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NotebookLMを問い合わせ対応に活かす

同じような質問に何度も答えている割に、過去の回答を探し出す方が時間がかかると感じる担当者は少なくありません。
AI共創開発3分公開日 2026年7月4日更新日 2026年7月4日
NotebookLMを問い合わせ対応に活かすのアイキャッチ

執筆・監修

著者
山口 真フレアーズ合同会社 代表社員
監修
フレアーズ合同会社DX支援・ソフトウェア開発チーム

現場で起きやすい課題

顧客や取引先からの問い合わせには、過去にも似た内容が寄せられていることが多くあります。しかし回答の根拠となる資料が複数のファイルに散らばっていると、都度探し出す手間がかかり、担当者によって回答の質にばらつきが出てしまうこともあります。最初に取り組むとよいのは、よくある質問に関連するマニュアルや過去の回答例を一つの場所にまとめ、資料を読み込ませて回答の下書きを作れるツールに取り込むことです。まずは対象範囲を絞った小さな運用から始めるのが現実的です。取り込む前に情報の重複や古さを整理しておくと、精度が安定しやすくなります。

最初に整理すること

運用の勘所は、読み込ませる資料の質を保つことです。古い情報や矛盾する内容が混在したまま取り込むと、回答の下書きにもその不整合が反映されてしまいます。定期的に資料を見直し、最新の内容に更新しておくことが欠かせません。また、生成された下書きはそのまま送信せず、必ず担当者が内容を確認し、顧客ごとの事情に応じて言葉を調整する工程を残すことで、機械的な印象を与えずに済みます。個人情報を含む問い合わせの扱いについても、あらかじめ社内でルールを決めておくと安心です。

光の道具箱で広げる改善

資料をもとにした回答の下書き作成が定着すると、対応にかかる時間が短縮されるだけでなく、担当者による回答内容のばらつきも抑えられます。さらに、どのような質問が多いかを振り返ることで、資料自体の不足に気づき、案内文やFAQの改善につなげることもできます。対応履歴を蓄積していくことで、次第に下書きの精度も高まっていきます。ツールを使うこと自体を目的にせず、顧客対応の質を高める手段として位置づける視点を持ち続けることが大切です。

この記事の要点

  • よくある質問の資料を一箇所に整理
  • 資料は定期的に最新化する
  • 下書きは必ず人が確認してから送る

この記事のテーマを、AI共創開発支援でどう進めるか

試作、設計レビュー、公開、保守まで一緒に確認できます。

AIで作る範囲、技術者が確認すべき範囲、公開後に保守する範囲を切り分けます。

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