王子ネピアのお客様相談室、詫び状作成30分を5〜10分に縮めたAI活用

同じブランド、同じパッケージの商品でも、製造する工場によって中身の特徴やロットの打ち方が異なることがあり、商品データは2,000行を超えていました。熟練のコミュニケーターの中には、デジタルカタログを印刷して切り貼りし、前身商品や工場ごとの特徴を書き込んだ自分専用のマニュアルを組み立てる人もいた。ところがその力作は、退職の際に「私だけの参考書だから」とシュレッダーにかけられてしまいます。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとは情報量の多さそのものではなく、知識の置き場所が会社側に用意されていなかったことにあります。個人の工夫で精度を上げるほど、成果は個人の手元にだけ積み上がり、組織には何も残らない。シナリオ型チャットボットの運用負荷に担当者が疲弊していたことも、お客様の声が申し出分類の枠に押し込まれて十分に活かされなかったことも、根は同じところにあるのではないでしょうか。人が手で持ち続けなければ形にならない仕組みが、あちこちに残っていたわけです。

回答の元をWebサイトに置いた設計が、導入の障壁そのものを取り除いています。シナリオ型では想定質問と分岐を作り込み、商品や表示が変わるたびに手を入れ続ける必要があり、その保守が担当者の負担になっていました。公開済みのサイト情報を読み取って回答を組み立てる方式であれば、更新の起点はサイト運用の側に移り、相談室が抱える保守作業はほとんど増えません。少人数の窓口が新しい仕組みを持てるかどうかは、機能の多さよりも、この維持コストをどこに置くかで決まります。

評価軸を問い合わせ件数ではなくCX（顧客体験）に据えた判断も、この取り組みを成り立たせています。電話やメールの件数をチャットへ移すことを目標に置くと、回答の正確性を限界まで高める必要が生じ、生成AIの弱点が正面からリスクになる。扱う商品が医療機器の類ではないことを踏まえ、AIが回答を生成している旨を事前に知らせたうえで、気軽に尋ねれば答えが返るという体験の側に価値を置いた設計です。短期の数字で成否を判定しない構えが、チャットボットの存在が認知されるまでの時間を確保しているとも読めます。

入口を絞り、その先の展開を先に描いた進め方も要因の一つです。比較検討では課題を書き出した2枚の紙が各社に渡され、「全部できます」と答える提案ではなく、費用のかかる方法と自分たちで手を動かす方法を切り分けて示したカラクリ株式会社の段階的な提案が選ばれました。デモを役員が実際に体験できる形にしたことで、仕組みの説明が納得に変わり、チャットボットは入口であって本命はオペレーター支援という順序を共有したまま進められています。社内でも、プロンプトを日本語での指示として扱い、月に1〜2回の壁打ち会で同じお題への指示を見比べる場が設けられ、AIを「へこたれない万能なアシスタントが1人増えた」ものとして位置づける言葉が繰り返されました。

工場から上がる対策報告書は技術者の目線で丁寧に書かれているため、読み解いて詫び状にまとめるまでに以前は30分ほどかかっていました。報告書をassistに渡し、項目ごとに箇条書きへ整理させる形にしたことで、理解の時間も含めて5〜10分に収まっています。音声のテキストマイニングは、従来の申し出分類では見えなかった顧客インサイトの可視化に着手した段階です。チャットボットについても、新規事業の顧客接点として顧客の声を集める基盤ができたところで、件数の効果はこれから見ていく位置づけとされています。