問い合わせ対応をAIチャットボットで減らす手順｜
よくある質問から始める

問い合わせ対応が負担になる理由と、AIチャットボットが向く場面

問い合わせ対応が重くなる最大の原因は、内容の難しさではなく「同じ質問の繰り返し」です。営業時間、料金の目安、手続きの流れ、社内の申請方法など、毎回ほぼ同じ答えを返している質問が多くを占める窓口は少なくありません。

こうした定型の質問は、AIチャットボットが得意とする領域です。一方で、個別の事情を聞いて判断する相談や、契約・金額の確定は人が対応すべきです。この記事では、定型部分だけをチャットボットに任せ、人は判断が必要な対応に集中するための手順を示します。

手順1：直近の問い合わせを棚卸しして分類する

最初にチャットボットを選ぶのではなく、直近1か月分の問い合わせ（メール、電話メモ、チャット）を一覧にして分類します。スプレッドシートに「日付・内容・回答にかかった時間・種類」を書き出すだけで十分です。

種類は「A：資料を見れば答えられる」「B：担当者の確認が必要」「C：個別判断・契約に関わる」の3つに分けます。Aの割合が高いほど、導入効果が見込めます。

問い合わせの分類
  A：資料を見れば答えられる（営業時間・手順・料金の目安）→ チャットボットに任せる
  B：担当者の確認が必要（在庫・進捗）→ 担当者へ引き継ぐ
  C：個別判断・契約（見積確定・クレーム）→ 人が対応する

手順2：回答の元になる資料を整える

AIチャットボットの回答の質は、登録する資料の質でほぼ決まります。よくある質問と回答を、1つの質問につき1つの答えになるよう書き直し、古い情報や部署ごとに食い違う記述をなくします。

次の3点を確認してから資料を登録してください。

• 同じ質問に対して、資料ごとに違う答えが書かれていない
• 料金・営業時間・手順など、変わりやすい情報の更新日が分かる
• 個人情報や社外秘の情報が資料に含まれていない

手順3：人に引き継ぐ条件を決める

チャットボットが答えられない場合に、お客様や社員が行き止まりにならないよう、担当者への連絡先を必ず案内します。資料に答えがない質問は推測で答えさせず、問い合わせ窓口に切り替える設定が基本です。

金額、契約条件、個人情報に関わる内容はAIに答えさせない範囲として最初に決めておきます。AIの利用ルールは、ChatGPT・Claudeの業務利用ルールの記事も参考になります。

手順4：社内向けから小さく始めて、効果を測る

誤回答の影響が小さい社内向け（手続き・社内ルールの質問）から始め、慣れてからお客様向けに広げるのが安全です。公開後は、よく聞かれる質問、答えられなかった質問、人に引き継いだ件数を月に一度見直し、資料を追加・修正します。

効果は「問い合わせ件数」「回答にかかった時間」「引き継ぎ件数」の3つで測れます。手順1で作った一覧と同じ項目で記録しておけば、導入前後を比べられます。

ラスタージの対応：AIチャットボット導入と業務システム連携

ラスタージでは、社内資料をもとに質問に答えるAIチャットボットの導入を支援しています。対応する範囲を絞って始められるため、まず小さく試して、効果が見えてから広げることができます。

さらに、問い合わせ内容の記録や担当者への通知などをGASとスプレッドシートで組み合わせれば、サーバー代などの月額運用費がかからない仕組みを加えることも可能です。ただしGASには実行時間などの制約があるため、向き不向きは事前にご説明します。

まとめ

問い合わせ対応をAIチャットボットで減らすには、①問い合わせの棚卸し、②資料の整備、③人への引き継ぎ条件、④小さく始めて効果測定、の4手順が基本です。定型の質問だけを任せ、判断が必要な対応は人が行う線引きが、失敗しないための前提です。

ラスタージ 田中達也は、AIチャットボット導入とDX化支援を低コストで承っています。現在の問い合わせの状況をお聞かせいただければ、チャットボットに向く範囲と費用の考え方をお答えします。