カスタマーサポートを革新！AIで問い合わせ分類を自動化する方法

毎日、お客様から届くたくさんの問い合わせメール。

その一つひとつを確認して、担当部署に振り分ける作業、本当に大変ですよね。

私も以前は、「この作業、もっと楽にならないかな…」と、毎日のように思っていました。

実は、その悩み、AIの力を借りることで解決できるかもしれません。

今回は、AIを使って問い合わせの分類を自動化し、カスタマーサポートの現場を劇的に変える方法について、わかりやすくお伝えします。

なぜ今、問い合わせ分類の自動化が必要なのか？

「今までも手作業で何とかなってきたし…」と、考えている方もいらっしゃるかもしれません。

しかし、日本のビジネス環境は大きく変化しており、従来のやり方では限界が近づいているのが現実です。

なぜ今、自動化がこれほどまでに重要視されているのでしょうか。

日本のカスタマーサポートが抱える深刻な課題

ご存知の通り、日本では少子高齢化が進み、多くの業界で人手不足が深刻化しています。

特に、丁寧な対応が求められるカスタマーサポートは、精神的な負担も大きく、人材の確保や定着が難しい職種の一つと言われています。

限られた人数で増え続ける問い合わせに対応しようとすると、どうしても一人ひとりの負担が大きくなり、長時間労働につながってしまいますよね。

この負のサイクルは、スタッフの疲弊を招き、サービスの質の低下にも直結しかねない、非常に危険な状態なんです。

業務の属人化が引き起こすリスク

「この問い合わせは、Aさんじゃないと分からない」

「Bさんが休むと、この業務が完全に止まってしまう」

あなたの周りでも、こんな状況はありませんか？

これは「業務の属人化」と呼ばれる状態で、特定のスキルや知識が個人に集中してしまっていることを指します。

問い合わせの分類ルールがベテランスタッフの頭の中にしかない、といったケースは典型例です。

これでは、その人が急に休んだり退職したりした途端に、業務が回らなくなってしまいます。

新人教育にも時間がかかり、チーム全体としての対応力が上がりにくいという問題も抱えています。

対応の遅れが顧客満足度を下げる

お客様からの問い合わせは、いわば「助けを求める声」です。

その声に気づき、適切な担当者へ届けるまでの時間が長ければ長いほど、お客様の不満は募っていきます。

手作業での分類では、どうしても見落としや判断ミスが発生しがちです。

「たらい回しにされた」と感じさせてしまったり、返信が大幅に遅れたりすることは、顧客満足度を大きく下げる原因となります。

たった一度の不快な体験が、大切なお客様を失うことにもつながりかねません。

単純作業がスタッフのやる気を奪う

毎日毎日、メールを開いては同じような基準で振り分ける。

この繰り返し作業は、スタッフのモチベーションを維持する上で大きな課題となります。

「もっとお客様のためになる、本質的な仕事がしたい」

そう感じている優秀なスタッフほど、単純作業にやりがいを見出せず、離職してしまう可能性も高まります。

スタッフのやる気を引き出し、スキルアップを促すためにも、機械に任せられる仕事は任せてしまうという発想が、今こそ必要なのです。

働き方改革とデジタル化の波

政府が推進する働き方改革や、社会全体のデジタル化の流れも、問い合わせ業務のあり方を見直す大きなきっかけとなっています。

リモートワークが普及したことで、これまでオフィスで当たり前に行われていた「ちょっとした相談」が難しくなりました。

「この問い合わせ、どの部署担当だっけ？」と隣の席の先輩に気軽に聞く、といったことができなくなり、一人で抱え込んでしまうケースも増えています。

AIによる自動分類システムがあれば、誰がどこで働いていても、問い合わせは常に正しい担当者の元へ届けられます。

これは、新しい働き方における円滑なコミュニケーションを支える重要な基盤となるでしょう。

業務効率化は企業の競争力に直結

変化の激しい現代において、企業の競争力は「いかに無駄をなくし、生産性を高めるか」にかかっています。

カスタマーサポートにおける業務効率化は、単なるコスト削減ではありません。

そこで生み出された時間や人材を、サービスの改善や新商品の企画といった、より創造的で付加価値の高い業務に振り向けることができるのです。

問い合わせ分類の自動化は、そのための大きな一歩と言えるのではないでしょうか。

AIによる問い合わせ分類自動化の仕組みを徹底解説

「AIに分類を任せるなんて、何だか難しそう…」

そう感じる方も多いかもしれませんね。

しかし、基本的な仕組みは意外とシンプルなんです。

ここでは、専門的な言葉をなるべく使わずに、AIがどのように問い合わせを分類するのかを、わかりやすく解説していきます。

AIはどのように問い合わせ内容を理解するの？

AIが人間の言葉を理解する技術は、近年、驚くべきスピードで進化しています。

その中心にあるのが「自然言語処理」という技術です。

難しくない！自然言語処理の基本

「自然言語処理」と聞くと、身構えてしまうかもしれませんが、簡単に言うと「私たちが普段使っている言葉（自然言語）を、コンピューターが理解できるように処理する技術」のことです。

