顧客からの問い合わせ対応をAIで効率化する方法｜人に引き継ぐ設計

お客さまからの問い合わせは、電話・メール・問い合わせフォームから届きます。例えばECを例にとると、送料のように毎回同じ答えで済むものもあれば、注文の記録を調べたり、責任者が判断したりしないと答えられないものも混ざっています。答えに迷う問い合わせほど詳しい担当者に確認が集まり、返事が遅れがちです。

この返品、受けていいのか分からない…

詳しい担当者は、今日はお休みです

答えられる人がいないと、お客さまを待たせてしまいます。

当社がご相談を受ける中でも、「詳しい人が休むと、返事が止まる」「夜や休日の問い合わせに、翌日まで返事ができない」という声をよく伺います。この記事では、お客さまからの問い合わせにAIを使うときの進め方を説明します。AIが答えてよい範囲、回答の下書き、人に引き継ぐ条件、電話の記録の使い方の順にまとめました。

この記事のポイント

お客さまからの問い合わせを「AIが答えてよいもの」「AIが下書きし、人が確かめて送るもの」「最初から人が対応するもの」の3つに分けてから始める
AIの回答や下書きには、根拠にしたFAQ・マニュアル・過去の対応を添え、お客さまに送るかどうかは人が決める
人に引き継ぐ条件を先に決め、AIが聞き取った内容を担当者に渡して、お客さまに同じ説明を繰り返させない

問い合わせ対応のAIは、任せる範囲と人に引き継ぐ条件から決める

問い合わせ対応をAIで効率化するには、まずAIが答えてよい範囲と、人に引き継ぐ条件を決めます。範囲を決めずにAIを窓口に置くと、答えてはいけない問い合わせにまでAIが答えてしまうおそれがあります。

AIに任せやすいのは、答えがFAQやマニュアルに書いてある問い合わせと、返信の下書きづくりです。お客さまに送る前には人が確かめ、AIだけで送る範囲は、前もって決めた一部に限ります。こうしておくと返事は早くなり、お客さまへの影響が大きい問い合わせは確実に人が受け持てます。

お客さまの問い合わせを、AIが答えてよいものと人が対応するものに分ける

まずは、届いている問い合わせを種類ごとに分けてみます。分けるときの目安は、答えが文書に決まっているかどうかと、間違えたときにお客さまへの影響がどれくらい大きいかの2つです。

分け方	問い合わせの例	AIの扱い
AIが答えてよい	営業時間、送料、支払い方法、手続きの方法	FAQやマニュアルをもとに、AIがその場で答える
AIが下書きし、人が確かめて送る	注文の状況、お届け日の変更、返品できるかどうか	AIが注文の記録や過去の対応を調べて下書きを作り、担当者が確かめて送る
最初から人が対応する	苦情、返金の金額、契約の変更、体調や安全に関わる相談	AIは内容を聞き取って、担当者に渡すだけにする

表の例は、分け方を説明するための例です。

どの問い合わせをどこに入れるかは、会社ごとに決めます。

AIに任せる範囲の決め方（説明例）

答えが文書に決まっている ↑

AIが答えてよい送料や手続きの方法など。FAQをもとに、その場で答える
AIが下書きし、人が確かめて送る返品の可否やお届け日の変更など。根拠はあるが、間違えるとお客さまに迷惑がかかる
AIが聞き取り、人が答える商品の使い方の細かな相談など。AIが内容を整理して担当者に渡す
最初から人が対応する苦情や返金の判断、体調に関わる相談など

間違えたときの影響が大きい →

4つの枠のうち、いちばん効果が出やすいのは、根拠の文書はあるが、間違えると困る問い合わせです。件数が多く担当者の時間を取っているのに、AIだけに任せるのは不安な問い合わせだからです。AIが下書きまで用意し、人は確かめて送るだけにすると、1件あたりの時間を減らしながら回答の質を保てます。

回答の下書きは、根拠を添えてAIに作らせる

メールや問い合わせフォームへの返事は、AIに下書きを作らせると早くなります。AIが使うのは、FAQ、対応マニュアル、過去にお客さまへ送った返信、注文や契約の記録などです。注文の記録などの業務システムには、AIが読み取りだけでつなぐようにし、データを書き換える権限は持たせません。

交換を求めるお問い合わせへの下書き（説明例）

お客さまから「届いた服のサイズが合わないので交換したい」とメールが来ました。返信の下書きをお願いします。

注文の記録を確かめたところ、交換を受けられる条件に当てはまります。交換の手順と、返送の方法を案内する下書きを用意しました。根拠：返品・交換のルール／注文の記録（お届け日）／同じ内容の過去の返信

商品に傷があるなど、ルールに書かれていない事情がある場合は、担当者に回します

下書きに根拠が付いていると、担当者は根拠の文書と見比べるだけで中身を確かめられます。AIが根拠を見つけられないときは、推測で答えを作らせず、担当者に回します。健康食品や化粧品のように使える表現に決まりがある商品では、表現の最終確認も人が行います。

当社のセミナー「AIに悩む会社から、AI×マーケティングで伸びる会社へ」でも、AIは送信の手前までにするとお伝えしました。お客さまとのやりとりと最終判断は、人が持つという考え方です。

