LINE問い合わせをkintoneに集約し生成AIで返信案、住宅改修会社の属人化対策

松永興業株式会社では、LINEで顧客と密にやり取りできる一方、履歴は各トークルームの中にしか残りませんでした。年間3,000件の工事実績があっても過去の対応をすぐに参照できず、やり取りが顧客と担当者の1対1に閉じるため、回答品質にもばらつきが出ていました。品質をそろえるためにFAQも整備していましたが、検索しにくく活用しきれていなかった状況です。

編集部の見立てでは、困りごとの本質は「ノウハウが足りない」ことではなく、「ノウハウが再利用できない場所にしか存在しない」ことにあったと考えられます。問い合わせを受ける窓口そのものが保管庫を兼ねてしまい、記録は残っていても横断して引き出せない。FAQという別の器を用意しても、日々の対応の流れから外れた場所にある限り使われにくい、という構造だったのではないでしょうか。

まず効いているのは、LINEのメッセージを1通ごとにkintoneのレコードとして登録し、顧客マスタにひも付けたデータ設計です。これによって、トークルームに散らばっていた会話が「顧客単位で引ける履歴」に変わり、そのまま生成AIの参照材料になりました。生成AI側では参照するフィールドを指定し、対象顧客のユーザーIDで関連履歴を自動検索する設定にしているため、担当者が過去の経緯を探し回る手間がAIの前処理に吸収されています。AIの賢さより先に、AIが読める形にデータを置き直したことが土台になっていると読めます。

次に、プロンプトを設定アプリ側で事前に固定し、現場の操作を「AI返信内容作成」ボタン一つにした点も見逃せません。誰が押しても同じ指示でAIが動くため、文面の質が担当者の聞き方や書き方の癖に左右されにくくなります。一方で送信前には担当者が内容を確認し、必要に応じて加筆・修正する工程を残しており、AIを下書き役にとどめた役割分担が、顧客対応という間違いの許されにくい業務での運用を現実的にしたと考えられます。

さらに、返信も履歴確認も進捗管理もkintoneの一画面で完結させた構成が、仕組みを継続させる鍵になっているはずです。未対応のLINEを一覧表示して状況を誰でも見られるようにしたことで、対応漏れの防止と同時に、すべてのやり取りが自然とkintoneに蓄積される流れができました。使えば使うほどAIが参照できる履歴が増えるため、対応結果をフィードバックして回答案の精度を上げるという今後の構想にもつながる設計です。

LINEでのやり取りがすべてkintoneに蓄積されるようになり、kintoneから顧客のLINEへ直接返信できる環境が整いました。生成AIで回答案を作る仕組みによって、誰が対応しても一定品質の返信ができるようになり、対応の均質化が実現しています。年間3,000件の実績を二次利用できる形で蓄積し、ノウハウを活用する基盤も整いました。返信作成にかかる時間の短縮による業務効率の向上は、現時点では期待される効果という位置づけです。今後は新着メッセージを最上位に表示するリアルタイムソート機能の実装、Difyを使った社内FAQチャットボットの構築、電話やメールを含めたチャネルの一元管理、対応結果のフィードバックによる回答案の精度向上が予定・検討されています。