ECサイトの問い合わせ業務効率化事例｜AI導入で対応時間を80％削減
目次
ECサイトの問い合わせ業務効率化事例｜AI導入で対応時間を80％削減
課題事例
こんにちは、株式会社feer広報部です！
今回はEC・小売業界の中小企業様でよく見られる「増え続ける問い合わせ対応による顧客サポート部門の疲弊」について、AI活用での解決事例をご紹介いたします。
📋 今回の企業様の事例
実際のラクスル株式会社様（印刷・広告業界・従業員500名以上）では、どんな課題があったのでしょうか？
こちらの企業様では、テレビCM放映などをきっかけにサービスが急成長し、問い合わせ件数が急増していました。 顧客サポート部門は「商品の仕様」「注文方法」「配送状況」といった定型的な質問への対応に多くの時間を費やしていました。 その結果、担当者一人ひとりの負担が増加し、本来注力すべき複雑な問題解決や顧客への丁寧なフォローアップに時間を割けない状況に陥っていたのです。 さらに、担当者によって回答のスピードや品質にばらつきが出てしまうこともあり、顧客満足度の低下が懸念されていました。 このような状況は、従業員のモチベーション低下や離職にもつながりかねない、深刻な問題でした。
💥 課題の影響：FAQページを設置していたものの、検索ヒット率が低く、多くの顧客が自己解決できずに問い合わせに至っていました。
📚 参考資料：この課題についての詳細は以下をご参照ください
AI改善提案
そこで！feerがおすすめするAI活用ソリューションをご提案いたします！
こちらの企業様のような課題は、AIと自動化の組み合わせで驚くほど改善できるんです。
1 使用するAI技術・ツール
今回の解決策では、以下のようなツールを組み合わせて使用します。
どれも実績のある信頼できるツールばかりです！
- • OpenAI (ChatGPT)：問い合わせ内容の文脈を理解し、分類や要約、回答案の生成を行います。
- • n8nワークフロー：各ツールを連携させ、問い合わせ受付から通知、チケット作成までの一連の流れを自動化する要です。
- • Zendesk：顧客からの問い合わせを一元管理し、対応履歴を蓄積するカスタマーサービスプラットフォームです。
2 n8nワークフローによる自動化アプローチ
ここが今回のメインとなる自動化の仕組みです！
n8nを使うことで、プログラミングの知識がなくても、様々なサービスを連携させた自動化フローを構築できます。 今回は、ウェブサイトの問い合わせフォームから送信された内容をトリガーに、以下の処理を自動で実行するワークフローを設計します。
- 問い合わせ受信：ウェブサイトのフォームから問い合わせがあると、n8nのWebhookノードがデータを受け取ります。
- AIによる内容解析：受け取った問い合わせ内容をOpenAI (ChatGPT) ノードに送り、緊急度や「製品仕様」「納期確認」「返品依頼」などのカテゴリに自動で分類させます。
- 条件分岐と通知：AIの分類結果に基づき、n8nのIFノードで処理を分岐します。緊急度が高い場合はSlackに即時通知し、定型的な質問は担当部署のチャンネルに通知します。
- チケット自動起票：全ての問い合わせ内容とAIによる分類結果を、Zendesk API経由でチケットとして自動的に登録します。これにより、対応漏れを防ぎ、履歴管理を効率化します。
3 実装手順
まず過去の問い合わせデータを分析し、「よくある質問」のパターンや各対応にかかる時間を洗い出します。この分析が、後のAIの学習データや自動化の優先順位付けに役立ちます。
自社の課題と予算に合わせて、ZendeskやOpenAIなどのツールを選定し、アカウントを開設します。 n8nはクラウド版またはセルフホスト版を選択し、各ツールと連携するための認証設定（APIキーなど）を行います。
まずは特定の問い合わせカテゴリ（例：「納期確認」のみ）に限定して自動化ワークフローを稼働させます。AIの分類精度や通知のタイミングなどを検証し、現場の担当者のフィードバックを元に改善を繰り返します。
試験導入で効果が確認できたら、対象範囲を全ての問い合わせに拡大します。「一次応答までの平均時間」や「問い合わせ解決率」などのKPIを設定し、導入前後の数値を比較して効果を定量的に測定します。
蓄積された問い合わせデータを定期的にAIに再学習させ、回答精度を継続的に向上させます。 また、将来的にはAIチャットボットを導入し、簡単な質問には24時間365日自動で回答する仕組みへと発展させます。
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 作業時間短縮 | 定型的な問い合わせ対応時間を80%削減 |
| コスト削減 | 年間300万円以上の人件費相当コストを削減 |
| 生産性向上 | 担当者が付加価値の高い業務に集中可能に |
| 顧客満足度向上 | 一次応答までの時間を平均50%短縮 |
導入期間・コスト概算
| 項目 | 期間・費用 |
|---|---|
| 導入期間 | 2ヶ月～4ヶ月 |
| 初期費用 | 30万円～80万円（コンサルティング・設定代行費） |
| 月額運用費 | 5万円～15万円（各ツール利用料・保守費） |
まとめ
いかがでしたでしょうか？
今回ご紹介した事例のように、適切なAI活用で業務効率は大幅に改善できます。
次のステップ：まずは、現在の問い合わせ対応業務にかかっている時間と、質問の種類を洗い出すことから始めてみませんか。 どのような作業に一番時間がかかっているかを見える化することが、効果的な自動化への第一歩です。feerは、その分析からお客様と並走し、最適なAI活用のワークフローをご提案します。小さな一歩から、一緒に大きな変化を生み出しましょう。
参考資料・関連リンク
- ラクスル株式会社 公式サイト - 企業の公式サイト
- 【導入事例】ラクスル株式会社 | yaritori - 導入事例の詳細
- 生成AIで問い合わせ対応業務を変革！導入メリットと活用事例を解説 - NTT ExCパートナー - 業界ニュース
- n8n | Workflow automation for technical people - 公式サイト
- Zendesk (ゼンデスク) | カスタマーサービスソフトウェア＆セールスCRM - 公式サイト
- ChatGPT - OpenAI - 公式サイト
注意：GoogleサーチリダイレクトURL（vertexaisearch.cloud.google.com等）は使用禁止。必ずオリジナルの直接URLを記載
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