通販の会社へのご提案では、返信は下書きを基本にし、AIがそのまま送るのは前もって決めた一部の問い合わせに限る形を考えました。下書きは、承認の画面で担当者が確かめてから送ります。

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人に引き継ぐ条件と、引き継ぎ方を決める

AIを窓口に置くときにいちばん大切なのは、どんなときに人へ引き継ぐかを、条件として書き出しておくことです。条件があいまいだと、AIが答えてはいけない問い合わせに答えたり、お客さまがAIとやりとりを続けても解決しなかったりします。引き継ぐ条件には、たとえば次のようなものがあります。

FAQやマニュアルに根拠が見つからない
お客さまが「人と話したい」と伝えた
苦情や強い不満が書かれている
返金の金額や契約の変更など、会社としての判断が要る
体調や安全に関わる内容が含まれる
同じ質問が繰り返され、AIの答えで解決していない

問い合わせを人に引き継ぐ流れ

受け付けるAIが問い合わせの内容と、注文番号などの必要な情報を聞き取る
範囲を確かめる任せてよい範囲か、引き継ぐ条件に当たるかをAIが確かめる。範囲内ならAIが答えるか、下書きを作る
担当者に渡す条件に当たれば、聞き取った内容の要約を付けて担当者に届ける。お客さまは同じ説明をしなくて済む
答えを追加する担当者の答えを確かめて追加する。次からは同じ問い合わせにAIが答えられる

引き継ぐときは、AIが聞き取った内容を要約して担当者に渡し、お客さまに同じ説明を繰り返させないようにします。担当者が答えた内容は、確かめてからAIの根拠に追加します。人が直したことを1行ずつ残していくので、同じ説明を何度もする必要がなくなります。

協同組合・共済の団体からのご相談では、相談窓口にAIを置き、夜間の受付とご相談の内容の聞き取りを任せる形をご提案しました。加入の見込みが高い相談は職員に引き継ぎ、対面を望む方やデジタルの操作が苦手な方には人が手厚く対応します。AIを入れる目的は、限られた職員の時間を、人の対応を本当に必要としている方に向けることです。

電話とコールセンターの記録から、よくある問い合わせを見つける

お客さまからの問い合わせは、メールだけではありません。電話で届く問い合わせは内容が記録に残りにくく、何を聞かれているのかが見えにくいままになりがちです。

当社は、通販・EC事業者の社内QAとコールセンターで、社内に専用機を置き、社内ネットワークから切り離した構成の仕組みを構築しました。社内の質問に答えられるのがベテラン2名だけという状態を解消しました。あわせて、問い合わせの約50%を占める電話の内容も、分析できるようにしています。

電話で何を聞かれているかが分かると、FAQに足すべき質問や、AIに任せられる問い合わせが見えてきます。

問い合わせの記録から分かること（イメージ）

使う記録

電話の応対メモ
問い合わせのメール・フォーム
レビューやアンケートの声

AIが分類する名前や電話番号を伏せてから、内容ごとに分ける

分かること

よく聞かれる問い合わせの一覧
FAQに足す質問と答え
商品や案内の分かりにくい点

お客さまの声は、電話のメモ・メール・レビューのように、すでに文章になっているものから使い始めます。こうすると、現場の作業を変えずに進められます。通話の録音を文字にして使うのは、その次の段階です。

分析には、お客さまの名前・住所・電話番号を使いません。入れる前に伏せてから扱います。

始める前に決めることと、効果の確かめ方

最初は、問い合わせの種類を1つに絞って始めます。件数が多く、答えがFAQやマニュアルに書いてあるものが向いています。

問い合わせ対応にAIを使う前に決める4つのこと

任せる範囲AIが答えるもの、下書きにとどめるもの、最初から人が対応するもの
引き継ぐ条件と受ける人どんなときに、誰に引き継ぐか
読ませない情報カードの番号などの決済の情報は、AIに読ませない
確かめる数字1件あたりの対応時間、返事までの時間、引き継いだ件数

始める前には、過去の問い合わせを使ってAIの回答を採点し、どの種類なら任せられるかを確かめます。効果は、1件あたりの対応時間や返事までにかかった時間を、始める前と後で比べて確かめます。当社では、空いた時間を何に使うかと、成果をどの数字で確かめるかを、支援を始める前にお客さまと一緒に決めています。

空いた時間は、人の対応が必要なお客さまに丁寧に向き合う時間や、問い合わせの記録をもとに商品や案内を直す時間に回せます。社員からの質問に答える社内の問い合わせ対応は、社内問い合わせ対応をAIで減らす方法で説明しています。当社の導入の進め方は導入支援のページで紹介しています。

マスターブレインを活用したお客さまの問い合わせ対応

マスターブレインは、会社にあるさまざまな情報・業務知識・判断基準を整理し、必要な場面で活用できるように設計する、会社専用のAI基盤です。

お客さまの問い合わせでは、FAQ・対応マニュアル・過去の返信・電話の記録を集めて整理し、AIが答えてよい範囲と人に戻す条件を決めます。AIは根拠を示して回答や下書きを用意し、送信・承認・最終判断はこれまでどおり人が持ちます。担当者が直した答えは「ルール帳」に1行ずつ残り、同じ問い合わせに同じ基準で答えられます（マスターブレインの仕組み）。

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。