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事例

保護者の問い合わせを分類し、返信案を出すAI秘書を作成

変わったこと

問い合わせの分類時間が 1 件あたり 16 分から 5 分になった

困っていたこと

  • 欠席・振替・料金などの問い合わせが複数の窓口に届き、返信に時間がかかる。

行ったこと

  1. 問い合わせを7種類に分類し

    問い合わせを7種類に分類し、保護者向けの承認済みFAQを登録

  2. 研修で返信案を作り、その後サポートで誤分類を修正した

    研修で返信案を作り、その後サポートで誤分類を修正した

  3. AI と人の受け持ちを決める

    AIが種別と不足情報を提示、事務局が確認し、個別契約や返金は教室長が判断

変わったこと

  • 問い合わせの分類時間が 1 件あたり 16 分から 5 分になった

事例の詳細

学習塾の会社様(従業員 11〜50 名)の事例です。小中学生向け学習塾を3教室運営。電話・メール・LINEの問い合わせ窓口が混在。

導入前に困っていたこと

欠席連絡、振替、月謝の質問が一度に届き、担当教室への振り分けを事務局が手作業で行っていた。

欠席・振替・料金などの問い合わせが複数の窓口に届き、返信に時間がかかる。

取り組んだ順番

  • 問い合わせを7種類に分類し、保護者向けの承認済みFAQを登録。
  • 研修で返信案を作り、その後サポートで誤分類を修正した。

問い合わせ種別と承認済みFAQを登録。AIが返信案と不足情報を提示し、担当者が確認送信。

AI と人の役割

AIが種別と不足情報を提示、事務局が確認し、個別契約や返金は教室長が判断。

運用で、つまずいたこと

同じ「振替」でも学年・コースによって規則が違い、曖昧なら回答せず確認へ回した。

変わったこと

  • 問い合わせの分類時間が 1 件あたり 16 分から 5 分になった

担当の方の声

「最初に何を確認するかが画面に出るので、慣れていないスタッフも対応しやすい」(教室長と本部事務局)

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