Ver 1.10.3 ソフトウェア更新のお知らせ(2026年5月28日)

過去やりとりの確認中は表示を固定し、最下部ではリアルタイムに追従するようスクロール動作を最適化しました。
音声認識リアルタイム中の過去のやりとり確認が行いやすくなりました。

リアルタイム表示において、通信が一時的に不安定になった際の復帰プロセスを改善しました。
これまでは通信切断時にお客様による画面の再読み込みが必要でしたが、今後はシステムが自動で再接続を行うようになりました。

音声認識において、2026年6月1日より下記モデルはご利用できなくなります。
下記モデルをご利用中のお客様はご変更ください。

廃止モデル：
– gemini-2.0-flash
– gemini-2.0-flash-lite

モデル変更方法：
URL：https://prd-001-mng.vloom.jp
管理画面＞管理＞生成AIモデル選択＞モデルを変更し、右下の保存ボタンを押下。

これまで画面上部のヘッダーに配置していたマニュアルへのリンクを、サイドバーへ移動しました。

アクセス許可IPアドレス項目のメモ欄に不正な文字が入力されていた場合、削除が行えない不具合を修正しました。

これまで管理画面にログインできるユーザーは一律で全機能をご利用いただけましたが、
本リリ ースより「ボット対応履歴のみを閲覧できるオペレーター向けユーザー」と「設定・分析まで操作できる管理者向けユーザー」を分けてご利用いただけるようになりました。

※ユーザーごとの権限設定は、管理画面の権限設定画面より行えます。

外部ツール連携先として「日本郵便」を追加しました。
「郵便番号・デジタルアドレスAPI 」と連携することで、シナリオ内で住所の正規化、郵便番号から の住所引き当て、事業所情報の取得などを行えるようになります。お電話で受け付けた住所のクレンジングや、配送・物流関連のシナリオ構築にご活用いただけます。

※ご利用にはお客様にて日本郵便側の API 利用申請およびクライアント ID／クライアントシークレットの取得が必要です。連携設定画面から登録のうえご利用ください。

外部ツール連携先として「kintone」を追加しました。
シナリオエディタのウェブフックノードに kintone 専用の編集 UI が表示され、「レコード検索」「レコード作成」「レコード更新」の 3 つの操作を、kintone アプリのフィールド一覧から選択するだけで設定できます。
必須項目の一括追加や、検索結果の先頭レコード ID・ヒット件数を後続ノードで利用するための変数も自動で保存されます。

※ご利用には kintone 側でのアプリ準備、および API トークンの取得が必要です。
　連携設定画面で kintone の URL・アプリ ID・API トークンを登録のうえご利用ください。

外部ツール連携先として「Slack」を追加しました。
ボイスボット切断時に、通知先としてSlackを選択できるようになります。
お客様が応対した通話内容を、指定したチャンネルへ通知できるようになります。

※ご利用にあたり、SlackのWebhookURLの発行が必要になります。

これまで Salesforce 連携では「取引先責任者（Contact）」のみを対象としていましたが、本リリースより以下 5 つのオブジェクトに対応しました。

対応オブジェクト：
– 取引先（Account）
– リード（Lead）
– ケース（Case）
– ToDo／活動（Task）
– 取引先責任者（Contact）

シナリオエディタの Salesforce ノードに「オブジェクト選択」と「アクション（検索／作成／更新）」の選択 UI を追加し、より直感的に設定できるよう刷新しました。

シナリオエディタのツールバーに「自動整列」ボタンを追加しました。
ボタンを押すだけでノー ドが階層的なレイアウトに整列されるため、ノード数が増えたシナリオでも全体構造を素早く整えら れます。
あわせて、エラーリトライなどで前のノードへ戻る「ループバック」の線を色付きで強調表示するよ うにし、シナリオ全体の流れが把握しやすくなりました。

シナリオエディタのノード接続作業を簡略化しました。
各ノードのハンドル横に「+」ボタンが表示され、クリックするとノードタイプの一覧が開きます。
一覧から選択するだけで、接続済みの新しいノードがその場に追加されます。
自己ループなど不正な接続はバリデーションで自動的に防止されるため、シナリオ構築時の手戻りを 減らせます。

お客様から伺った値を読み上げて確認する「復唱・確認」機能を、質問ノード（say_input）に追 加しました。
お客様が「いいえ」と答えた場合の再入力や、リ トライ上限を超えた場合の遷移先までを 1 つのノード内で完結できるため、誤認識・誤入力に強い対話シナリオを実現できます。