カスタマーサポートの問い合わせをAIで整理する — 分類・優先度づけ・下書き

受信箱にたまった問い合わせを、返信を書く前にまず仕分けするだけで小一時間かかる、ということはよくあります。このレッスンを終えると、複数件の問い合わせを「カテゴリ」「優先度」「返信下書き」の3点セットに整理し、対応の順番を短時間で判断できるようになります。

問い合わせの山が対応を遅らせる理由

サポート窓口に届く問い合わせは、不具合報告・使い方の質問・返金依頼・単なる感想が入り混じって届きます。件数が多い日は、内容を読んで緊急度を判断するだけで時間を取られ、本来すぐ対応すべき重大な不具合報告が、他の問い合わせに埋もれてしまうことがあります。担当者ごとに優先度の感覚が違うと、同じような問い合わせでも対応の速さにばらつきが出ます。AIに「整理して」とだけ頼んでも、この判断基準のばらつきは解消されません。分類と優先度の軸を先に決めておくことが、使える仕分け結果を得る分かれ目になります。

入力→処理→出力で仕分けする

手順は次の3つです。

1. 入力を整える。複数件の問い合わせ本文をそのまま貼り付けます。件名や送信者情報を削る必要はありません。
2. 分類基準と優先度軸を指定してAIに渡す。「以下の問い合わせを『不具合報告・使い方相談・返金依頼・その他』のいずれかに分類し、緊急性（高・中・低）と、その根拠となる本文中の一文を挙げてください。あわせて各件に返信の下書きを作成してください」のように、カテゴリ・判断軸・出力形式まで指定します。
3. 結果を照合する。生成された分類・優先度・下書きを、元の問い合わせと1件ずつ突き合わせます。特に返信下書き内の顧客名・注文番号・金額は必ず確認します。

例えば「アプリが起動しない、至急対応してほしい」「使い方がわからないので教えてほしい」「先月の請求額が違う気がする」という3件の問い合わせは、この手順を通すと「不具合報告／緊急性：高／根拠：至急対応してほしい」「使い方相談／緊急性：低」「返金依頼／緊急性：中／要確認：請求額の相違」といった一覧に整理できます。返信下書きも同時に生成させれば、担当者は下書きの事実確認と調整に集中できます。

精度と注意点

この手順は問い合わせ件数が多いほど効果を発揮しますが、AIは皮肉や婉曲表現、複数の要件が混ざった長文の意図を取り違えることがあります。ただし、これは分類作業に限った話ではなく、AI要約全般に共通する限界です。返信下書きに含まれる顧客名・注文番号・金額といった項目は、送信前に必ず人が原文と照合してください。もっとも重要なのは、顧客の個人情報を含む問い合わせ本文を外部のAIサービスに貼り付ける行為そのものです。サービスによってはデータが学習や第三者提供に使われる可能性があるため、自社のプライバシーポリシーやデータ取り扱い方針、契約しているAIサービスの利用規約を事前に確認し、必要であれば氏名や連絡先を仮名に置き換えてから貼り付けるといった配慮が求められます。

こう使う — 次の一歩

この分類結果を蓄積すると、単なる仕分けを超えて「どのカテゴリの問い合わせが増えているか」という業務分析に使えます。パターンを見つけて意思決定に活かす方法は業務情報をAIで分析するレッスンで扱っています。また、問い合わせの中に含まれる競合製品への言及や市場の声を拾いたい場合は、AIでマーケティング・競合リサーチを行うレッスンで紹介する情報収集の手順が応用できます。業務全体でのAI活用を体系的に学びたい方は、AI at Work：実践スキル講座の案内もあわせてご覧ください。

参考文献