例えば、「商品の返品について」というメールが届いたとします。

昔のコンピューターは「商品」「返品」といった単語を認識するのが精一杯でした。

しかし、今のAIは、これらの単語の組み合わせから「お客様が商品の返品方法を知りたがっている」という文脈、つまり意図まで理解することができるのです。

キーワードだけでなく文脈を読むAIの賢さ

AIのすごいところは、単にキーワードを拾うだけではない点です。

例えば、

• 「製品の使い方がわからないので、キャンセルしたい」
• 「製品は気に入ったけど、次の定期購入はキャンセルしたい」

この2つの文章には、どちらも「キャンセル」という言葉が入っています。

しかし、AIは前後の文脈から、前者が「使い方に関する問い合わせ」であり、後者が「契約に関する問い合わせ」である可能性が高いと判断できます。

このように文脈全体を捉えることで、より正確な分類が可能になります。

自動分類の具体的な流れ

では、実際にAIが問い合わせを分類するプロセスは、どのようなステップで進むのでしょうか。

大まかな流れを見ていきましょう。

ステップ1: 問い合わせデータを受け取る

まず、お客様からメールやチャット、お問い合わせフォームなどを通じて送られてきたメッセージを、システムが受け取ります。

ここがすべてのスタート地点です。

ステップ2: AIが内容を解析する

次に、受け取ったメッセージのテキストデータを、先ほど説明した自然言語処理の技術を使ってAIが解析します。

文章を単語や文節に分解し、それぞれの言葉の意味やつながりを読み解いていきます。

ステップ3: 事前に決めたカテゴリに仕分ける

AIは解析した内容をもとに、「これはどの種類の問い合わせか」を判断します。

例えば、「料金について」「使い方について」「故障・不具合」「ご意見・ご要望」といった、あらかじめ設定しておいたカテゴリの中から、最も当てはまるものを選択します。

ステップ4: 担当者や部署へ自動で割り振る

最後に、分類されたカテゴリに応じて、あらかじめ設定された担当者や担当部署に、問い合わせ情報を自動で通知・転送します。

「料金について」なら経理部へ、「故障・不具合」なら技術サポートチームへ、といった具合です。

この一連の流れが、瞬時に、そして自動で行われるのです。

AIに学習させる「教師データ」って何？

AIを賢くするためには、「学習」というプロセスが欠かせません。

その学習に使う教材が「教師データ」です。

AIの精度を高めるための重要な準備

教師データとは、簡単に言えば「正解を教え込んだデータ」のことです。

例えば、「『請求書について教えてください』という問い合わせは、『料金について』というカテゴリです」という正解の組み合わせを、AIにたくさん教えます。

これを何千、何万件と繰り返すことで、AIは「こういうパターンの文章は、このカテゴリに分類すればいいんだな」というルールを自分で学習していきます。

この教師データの質と量が、AIの分類精度を大きく左右する、とても重要な要素なのです。

過去の問い合わせ履歴が宝の山になる

「そんなデータ、うちにはないかも…」と不安に感じた方もいらっしゃるかもしれません。

しかし実は、あなたの会社にはすでに、最高の教師データが眠っている可能性は高いです。

それは、これまで蓄積してきた「過去の問い合わせ履歴」です。

過去のメールや対応記録には、「どのような問い合わせが来て、最終的にどの部署が対応したか」という、生きたお手本が詰まっています。

この貴重なデータを整理し、AIの学習に活用することで、あなたの会社に特化した、精度の高い自動分類システムを構築することが可能になります。

AI問い合わせ分類を導入するメリットと期待できる効果

AIによる問い合わせ分類を導入すると、具体的にどのような良いことがあるのでしょうか。

ここでは、多くの企業が実感しているメリットと、期待できる効果について見ていきましょう。

驚くほど向上する業務効率

まず最も大きなメリットとして挙げられるのが、業務効率の劇的な向上です。

これまで人間が時間をかけて行っていた作業をAIが代わってくれるのですから、その効果は絶大です。

対応開始までの時間を大幅に短縮

お客様から問い合わせが届いてから、担当者が内容を確認し、対応を始めるまでの時間を「ファーストレスポンスタイム」と呼びます。

手作業で分類していると、担当者がメールに気づくまで、あるいは他の作業で手が離せない間、お客様を待たせてしまうことになりますよね。

しかしAIが24時間365日、休むことなく問い合わせを瞬時に分類し、適切な担当者へ割り振ることで、このファーストレスポンスタイムを極限まで短縮できます。

