第1回：顧客対応AIエージェントを業務に落とし込む

更新日：7月2日

社内ナレッジを、サイト来訪者の疑問に即時・24時間365日で届ける。機会損失を最小化するお客様向けAIチャットボット。

ベースとなったAIエージェント：『社内QAエージェント』

トライアルそのものは成果ではなく、きっかけ。

動くものを見て「自社のこの業務に効く」と発想を広げ、現場に合わせて作り込むのがビジネス版の本質です。

その落とし込みの実録コラム。

第1回では、できないゼロAIのサイトにトライアルとして用意している社内QAエージェントを題材に、業務に落とし込んだプロセスを紹介します。

【今回当てはめた業務課題】

「今すぐ知りたい」に応えられない時間が、機会損失になる

サイトに広告や検索から人が来ても、料金・機能・トライアル方法といった疑問にその場で答えられなければ、多くの来訪者は離脱します。

問い合わせフォームに書くほどではない、でも今その場で確かめたい——この層を取りこぼしているケースは少なくないと考えたのがスタート。

営業時間外や担当者の不在時間も同じです。深夜や休日に検討している見込み客の疑問に、人手では即応できない。そこで、社内に蓄積されたナレッジ（サービス内容・各エージェントの機能・料金・利用規約など）を、来訪者の質問にその場で返すAIチャットボットとして配置しました。

【このエージェントの正体】

社内QAボットを、お客様向けに転用した

ベースになったのは、元々グループ会社の営業マン向けの問い合わせ対応用に作っていたQAボットです。

これをお客様向け（サイト来訪者向け）に作り替え、QAボットとしてできないゼロAIのサービスサイトに設置しました。

土台が社内ナレッジの参照ボットだったため、回答の根拠を限定する設計と相性がよく、短期間で顧客向けに転用できました。

ポイントは、これがサービス単位の判断で実装・運用できる規模だということ。複数のサービスを持つ企業であれば、全社の大型プロジェクトを待たずに、まず1サービスのWebサイトから事業部主導で始められます。スモールに始めて、効果を見ながら横展開していけるのが、この形の強みと考えています。

【仕組みの中身】

「正確に答える」か「人につなぐ」か、を必ず仕分ける設計

ただ生成AIに質問を渡すだけの作りにはせず、社内ナレッジを検索 → その範囲内だけで回答を生成 → 答えられたかを判定 → ダメなら人へ誘導、という4ステップのワークフローで動きます。来訪者から見える挙動は次の通りです。

【なぜ”業務で使える”のか】

この仕組みを現場で機能させる為に、回答設計が業務課題に紐づいていることを徹底しました。

創作させない＝信頼を守る：根拠の範囲内でしか答えないため、誤った価格や仕様を口走るリスクを抑えます。公開サイトの一次対応で最も避けたい「もっともらしい誤答」を構造で封じています。
答えられない時に取りこぼさない＝リード獲得：回答不可をそのまま終わらせず問い合わせへ誘導するので、難しい質問ほど"人につながる接点"になります。
24時間365日＝検討の熱量を逃さない：深夜・休日でも一次対応が止まらず、人手の稼働に依存しません。
事業部単位で運用可能＝スモールスタート：1サービスのサイトから始め、効果を見て横展開できます。

【トライアルからビジネス版へ】

同じ「AIチャットボット」でも、自社の事情に合わせて作り込むほど成果は変わります。たとえば次のような調整は、すべて業務課題ありきの判断です。

まずは"きっかけ"を、自社の業務で試す

トライアルで閃いたアイデアを、自社の業務課題にどう落とし込むか。

できないゼロAIが、設計から運用ループまでご一緒します。