AIチャットボットが向いている問い合わせ・向いていない問い合わせ

記事概要：AIチャットボットに向いている問い合わせ・向いていない問い合わせを、定型質問や個別判断、例外対応などの視点から整理。導入時の切り分け方や有人対応への引き継ぎ方を解説します。

「AIチャットボットを導入したいけれど、どこまで問い合わせを任せてよいのか分からない」。導入を検討するとき、多くの企業が悩むのがこの部分です。

AIチャットボットは、すべての問い合わせを自動化するためのものではありません。問い合わせの内容によって、AIが対応しやすいもの、人による判断が必要なものがあります。重要なのは、導入前にその境界を決めておくことです。

この記事では、問い合わせを「情報が固定されているか」「個別判断が必要か」「例外が多いか」「間違えたときの影響が大きいか」という4つの視点から整理し、AIチャットボットに向いている問い合わせと、オペレーターへ引き継ぐべき問い合わせを具体的に解説します。

AIチャットボットが得意な問い合わせ

AIチャットボットに向いているのは、回答に必要な情報が明確で、同じような質問が繰り返される問い合わせです。

例えば、「営業時間を知りたい」「商品の使い方を確認したい」「返品方法を知りたい」「サービスの利用方法を知りたい」といった質問です。

こうした問い合わせでは、FAQ、商品情報、マニュアル、利用規約など、回答の根拠となる情報を用意できます。Udeskの公式記事でも、過去の問い合わせ履歴から繰り返し発生している質問を確認し、定型的な問い合わせから自動化することが導入時の重要なポイントとして説明されています。