迅速な対応は、それだけでお客様に安心感を与えます。

担当者は本来のサポート業務に集中できる

「メールの振り分けだけで、午前中が終わってしまった…」

こんな経験はありませんか？

問い合わせの分類という単純作業から解放されることで、スタッフはもっと重要で、人間にしかできない業務に集中できるようになります。

例えば、複雑な問題の解決にじっくり取り組んだり、お客様との対話を通じて潜在的なニーズを探ったり。

本来のカスタマーサポートの役割を全うすることで、スタッフ自身のスキルアップや仕事への満足度向上にもつながるのです。

顧客満足度の向上に直結

業務効率の向上は、巡り巡ってお客様の満足度を高めることにもつながります。

スピーディーで質の高い対応は、お客様にとって何よりの価値です。

AIは、感情や体調に左右されることなく、常に一定の基準で正確に分類を行います。

これにより、「急ぎの要件なのに後回しにされた」「担当違いの部署に回されて時間がかかった」といったヒューマンエラーを防ぐことができます。

お客様は、自分の問い合わせが迅速かつ的確に、正しい担当者の元へ届けられたと感じるでしょう。

このスムーズな初動対応が、企業への信頼感を醸成する第一歩となります。

また、お客様は、企業の営業時間内だけ問い合わせをしてくれるわけではなく、深夜や早朝、休日に問題が発生することもあります。

AIによる自動分類システムがあれば、営業時間外に届いた問い合わせも、即座に受け付けて分類し、

「お問い合わせを受け付けました。担当者より改めてご連絡します」

といった一次返信を自動で送ることも可能です。

お客様にとっては、「自分の声が無視されていない」という安心感につながります。

隠れたコストの削減とデータ活用の可能性

直接的な効率化だけでなく、長期的にはコスト削減や新たな価値の創出にも貢献します。

例えば、問い合わせ分類のために多くの人員を割いたり、残業代が発生したりといった直接的な人件費を削減できます。

また、分類ルールの教育にかかる時間やコストも大幅にカットできます。

業務が標準化されるため、新しく入ったスタッフでもすぐに業務に慣れることができ、教育担当者の負担も軽減されるでしょう。

問い合わせ傾向の分析でサービス改善へ

AIによって分類・蓄積されたデータは、まさに「お客様の声の宝庫」です。

• どのカテゴリの問い合わせが、どの時期に増えるのか？
• 特定の製品について、どのような質問が多いのか？

こうした傾向を分析することで、製品やサービスの改善点、FAQ（よくある質問）に載せるべき内容など、貴重なヒントが見つかります。

データに基づいた戦略的な改善は、ビジネスを大きく成長させる力になるでしょう。

問い合わせ分類だけじゃない！AI活用の広がる可能性

AIの力は、単に問い合わせを分類するだけにとどまりません。

カスタマーサポートの様々な場面で、あなたの業務を力強くサポートしてくれます。

ここでは、さらに広がるAI活用の可能性についてご紹介します。

よくある質問への自動回答

問い合わせの中には、何度も同じように聞かれる質問が数多くありますよね。

そんな定型的な質問への対応も、AIに任せることができます。

事前に「よくある質問とその回答（FAQ）」のリストをAIに学習させておきます。

すると、お客様からの問い合わせ内容をAIが解析し、「この質問は、あのFAQの内容で回答できるな」と判断した場合、自動で回答文を作成して返信してくれるのです。

例えば、「営業時間を教えてください」「パスワードの再設定方法を知りたい」といった簡単な質問は、もう人間が対応する必要がなくなるかもしれません。

これにより、スタッフはより複雑で個別対応が必要な問い合わせに集中することができます。

24時間いつでも即座に回答が得られるため、お客様の満足度も向上します。

AIと人間が役割分担をすることで、サポートチーム全体としての生産性が飛躍的に高まるでしょう。

感情分析で顧客の真意を読み解く

お客様からのメッセージは、書かれている言葉がすべてではありません。

その裏にある感情を読み解くことも、優れたカスタマーサポートには不可欠です。

AIの中には、文章の表現や使われている単語から、それが「ポジティブ（満足、感謝など）」な感情なのか、「ネガティブ（不満、怒りなど）」な感情なのかを判定できるものがあります。

これを「感情分析」と呼びます。

例えば、「もう二度と使いません！」という直接的な言葉だけでなく、「期待していただけに、少し残念です」といった婉曲的な表現からも、お客様の不満度をAIがスコア化してくれます。

