株式会社WACUL様の問い合わせ対応効率化事例｜AI導入で70％の時間短縮を実現
目次
株式会社WACUL様の問い合わせ対応効率化事例｜AI導入で70％の時間短縮を実現
課題事例
こんにちは、株式会社feer広報部です！
今回はITサービス業界の中小企業様でよく見られるカスタマーサポートの非効率化について、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
実際の株式会社WACUL様（ITサービス・従業員～100名）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、事業の成長に伴い顧客からの問い合わせが急増していました。毎日100件を超えるメールやフォームからの連絡があり、2名のサポート担当者がその内容を一件ずつ確認し、手作業で「料金」「技術」「契約」などのカテゴリに分類していました。特に、よくある質問への回答に多くの時間を費やしており、担当者のリソースが圧迫される状況でした。専門的な内容の場合は担当部署へ転送していましたが、その判断と連携にも時間がかかり、顧客への一次回答が遅れてしまうことが大きな悩みでした。
💥 課題の影響：問い合わせの返信に平均2営業日を要し、顧客満足度の低下や、サポート担当者の月間残業時間が平均25時間増加するなどの影響が出ていました。
📚 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 API (GPT-4)：問い合わせ内容の意図を読み取り、カテゴリ分類や要約、回答文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、一連の処理を自動化する中心的な役割を担います。
- • Zendesk：問い合わせを一元管理し、チケットとして担当者に割り振るためのプラットフォームです。
- • Slack：社内コミュニケーションツールとして、担当部署への迅速な通知と情報共有を実現します。
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少なくても、まるでブロックを組み合わせるように業務フローを自動化できます。 今回のケースでは、次のようなワークフローを設計します。
- トリガー設定：メールやWebフォームから新しい問い合わせを受信すると、ワークフローが自動で開始します。
- AIによる分析：受信した問い合わせ内容をOpenAI APIに送信し、「カテゴリ分類」「緊急度判定」「内容の要約」をAIに実行させます。
- Zendeskへチケット起票：AIの分析結果をもとに、Zendeskに新しいサポートチケットを自動で作成します。カテゴリや緊急度も自動で設定されます。
- 担当部署へ通知：Switchノードでカテゴリごとに処理を分岐させます。「技術的な質問」なら開発チームのSlackチャンネルへ、「料金に関する質問」なら経理チームのチャンネルへ、チケット情報と要約を通知します。
- FAQ自動応答：AIが「よくある質問」と判断した場合、事前に用意したナレッジベースから回答案を自動生成し、サポート担当者の確認用Slackチャンネルに投稿します。担当者は内容を確認してボタン一つで顧客に返信できます。
3 実装手順
まず、過去1ヶ月分の問い合わせデータを分析し、どのような種類の質問が多いか、対応にどれくらいの時間がかかっているかを洗い出します。この分析が、AIの分類精度を高めるための重要な基礎情報となります。
Zendesk、OpenAI、n8n、Slackの各アカウントを準備し、API連携の設定を行います。特にn8nでは、各ツールの認証情報を登録するだけで簡単に接続が可能です。
まずは「料金に関する問い合わせ」など、特定のカテゴリのみを対象に自動化ワークフローを稼働させます。AIの分類精度や通知内容が適切かを確認し、必要に応じてAIへの指示（プロンプト）を調整して精度を高めていきます。
試験導入で問題がなければ、対象範囲を全ての問い合わせに拡大します。「平均返信時間」「一次回答での解決率」などをKPIとして設定し、導入前後の数値を比較して効果を測定します。
顧客からの新しいパターンの問い合わせに対応するため、定期的にワークフローを見直します。将来的には、電話での問い合わせ内容も音声認識AIでテキスト化し、同様のワークフローで自動処理することも可能です。
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 作業時間短縮 | 70%削減（分類・転送・一次回答の自動化による） |
| コスト削減 | 年間約180万円（残業代および将来的な人件費の抑制） |
| 生産性向上 | 担当者がより高度な問い合わせ対応に集中可能 |
| 顧客満足度向上 | 平均返信時間を2営業日から3時間以内に短縮 |
導入期間・コスト概算
| 項目 | 期間・費用 |
|---|---|
| 導入期間 | 2ヶ月～3ヶ月 |
| 初期費用 | 30万円～50万円（ワークフロー設計・構築支援） |
| 月額運用費 | 5万円～10万円（各ツール利用料、保守費用） |
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：重要なのは、まず自社の課題を正しく知ることです。毎日どのような問い合わせに、どれくらいの時間をかけているのかを記録することから始めてみませんか。その小さな一歩が、大きな業務改善へのスタートラインになります。feerはいつでもお客様と伴走し、最適な解決策を一緒に考えますので、お気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- 株式会社WACUL 導入事例 - 株式会社WACULの公式サイトです。
- Zendesk AI - ZendeskのAI機能に関する公式サイトです。
- n8n 公式サイト - n8nワークフローオートメーションツールの公式サイトです。
- OpenAI API - OpenAIのAPIに関する公式サイトです。
- n8nで業務を効率化しよう - Zenn - n8nの活用方法について解説した技術ブログです。
- 【n8nでなんでも自動化】AIセールスボットで製品問い合わせを24時間自動化！ - note - n8nとAIを組み合わせた具体的なワークフロー事例を紹介しています。
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