要問い合わせの価格設定です。無料トライアルはありませんが、デモの後に概念実証を受けられます。

結論： 公開価格とコーチング文化を求める中規模のコンタクトセンターならevaluagentを選んでください。ボリュームの大半がアクセントの強い通話なら外してください。

7. Zendesk QA

最適な用途： すでにZendeskを使っていて、別のプラットフォームなしで100%のQAを求めるサポートチーム。

Zendesk QAは、2024年にZendeskが買収したKlausが前身です。現在はZendesk内でチャットとメール、そして通話も採点します。ZendeskのAIエージェントも自動で検出し、同じスコアカードで追加料金なしに採点します（Zendesk）。音声QAは、Zendesk TalkまたはAircallの通話の100%をカバーします。

機能

• Tone、Empathy、Solution offeredを含む8つのシステムカテゴリを備えたAutoQA。
• 最大2,000文字のプロンプトによる、カスタムのAIプロンプトベースのカテゴリ。
• Spotlightが、解約リスクやエスカレーション要求、録音の告知漏れをフラグ付けします。
• Zendeskのボット向けに組み込まれたAIエージェント採点。

メリット

• Zendeskチームにとって、このリストで公開されている最も安いQA価格。
• エージェントが新しいツールを覚える必要がない。
• 24件のレビューでCapterra評価4.9。

デメリット

• 土台としてZendesk SupportまたはSuiteプランが必要で、どのプランにもQAは含まれていません。
• 他のヘルプデスクは二次的なソースとしてのみ接続され、4〜6時間ごとに同期されます。

"+1 for Klaus, I never had any issues with them, support was amazing (not that it was needed a lot tbh). And they work with everything - so chats, emails, calls etc."

u/Current_Jellyfish_27, Reddit

料金

QAのアドオンは、ZendeskのEmployee Service料金によると、1エージェントあたり月額$35（年払い）です。Customer Serviceのページには、代わりにWorkforce Engagement Bundle（QAとスケジューリング）が1エージェントあたり月額$50であります。これをSuite Professionalの1席$115に足すと、1エージェントあたり月額$150になります。全体像はZendesk AIの料金のガイドをご覧ください。

結論： Zendeskが拠点で、人間とボットを1か所で採点したいならZendesk QAを選んでください。電話がGenesysやNiCEのようなコンタクトセンタースイートを通っているなら外してください。セットアップについては、スコアカード作成とエージェントフィードバックのガイドをご覧ください。

8. Rippit（旧MaestroQA）

最適な用途： 無料で始められるセルフサービスのAI QAを求める、Zendeskベースのサポートチーム。

長年、MaestroQAはZendesk向けの定番QAツールでしたが、2026年にRippitとなり、"from the ground up as an AI-first platform."として作り直されました。QAは今では、解約や顧客フィードバック、チャットボット監視のエージェントと並ぶ、平易な言葉で使うエージェントの1つです。以前のルーブリックやスコア、契約もそのまま引き継がれます。

名称変更で意見は分かれました。私が一番気に入っているのは、上のフローです。AIメトリックを人間の採点者の判断と並べてテストし、一致するまで調整してから、すべてのチケットで実行します。これはどんなAIサポートQAにも必要な規律です。

機能

• LLM、フレーズ一致、プロセスの各メトリックによる、チケットの100%に対するAutoQA。
• 重み付けセクション、ボーナス、自動不合格の質問を備えたScorecard Builder。
• 解約リスク、製品フィードバック、コーチング、チャットボット監視のためのエージェント。スケジュール実行が可能。

メリット

• 無料プランと公開価格があり、以前のデモのみのモデルから大きく変わりました。
• 325件のG2レビューで5点満点中4.8。
• セキュリティはSOC 2 Type 2、ISO 27001、ISO 42001、PCI DSS Level 1をカバー（Trust Center）。

デメリット

• 今のところ、新製品が接続するヘルプデスクは2つだけで、主なものはZendeskです。以前の60以上のコネクタ（Five9、Talkdesk、Gorgias、Salesforce）は、旧MaestroQA側にあります。
• QAに特化したブランドから離れたことを好まなかったQAの購入者もいました。

"The rebrand of MaestroQA to Rippit shifted the focus away from a QA brand so we won't be renewing our contract."

kristen a., G2

料金

Rippitの価格ページより：Freeは$0（エージェント実行100回とAIクレジット$100）、Starterは月額$185（300回）、Growthは月額$495（1,000回）、そしてシングルサインオン付きのカスタムEnterpriseプランです。エージェント実行1回は保存したワークフローの1回の実行にあたるため、毎週20人のエージェントをコーチングすると週20回の実行になります。AI利用は上乗せなしの原価で請求されます。

結論： Zendeskを使っていて、営業電話なしで今日の午後にAI QAを試したいならRippitを選んでください。会話が電話システムにある、または新製品がまだ接続していないヘルプデスクにあるなら外してください。

Level AIの代替ツールは価格でどう比べられるか？

価格はLevel AIから離れる最も多い理由なので、透明性の全体像を1か所にまとめます。

表示価格が隠していることがいくつかあります。

• 単位が違います。 evaluagent、Calabrio、Observe.AI、Zendesk QAは席単位で課金します。CrestaのAgent Assistは支援した会話単位で課金します。Rippitはエージェント実行単位で、eeselは処理したチケットまたはチャット単位です。evaluagentの$35プランで50席のチームは月額$1,750を支払い、同じチームがZendesk QAを使うと、QAとZendeskの席で$1,750を支払います。
• マーケットプレイス価格は契約です。 Observe.AI、Calabrio、Cresta の数字は、12か月の返金不可の条件が付いた各社のAWS Marketplace掲載のものです。個別の見積もりはそれより低くなることもあります。
• 導入期間もコストです。 G2がLevel AI、Cresta、Observe.AIについて報告している3か月の導入は、誰かがスコアを信頼するまでの3か月分の支払いを意味します。

ツールが稼働した後に何を追跡するかを確認したい場合は、サポート指標のガイドとAI CSATの記事が良い出発点です。

どのLevel AI代替ツールを選ぶべきか？

キューの状況から出発して、私ならこう決めます。

• 電話で300人以上のエージェントがいて、自動化も欲しい： Cresta。規制業種ならObserve.AI。
• スケジューリングとQAを一社で： Calabrio。
• 台本があり、コンプライアンスの厳しい通話の新人エージェント： Balto。
• 公開価格と強力なコーチングを求める中規模のセンター： evaluagent。
• Zendeskを使っていて、人間とボットを採点したい： Zendesk QA。無料で始めたいならRippit。
• ボリュームがチケットとチャットで、キューそのものが本当の問題： eesel。

私が最もよく見る間違いは、主にメールに答えるチームがコールセンターQAプラットフォームを買うことです。音声機能に支払い、導入を何か月も待ち、それでもキューは長すぎるままです。それが当てはまるなら、最高のAIヘルプデスクソフトウェアや、サポートQAツールの広い比較のほうが、上のコールセンター系のどの名前よりも役立ちます。電話回線も運用しているなら、AI音声エージェントのまとめがその側面を扱っています。

チケットキューでeeselを試す

ヘルプデスクのキューが長くなると品質が落ちるのがきっかけでLevel AIを見始めたなら、eeselのAIヘルプデスクチームメイトは原因に取り組みます。数分でZendesk、Freshdesk、Gorgiasに接続し、過去のチケットから学習します。そのうえで、顧客1人に返信する前に、数百件のチケットにどう答えたかを確認できます。間違えたときは、新人を指導するように、平易な英語で直します。無料プランは100件のチケットをカバーするので、今週そのテストができます。eeselを試す。