お問い合わせ

問い合わせ554件から、対応すべき10件を拾う

問い合わせに埋もれた「本当の相談」を取りこぼさないための仕組みです。自社サイトに届いた554件を調べると98%が営業・売り込みでした。AIで仕分けをして、人が見る件数を 554件から10件 に減らしました。

課題

問い合わせは月30件ほど。中身は自治体アンケート・相互リンク依頼・求人勧誘・投資案内など、98%が売り込みでした。全部見るのは非現実的、流し読みは本当の相談を見落とします。

やり方（かんたんに）

  • 対応が必要なものだけを担当者に見せる
  • 返信の下書きは作るが、送信は必ず人（送信機能は持たない）
  • 氏名・連絡先はそもそも取り込まない
処理の流れと役割 ─ 問い合わせの仕分け

大量の受信から、対応すべきものだけを人に見せます。送信は必ず人が行います。

自動処理（プログラム）AI（Claude）担当者（人）
1
自動処理（プログラム）
問い合わせを取り込む（連絡先は伏せる）

氏名・会社名・電話・メールはそもそも取り込まず、本文だけを扱います。本文に混ざる連絡先も伏せ字にします。

ポイント：個人情報を最初から持たない設計にしています。
2
AI（Claude）
仕分けし、下書きを作る

「対応が必要／営業」を判定し、必要そうなものには返信の下書きを作ります。送信はしません。

3
担当者（人）
絞られた分だけ確認する

554件が10件に絞られ、その分だけ人が見ます。拾うかどうかの最終判断は人が行います。

4
担当者（人）
返信は人が送る

下書きを参考に、人が内容を決めて送信します（送信する機能はAIに持たせていません）。

「正解率が上がっても、拾うべきものを取りこぼす」ことがあるため、正解率ではなく“取りこぼさないか”で調整しています。画面はダミーデータです。

仕分け結果と3条件の比較
仕分けの結果と、指示を変えた3条件の比較。正解率が上がっても取りこぼしが増えています。

結果

項目実測値
対象554件（2025年9月〜2026年9月）
営業・売り込み544件（98.2%）
AIが「対応が必要」と拾った件数10件
担当者が見る件数554件 → 10件

50件を人が採点した内訳：AI「対応」×人「対応」2件／AI「対応」×人「営業」8件／AI「営業」×人「対応」0件／AI「営業」×人「営業」40件。営業と判定した40件に、拾うべきものはありませんでした（層化抽出のため全体比率ではありません）。

「正解率を上げる修正」が、目的を悪化させた

指示を強めると正解率は84%→92%に上がりましたが、拾うべき2件を両方とも取りこぼしました。正解率だけ見れば「改善」に見えます。目的は“取りこぼさない”ことなので、最初の版に戻しています。

問い合わせ・応募・申込など「量が多く、大半が対応不要」な受信箱に応用できます。ご相談はお問い合わせから。