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事例

店舗別口コミの返信案をAIで作り、担当確認に集中

飲食チェーン飲食チェーンの会社様従業員 51〜100 名

変わったこと

口コミ返信の初稿時間が 1 件あたり 15 分から 5 分になった

困っていたこと

  • 店長によって返信品質と対応速度が異なり、本部の確認に時間がかかる。

行ったこと

  1. 接客・料理・予約別の返信ルールを用意

    接客・料理・予約別の返信ルールを用意

  2. 重大な苦情はAI案を使用しない運用を決めた

    重大な苦情はAI案を使用しない運用を決めた

  3. AI と人の受け持ちを決める

    AIは下書きまで、店長が事実確認、本部が例外を承認して投稿する

変わったこと

  • 口コミ返信の初稿時間が 1 件あたり 15 分から 5 分になった

事例の詳細

飲食チェーンの会社様（従業員 51〜100 名）の事例です。飲食店舗を4店運営するサービス企業。レビュー返信は各店長が担当。

導入前に困っていたこと

週末の口コミが月曜に集中し、返信が遅れた店舗と文体が異なる店舗が目立った。

店長によって返信品質と対応速度が異なり、本部の確認に時間がかかる。

取り組んだ順番

  • 接客・料理・予約別の返信ルールを用意。
  • 重大な苦情はAI案を使用しない運用を決めた。

NG表現・謝罪基準・問い合わせ誘導を定義し、AIが返信案作成。本部が承認して投稿する。

AI と人の役割

AIは下書きまで、店長が事実確認、本部が例外を承認して投稿する。

運用で、つまずいたこと

個別の来店内容が不明な口コミに、体験したような表現を作らせないようにした。

変わったこと

  • 口コミ返信の初稿時間が 1 件あたり 15 分から 5 分になった

担当の方の声

「自分の言葉で直せる下書きがあれば、返信が後回しになりにくい」（店舗統括マネージャー）

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