METHOD
問い合わせの一次対応を AI に下書きさせる。受付から回答案まで AI、人は読んで送ることと手続きの判断だけ【業務フロー・指示文付き】
変わるのは「返す速さ」ではなく「担当者が最初に見るもの」です。
問い合わせの一次対応は、受け取り、顧客を照会し、何を聞かれているかを読み、規定に沿って返す仕事で、担当者の時間の多くがここに取られる。「AI が下書きし、人が送る」の型を当てはめ、人に残す判断を3回に固定した。
- 問い合わせの一次対応を「受付 → 照会 → 意図の把握 → 回答案 → 手続き → 解決の確認」の順に、AI が下書きまで進める設計
- 顧客に返す前に必ず人が読む形から始め、手続きと FAQ の更新を人の判断に残す考え方
- 業務フローと AI への指示文（設計用プロンプト）で、自社の問い合わせ窓口を同じ形に組み替える手順
下の「AI への指示文」を Claude に貼ると、業務フローを踏まえて、自社向けの設計を質問しながら組み立てられます。
業務フローと AI への指示文
この記事の業務フロー（To-Be）と、自社向けに設計を組み立てる AI への指示文を無料でお渡しします。右の3つを入れると、ダウンロードのボタンが出ます。
- 業務フロー（To-Be）工程ごとの人／AI／データの担当と、人が判断する場所
- AI への指示文（設計用プロンプト）業務フロー入り。Claude に貼ると、自社向けの設計を質問しながら組み立てます
01結論：何が変わるのか
変わるのは「返す速さ」ではなく「担当者が最初に見るもの」だ。As-Is では、担当者は受付箱の生の文面から始め、顧客台帳を開き、過去のやり取りと FAQ を探してから書き始める。探す時間が、答える時間より長い。To-Be では、問い合わせが届いた時点で AI が分類し、顧客情報を引き、FAQ と規定から根拠付きの回答案を作る。担当者が最初に見るのは、回答案と根拠と足りない情報の一覧になる。人がやるのは 回答案を読んで送る（判断1）・返金や解約などの手続きを実行するか決める（判断2）・FAQ に足すか決める（判断3） の3回。立ち上げ期は、AI に顧客へ直接返させない。
03AI 化の進め方、6つのフェーズ
大手と中小で中身は違っても、進め方の順番はどの会社でも同じです。フェーズごとに「目指す状態」と「実行内容」を置き、塗りがこの事例の位置。
04カスタマーサポートの業務フローのどこを AI 化したか
カスタマーサポートの仕事は6つのカテゴリーに分けられます。この業務が扱うのは、「回答・対応」の4つのステップのうち C-31〜C-34（過去事例・ナレッジ検索〜有人対応切り替え） です。
05効率化の段階
この業務は L0（手作業）から L3（自動実行） へ。起点が「担当者が受付箱を開く」から「問い合わせが届く」に移り、人は回答案の確認と送信、手続きの可否だけになる。
06Before（As-Is）：担当者が受付箱の生の文面から始める。探す時間が答える時間より長い
問い合わせは窓口ごとに届き、担当者はまず誰からの何の話かを調べる。答えは FAQ や過去のやり取りに散っていて、探し方は人によって違う。
07After（To-Be）：同じ7工程を、AI が受付から回答案まで進める。人は読んで送ることと、手続きと FAQ の判断だけ
工程は変えない。問い合わせが届いた時点で AI が動き、担当者の前には回答案と根拠が揃った状態で置かれる。顧客に返すのは人。
- 問い合わせには顧客の氏名・連絡先・相談内容が入る。AI に入れるのは、入力を学習に使わない契約のサービス（法人プランか API）に限り、回答に要らない個人情報は外す
- 顧客に示す利用目的に「問い合わせ対応での AI の利用」が読み取れるようにしておく
- 返信は人が読んでから送る。病歴や与信など、慎重な扱いが要る内容は AI の回答案を使わず人が対応する