この感情分析を使えば、数ある問い合わせの中から、特に怒りや不満の度合いが高い、緊急対応が必要なクレームを自動で抽出することができます。

これにより、大きなトラブルに発展する前に対処したり、優先的にベテランスタッフが対応したりといった、迅速で戦略的な対応が可能になります。

見落としがちな「静かなクレーム」にいち早く気づけるのは、大きな強みですね。

メール作成もAIにおまかせ

問い合わせを分類し、内容を理解したら、次に行うのは「返信メールの作成」です。

AIは、受け取った問い合わせ内容を理解した上で、それに適した返信メールの文案を自動で生成することができます。

例えば、製品の不具合に関する問い合わせであれば、お詫びの言葉から始まり、状況を詳しくヒアリングするための質問項目を含んだメール案を、瞬時に作成してくれます。

ゼロから文章を考える手間が省けるだけでも、業務は格段に楽になるはずです。

丁寧な言葉遣いや表現もAIがサポート

特に日本のビジネスメールでは、相手に失礼のないよう、丁寧な言葉遣いや敬語の使い分けが非常に重要です。

「この敬語、合っているかな…」と不安に感じながらメールを書いている方も多いのではないでしょうか。

AIは、膨大なビジネス文書データを学習しているため、正しい敬語や状況に応じた適切な表現を提案してくれます。

これにより、誰もが安心して、質の高いビジネスメールを作成できるようになるのです。

メール対応を劇的に変える新しい方法

問い合わせの分類が自動化できても、その後の返信メール作成に時間がかかっていては、本当の意味での効率化とは言えませんよね。

実は、このメール作成の負担を劇的に軽くする方法があります。

分類後の返信メール作成にかかる時間

分類された問い合わせ内容を確認し、事実関係を調べ、適切な言葉を選んでメールを作成する。

一件あたりにかかる時間は短くても、一日に何十件と対応していると、あっという間に時間は過ぎていきます。

このメール作成時間が、カスタマーサポート担当者の残業の主な原因になっているケースも少なくありません。

正しい敬語や表現に悩むストレス

「お詫びの気持ちを伝えたいけど、どう表現すればいいんだろう？」

「少し複雑な内容を、どうやったら分かりやすく伝えられるかな？」

文章を作成する際、こうした悩みは尽きません。

特に、クレーム対応などデリケートな場面では、言葉一つで相手の受け取り方が大きく変わってしまうため、大きなプレッシャーを感じますよね。

この精神的なストレスは、見過ごせない大きな負担です。

AIがあなたの文章作成をサポート

まさに、こうした負担を軽減してくれるのが、『代筆さん』です。

『代筆さん』は、簡単な指示だけでAIがビジネスメールを作成してくれます。

