ECの問い合わせ対応にAIを使うなら、下書きと人の確認を分ける

NOTE 01

文章を作る負担と、判断する負担を分ける

繁忙期に、商品の質問と配送確認が続く。返信を書くだけでなく、在庫を調べ、出荷担当へ確認する時間もかかります。この場合、文章作成だけを速くしても、確認待ちが残ります。まずは問い合わせを種類ごとに分け、どこで止まっているかを見ます。

最初の候補は、正しい参照資料がある質問の下書きです。商品説明の言い換えや、確認すべき点の整理を試します。一方、納期の確約、返品の可否、返金額、クレームへの個別対応は、権限を持つ人が決める範囲として切り分けます。

表が画面に収まらない場合は、横にスクロールできます。

NOTE 02

過去の返信より、現在の正しい資料を優先する

過去メールには役立つ表現があっても、当時だけの特別対応や古い送料が混じる可能性があります。商品情報、配送条件、返品規約、担当者への確認先を整理し、いつ更新した資料か分かる状態にします。資料の食い違いは、AIに選ばせず責任者へ確認します。

試行時は実在のお客様の情報を含まない説明用データで、返信の構成や確認手順を確かめられます。実際の問い合わせを使う前には、利用目的、入力が許される情報、AIサービスの学習利用や保存条件を確認します。氏名を消しても、注文内容などから個人が分かる場合があります。

NOTE 03

下書きには、根拠と未確認事項を添える

依頼する出力を、返信案だけにしない方法があります。返信案、参照した資料、まだ確認が必要な事項を分けて出してもらうと、担当者が見直す場所を探しやすくなります。ただし、AIが示した参照先自体も正しいとは限らず、元資料を開いて確認します。

指示には、資料にない在庫や到着日を補わないこと、判断できなければ確認待ちにすることを含めます。これは誤りをなくす保証ではありません。個人情報保護委員会も生成AIの応答に不正確な内容が含まれるリスクを示しており、自然な文章かどうかと正しさは別に見ます。

• 商品名・型番・数量は、対象の問い合わせと一致しているか。
• 日程・金額・対応方針を、根拠なく約束していないか。
• 宛先と本文に、別のお客様の情報が混じっていないか。
• 不満や急ぎの事情に対して、人の判断が必要な点はないか。

NOTE 04

送信は人が行い、返信全体の負担を測る

最初の試行では、AIが直接送信する仕組みを外し、人が確認してから返します。確認者が不在の場合、根拠が不足する場合、通常の方針では対応できない場合の引き継ぎ先も決めます。急ぎだからと確認を省く運用にならないよう、止め方まで用意します。

評価するのは下書きの速さだけではありません。資料を探す時間、修正時間、送信前の確認、追加問い合わせや誤案内も記録します。修正が多い質問は対象を狭め、資料や指示を見直します。余力が生まれたかは、実際の件数と業務全体の時間を見て判断します。