もう一つのポイントは、質問の仕方が多少変わっても、求められる答えが同じであることです。

例えば、

「返品したいです」
「商品を返したいのですが」
「購入した商品を返品するには？」

という3つの問い合わせがあったとしても、案内する返品ルールが同じなら、自動対応の対象にしやすくなります。

AIチャットボットを導入するときは、「簡単な質問かどうか」だけではなく、「企業側に正しい回答を提供するための情報があるか」も確認しましょう。

人の対応が必要な問い合わせ

一方、個別判断が必要な問い合わせは、AIチャットボットだけで完結させないほうがよいケースがあります。

例えば、返金について顧客ごとの事情を確認する必要がある場合です。

「返品期限を過ぎているが、特別に返品できないか」
「届いた商品に問題があるので、返金してほしい」
「同じ商品を交換したいが、通常の条件とは違う」

このような問い合わせでは、単純にルールを提示するだけでは十分ではありません。購入状況や商品状態、企業側の対応ルールなどを確認し、担当者が判断する必要があります。

クレームも同様です。

顧客の不満が強い場合、必要なのはFAQの回答だけとは限りません。状況を確認し、必要に応じてオペレーターへ引き継ぐほうが適切です。

UdeskのAIチャットボットも、定型的な問い合わせへの対応だけでなく、必要に応じてオペレーターへ引き継ぐ仕組みとして案内されています。

つまり、「AIに向いていない問い合わせ＝対応できない問い合わせ」ではありません。

AIが最初に受け付け、必要な情報を確認したうえで、人へつなぐという設計も選択肢になります。

判断を間違えやすい境界ケース

実際に難しいのは、完全に「AI向き」「人向き」に分けられない問い合わせです。

例えば配送について、

「配送には何日かかりますか？」

なら、配送に関する案内情報をもとに回答しやすいでしょう。

しかし、

「今日届くはずの商品が届かない。どうすればいい？」

となると、単なる配送日数の説明では終わりません。

この場合は、注文状況や配送状況を確認する必要がある可能性があります。

返品についても同じです。

「返品方法を教えてください」という質問と、「返品期限を過ぎた商品でも返品できますか」という質問では、必要な判断が違います。

したがって、AIチャットボット導入時には、「この問い合わせはAIで答えられるか」という一問だけでなく、

• 回答に必要な情報が明確か
• 個別の確認が必要か
• 例外処理が発生するか
• 人に引き継ぐ必要があるか

という順番で考えると、設計しやすくなります。

想定ケース：ECサイトの問い合わせ

例えばECサイトで、問い合わせを次の3種類に分けるとします。

A：「返品方法を教えてください」
B：「届いた商品が破損していました」
C：「返品期限を過ぎましたが、返金できますか」

AはFAQや返品ルールをもとにAIチャットボットが回答しやすい質問です。

Bは商品状態の確認が必要になる可能性があるため、AIだけで完結させるのではなく、人への引き継ぎを考えます。

Cは個別の判断が必要になる可能性が高く、最初から有人対応につなぐ条件を設定しておくことが重要です。

このように、「問い合わせの難易度」ではなく、「必要な判断の種類」で分類すると、AIの担当範囲を決めやすくなります。

有人対応へ引き継ぐ設計

AIチャットボットの導入では、AIが回答する場面よりも、「回答できないときにどうするか」を先に決めておくことが重要です。

例えば、AIが回答できない質問、個別確認が必要な質問、クレームなどを、オペレーター対応へ切り替える条件として整理します。

ここで注意したいのは、顧客に同じ内容を最初から説明させないことです。

AIとのやり取りの途中で有人対応へ切り替える場合、問い合わせ内容や、それまでに確認した情報を担当者側で把握できる状態にしておくと、顧客の負担を抑えやすくなります。

Udeskでは、AIチャットボットによる自動対応と有人対応を組み合わせる運用が案内されています。

AIチャットボットは、「人の代わりになるか」だけで評価するのではなく、「AIから人へ切り替わった後も対応が途切れないか」という視点で選ぶことが大切です。

FAQ・ナレッジを整える

AIチャットボットを導入する前に、回答の根拠となる情報も整理しましょう。

最低限、よくある質問、商品情報、利用方法、返品・交換ルール、利用規約、マニュアルなどを確認します。

情報が古い場合は、そのままAIに利用させるのではなく、まず更新します。

また、同じ内容が複数の資料に書かれていて、表現や条件が違っている場合も注意が必要です。

Udeskでは、企業知識を管理・活用する「LLMナレッジベース」を提供しています。公式記事でも、AIチャットボットを導入する際には、FAQ、商品情報、利用規約、マニュアルなどの企業ナレッジを整理することが重要と説明されています。

AIチャットボットの精度だけを見るのではなく、「AIが何を根拠に回答するのか」を確認することが、安定した運用につながります。

導入後に見直す指標

AIチャットボットは導入したら終了ではありません。

まず確認したいのは、どのような問い合わせにAIが対応しているかです。

回答できなかった質問、何度も聞き直された質問、人へ引き継がれた質問を分類していくと、ナレッジや回答設計の改善点が見つかります。

また、AIが回答できたかだけでなく、顧客の問題が実際に解決したかを見ることも重要です。

例えば、「AIが回答した」ことと、「顧客がその回答で問題を解決できた」ことは同じではありません。

Udeskの公式記事でも、回答できなかった質問を確認し、ナレッジや回答内容を継続的に改善する考え方が示されています。

導入後は「自動化率を上げる」ことだけを目標にせず、AIが得意な問い合わせを見つけ、対応範囲を少しずつ最適化していきましょう。

まとめ

AIチャットボットを導入するときに重要なのは、すべての問い合わせをAIに任せることではありません。

定型的で、参照する情報が明確な問い合わせはAIに任せ、個別判断や例外対応が必要な問い合わせはオペレーターへ引き継ぐという役割分担を設計することが重要です。

また、FAQや商品情報などのナレッジを整備し、導入後に未回答や引き継ぎが発生した問い合わせを確認することで、AIチャットボットの対応範囲を継続的に改善できます。

UdeskのAIチャットボットは、定型的な問い合わせに対応し、必要に応じてオペレーターへ引き継ぐ仕組みを提供しています。

よくある質問

Q. AIチャットボットに向いている問い合わせはどのようなものですか？

定型的で、回答に必要な情報が明確な問い合わせが向いています。例えば、サービスの利用方法、営業時間、商品情報、FAQなど、企業側のナレッジをもとに案内できる質問が代表的です。

Q. チャットボットから人に引き継ぐ基準はどう決めればよいですか？

個別判断が必要か、例外処理があるか、顧客ごとの状況確認が必要か、といった観点で決めると整理しやすくなります。AIで回答できない場合の有人対応まで含めて設計することが重要です。

Q. AIチャットボットを導入すればFAQは不要になりますか？

不要にはなりません。AIチャットボットが適切に回答するためにも、FAQ、商品情報、利用規約、マニュアルなど、正確で最新の企業ナレッジを整備することが重要です。

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本記事はUdeskのオリジナルであり、転載する際は出典を明記してください：https://www.udesk.jp/blog/news/guide/6215/