要点を伝えるだけで、丁寧なビジネスメールが完成

あなたがやるべきことは、非常にシンプルです。

例えば、「お客様の〇〇という問い合わせに対して、Aという解決策を提案するメール」といったように、伝えたい要点やキーワードをいくつか入力するだけで構いません。

すると、AIがその指示を読み取り、瞬時に丁寧で自然なビジネスメールの文章を生成してくれます。

まるで、優秀なアシスタントが隣にいて、あなたの代わりに「下書き」をしてくれるような感覚です。

テンプレート機能でさらに効率アップ

カスタマーサポートの現場では、同じような内容のメールを繰り返し送る場面がよくありますよね。

そんな時に便利なのが、テンプレート機能です。

よく使う指示や文章を保存して繰り返し利用

「商品発送遅延のお詫び」「新機能に関するご案内」など、頻繁に使うメールのパターンは、その指示内容をテンプレートとして保存しておくことができます。

次に同じようなメールを作成する際は、保存したテンプレートを呼び出すだけです。

毎回ゼロから指示を考える必要がなくなり、作業効率がさらに向上します。

スタッフ全員で質の高いテンプレートを共有すれば、チーム全体の対応品質を均一化し、新人スタッフでもベテランと同じレベルのメールをすぐに作成できるようになります。

これは、教育コストの削減にもつながる、非常に心強い機能と言えるでしょう。

まとめ：AIと共に創る新しいカスタマーサポートの未来

毎日大量の問い合わせに追われ、本来やるべき業務に集中できないという悩みは、多くのビジネスパーソンが抱える共通の課題です。

特に、人手不足が深刻化する日本では、AIの力を借りて業務を効率化することは、もはや避けては通れない道と言えるでしょう。

AIによる自動分類は、対応スピードを上げ、ヒューマンエラーを減らし、顧客満足度を向上させます。

そして、単純作業から解放されたスタッフは、より創造的で付加価値の高い仕事に挑戦できるようになります。

AIは人間の仕事を奪う怖い存在ではなく、私たちを助けてくれる強力なパートナーなのです。

「うちの会社でもできるかも」と少しでも感じたら、まずは小さな一歩から始めてみませんか？

そして、分類後のメール作成という日々の負担を軽減するために、『代筆さん』のようなツールを活用することも、ぜひ検討してみてください。

簡単な指示だけでAIがあなたに代わって文章を作成してくれるため、業務効率は格段に向上するでしょう。

ただし、AIはあくまでもサポート役であり、文章の最終チェックは必須です。

とはいえ、AIがベースを提示してくれることで、文章作成のハードルが下がり、効率的に業務を進められるのは、大きなメリットです。

AIとともに、よりスマートで質の高いカスタマーサポートの未来を創っていきましょう。