カスタマーサポートのチャットボット運用をAIで強化：問い合わせ対応から学習まで

ボットの回答が的を外れて顧客が怒った、という話を相談で聞きました。チャットボットは「答えていい範囲」を決めないと、AIが調子に乗って痛い答えを返します。

カスタマーサポート担当の方が毎日運用する「チャットボット」は、回答範囲とエスカレーションを決めてから初めて、運用が回ります。tugiloが現場で回している型を解説します。

チャットボット運用の「入力→処理→出力」を分解する

tugiloが現場で使う分解方法です。まず業務を3つに分けます。

そのまま使える：チャットボット運用プロンプトテンプレ

tugiloが実際に使っているプロンプトです。問い合わせ内容を入力して、チャットボットの回答を作成します。

以下の問い合わせを基に、チャットボットの回答を作成してください。

【問い合わせ内容】
- 質問: [質問内容]
- 状況: [顧客の状況]
- 商品/サービス: [商品名/サービス名]

【過去の問い合わせ履歴】
- 同様の質問: [過去の質問例]
- 回答例: [過去の回答例]

【FAQデータ】
- 関連FAQ: [関連するFAQ、3-5個]
- 回答例: [回答例、3-5個]

【出力形式】
チャットボットの回答を以下の形式で出力してください。

1. 問い合わせの分類
   - カテゴリ: [商品/サービス、不具合、その他]
   - 優先度: [高/中/低]

2. チャットボットの回答
   - 回答: [回答内容、簡潔に3-5行]
   - 関連情報: [関連するFAQ、マニュアル、該当する場合]
   - エスカレーション: [エスカレーション要/不要、理由]

3. チャットボットの学習
   - 新しい質問: [新しい質問として追加する内容、該当する場合]
   - 回答の改善: [回答の改善案、該当する場合]

【注意事項】
- 回答は簡潔で分かりやすく
- 関連情報を必ず含める
- 緊急案件の場合は、エスカレーションを推奨
- 技術的な質問の場合は、エスカレーションを推奨

```
以下の問い合わせリストから、チャットボットの回答を作成してください。

【問い合わせリスト】
1. 問い合わせ1: [質問内容、状況]
2. 問い合わせ2: [質問内容、状況]
3. 問い合わせ3: [質問内容、状況]

【出力形式】
- 各問い合わせの分類（カテゴリ、優先度）
- 各問い合わせのチャットボット回答（回答、関連情報、エスカレーション）
- チャットボットの学習（新しい質問、回答の改善）
- 全体のサマリー（チャットボットの傾向、改善点、次のステップ）
```

運用の型：3段階の確認ルール

AIで作成したチャットボットの回答は、必ず3段階で確認します。これで「ミスを見逃す」リスクを最小化します。

実践的なチャットボット学習方法

tugiloが実際に使っているチャットボット学習方法です。

チャットボットのエスカレーションルール：ベストプラクティス

tugiloが実際に使っているエスカレーションルールです。

KPI：時間と効果を測る

tugiloが現場で測っている指標です。

失敗を避ける：3つのチェックポイント

実践的なチャットボット運用フロー

tugiloが実際に使っているチャットボット運用フローです。

関連記事

• カスタマーサポートの問い合わせ対応をAIで3倍速にする運用設計
• カスタマーサポートのFAQ作成をAIで自動化：問い合わせから回答まで
• AIを活用した業務効率化の始め方

まとめ

チャットボット運用をAIで効率化するポイントは3つです。

1. チャットボットの学習を定期的に行う: 週次で新しい質問を追加し、回答を改善
2. エスカレーションルールを明確にする: 技術的な質問、クレーム対応は必ずエスカレーション
3. KPIで測る: 時間だけでなく、チャットボットの解決率も見る

「AIツールを入れる」だけでなく、運用の型を設計することが成功の鍵です。