問い合わせの一次対応を AI 化する手順
- 受付：受け取って分ける：窓口をまたいで集め、種類で分ける
- 顧客の照会：顧客情報を引く：契約と履歴を回答案の横に並べる
- 意図の把握：意図を読む：足りない情報を聞き返し案にする
- 回答案：回答案を作る：FAQ と規定から。根拠の箇所を添える
- 手続き：必要な項目を揃える：手続きに要る情報を一覧にする
- 解決の確認：未解決を拾う：返事が無い・不満が残る案件を出す
- FAQの更新：追記案を作る：人が直した回答案から差分を拾う
08工程ごとの担当の変化
工程の形は変えず、集める・調べる・下書きするを AI に移した。人に残るのは 回答案を読んで送る・手続きの可否・難しい案件の引き継ぎ・FAQ に足すかの判断 の4つで、判断は3回。
メール・フォーム・チャットの受付箱を順に開く
AI が窓口をまたいで問い合わせを集め、種類で分ける
顧客台帳を別の画面で開き、契約と履歴を探す
AI が顧客情報を引き、契約と過去のやり取りを回答案の横に並べる
足りない情報をメールで聞き返し、返事を待つ
AI が何を聞かれているかを読み、足りない情報を聞き返し案にまとめる
FAQ と過去の返信を探し、一から書き起こす
AI が FAQ と規定から回答案を作り、根拠の箇所を添える。人は読んで直すか送るか決める
管理画面で変更や返金を手で行う
AI が手続きに要る項目を揃える。実行するかどうかと操作は人
解決したかを担当者が覚えておく
AI が返事の無い案件や不満の残る案件を拾う。難しい案件は人が経緯ごと引き継ぐ
更新されず、同じ質問に毎回書き起こす
AI が人の直した回答案から FAQ の追記案を作る。人が採否を決める
09設計のポイント
人の判断は3回に固定する
- 判断1 回答案を読んで送る: 根拠の箇所と照らして、直すか送るか決める。立ち上げ期はすべての回答をここに通す
- 判断2 手続きを実行するか: 返金・解約・契約の変更は、お金や契約が動く。AI は必要な項目を揃えるまでで、実行は人
- 判断3 FAQ に足すか: 人が直した回答案は、FAQ が足りていない印。追記案を読んで採否を決めると、次の回答案に効く
AI の外に残るもの
- 顧客への送信。立ち上げ期は、聞き返しも回答もすべて人が読んでから送る
- 怒りや不安の強い問い合わせ、例外の多い案件。経緯ごと詳しい人に渡す
- 何を FAQ と規定に書くか。AI が答えられる範囲は、ここに書かれた範囲で決まる
役割の移動
- 窓口担当: 探して書く人 → 回答案を読んで送り、手続きを決める人
- AI: 文面を整える道具 → 受付から照会・回答案・未解決の拾い上げまでを通す担当
- FAQ・規定: 担当者が探しに行く資料 → 回答案の根拠になり、直しが戻ってくる場所
次の分岐
- 人がほとんど直さずに送っている種類の問い合わせから、AI が直接返す範囲を広げる。どこまで広げるかは運用の記録を見て人が決める（候補）
- 海外の通信・金融・SaaS では、問い合わせの多くを AI で完結させる事例がある。ページ下の参考事例に出典付きで載せている
- 手続きのうち、取り消せる軽いもの（再送や設定の案内など）から AI の実行に移す（候補）
11まとめ
- 問い合わせが届いた時点で AI が動き、担当者の前には回答案と根拠と足りない情報が揃う
- 人の判断は「読んで送る・手続きの可否・FAQ に足すか」の3回。立ち上げ期は、AI に顧客へ直接返させない
- 数字は、運用に乗せてから計測する
この記事を書いた人
採用・組織人事のコンサルで200社以上、AI系ブティックファームで事業責任者。いまは AI 前提の組織設計を、自社で回しながらクライアントに提供している。
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