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問い合わせ対応をAIで楽にする前に整理する5項目

問い合わせ対応はAI活用・業務効率化と相性がよい領域です。ただし、分類軸や人の確認範囲を決めずにChatGPTや自動化ツールを入れると、返信品質のばらつき、誤送信、担当者の混乱が起きやすくなります。

最初から完全自動化を目指す必要はありません。Klarwiseでは、AIが分類・要約・返信下書き・通知を補助し、最終判断は人が行う半自動化を基本にしています。以下の5項目を整理すると、問い合わせ対応のAI活用を小さく安全に始めやすくなります。

1. 問い合わせカテゴリを決める

まず、問い合わせをどのカテゴリに分けるかを決めます。たとえば「料金相談」「導入相談」「既存顧客連絡」「不具合・要確認」「対象外」などです。カテゴリが曖昧なままAIを使うと、同じ内容でも毎回違う分類になり、担当者が結局すべて読み直すことになります。

2. 担当者候補と確認先を決める

AIは「誰に回すべきか」の候補を出せますが、最終的な担当判断は人が確認する前提にした方が安全です。カテゴリごとに担当候補、確認先、例外時の対応を決めておくと、Slackやメール通知までつなげやすくなります。

• 料金相談は代表または営業担当に通知する
• 既存顧客連絡は案件担当を確認してから通知する
• クレーム・返金・契約変更はAIだけで判断しない
• 担当者不在時の確認先を決めておく

3. 返信テンプレートと禁止表現を用意する

AIに返信下書きを作らせる場合、文体、含める項目、使わない表現を先に決めます。テンプレートがない状態でAIに任せると、丁寧すぎる文章、断定的すぎる文章、社内ルールに合わない表現が混ざることがあります。

返信下書きの条件:
- まずお問い合わせへのお礼を入れる
- 不明点は「確認が必要」と書く
- 金額・契約条件・納期は断定しない
- 最後に担当者が確認して返信する前提で作成する

4. AIに渡してよい情報 / 渡さない情報を分ける

問い合わせ対応では、顧客名、個人名、契約情報、金額、未公開資料などが含まれる可能性があります。AI活用前に、入力してよい情報と渡さない情報を分けておくことが重要です。

5. 通知・記録・改善の流れを決める

AIの出力を作って終わりにせず、どこに通知し、どこに記録し、次にどう改善するかを決めます。問い合わせ対応では、Slack通知、メール通知、Google SheetsやNotionへの記録がよく使われます。

1. 01

   問い合わせを受け取る

   フォームやメールの本文から、分類に必要な情報だけを取り出します。

2. 02

   AIが一次整理する

   カテゴリ、要約、担当候補、返信下書き、確認ポイントを作ります。

3. 03

   担当者が確認する

   事実関係、例外対応、契約・金額への影響、送信可否を人が判断します。

4. 04

   返信・記録する

   対応結果を残すことで、次回の分類軸やテンプレート改善につなげます。

相談前チェックリスト

無料相談では、詳細な顧客情報や社外秘資料は不要です。以下の概要だけでも、AI活用・半自動化の進め方を確認できます。

• 問い合わせの主な経路
• 月あたりのおおよその件数
• よくある問い合わせカテゴリ
• 現在使っているメール・フォーム・チャット
• 担当者振り分けの基準
• 返信テンプレートの有無
• AIに入れたくない情報
• 通知・記録したい場所