ChatGPTで問い合わせ対応を効率化する方法｜初心者向け手順と注意点

ChatGPT

問い合わせ対応をしていると、

  • 「毎回似た質問に返信している」
  • 「文章を考えるのに時間がかかる」
  • 「担当者によって返信内容が違う」
  • 「問い合わせが多くて整理しきれない」

と感じることがあります。

ChatGPTを使えば、

  • 問い合わせ内容の要約
  • 質問内容の分類
  • 返信文の下書き
  • FAQの作成
  • よくある質問の整理

などを効率化できます。

ただし、ChatGPTにすべて任せて自動返信するのではなく、

AIが下書きを作り、人が確認してから返信する

という使い方から始めるのがおすすめです。

この記事では、ChatGPTを使って問い合わせ対応を効率化する方法を、初心者向けにわかりやすく解説します。

ChatGPTで問い合わせ対応はどこまでできる？

ChatGPTは、問い合わせ対応のさまざまな作業に使えます。

たとえば、

  • 長い問い合わせを短く要約する
  • 問い合わせ内容をカテゴリ分けする
  • 返信文を作る
  • 丁寧な表現に直す
  • よくある質問をまとめる
  • FAQを作る
  • 対応履歴を整理する

といった使い方です。

特に便利なのが、

毎回似た内容をゼロから考える必要を減らせること

です。

問い合わせが増えるほど、この効果は大きくなります。

まず問い合わせ対応の流れを分ける

問い合わせ対応は、いきなり返信文を作るのではなく、作業を分けて考えるとわかりやすくなります。

たとえば、

  1. 問い合わせを読む
  2. 内容を理解する
  3. カテゴリを判断する
  4. 回答内容を決める
  5. 返信文を作る
  6. 内容を確認する
  7. 返信する

という流れです。

この中でChatGPTと相性がいいのは、

理解・分類・文章作成

の部分です。

STEP1：問い合わせ内容を要約する

問い合わせが長いと、

「結局、何を聞かれているの？」

を理解するだけでも時間がかかります。

そんなときはChatGPTに要約してもらえます。

プロンプト例

「以下の問い合わせ内容を100文字以内で要約してください。

条件：
・質問内容
・相手が困っていること
・こちらに求めている対応

の3点がわかるようにしてください。

推測はせず、書かれている内容だけでまとめてください。

問い合わせ：
○○○」

これで長い文章でも内容を把握しやすくなります。

STEP2：問い合わせを分類する

問い合わせ件数が増えてくると、カテゴリ分けすると管理しやすくなります。

たとえば、

  • 商品について
  • 料金について
  • 操作方法
  • 不具合
  • キャンセル
  • その他

などです。

プロンプト例

「以下の問い合わせを、次のカテゴリのどれか1つに分類してください。

カテゴリ：
・料金
・操作方法
・不具合
・キャンセル
・その他

問い合わせ：
○○○

出力：
カテゴリ名だけ」

このように出力形式まで指定すると、自動化にも使いやすくなります。

分類は細かくしすぎない

最初から20種類、30種類に分けると管理が複雑になります。

初心者なら、

5〜8カテゴリ程度

から始めるのがおすすめです。

問い合わせが増えてきてから、

「その他が多すぎる」

と感じたらカテゴリを追加します。

STEP3：返信文の下書きを作る

問い合わせ内容を理解したら、返信文を作ります。

プロンプト例

「以下の問い合わせへの返信文を作ってください。

問い合わせ：
○○○

こちらの回答：
○○○

条件：
・丁寧
・初心者にもわかりやすい
・結論を先に
・200文字程度
・必要以上に堅くしない
・書かれていない情報は追加しない」

ポイントは、

AIに回答そのものを考えさせるのではなく、こちらの回答内容を渡すこと

です。

これなら誤った情報を入れるリスクを減らせます。

問い合わせ返信では「回答」と「文章作成」を分ける

問い合わせ対応では、

「何を回答するか」

と、

「どう書くか」

を分けると安全です。

たとえば、

回答内容：
返品可能

条件：
購入後7日以内

返送方法：
サポートへ連絡

という情報を人が決めます。

その情報をChatGPTに渡して、

「丁寧な返信文にしてください」

と依頼します。

AIに判断まで任せるより、使いやすい方法です。

STEP4：返信文を相手に合わせて調整する

同じ内容でも、相手によって文章の雰囲気を変えられます。

一般のお客様向け

やさしく丁寧

法人顧客向け

簡潔で正式

社内向け

短くわかりやすく

ChatGPTには、

  • 「もう少しやわらかくしてください」
  • 「法人向けに丁寧な表現へ直してください」
  • 「長すぎるので半分にしてください」

などと指示できます。

STEP5：クレーム対応の下書きを作る

クレーム対応は特に慎重さが必要です。

ChatGPTは下書き作成には使えますが、内容確認は必須です。

プロンプト例

「以下のクレームへの返信文の下書きを作ってください。

内容：
商品の到着が予定より2日遅れた

こちらで確認できている事実：
・発送は完了している
・配送会社で遅延が発生
・現在は配達完了

条件：
・最初に謝罪
・言い訳しすぎない
・確認できている事実だけを書く
・今後の対応を簡潔に伝える」

クレーム対応では、

謝罪
↓
事実
↓
対応
↓
再発防止や今後の案内

の順で整理するとわかりやすくなります。

STEP6：よくある質問を見つける

問い合わせが増えると、

「同じ質問が何度も来ている」

ことに気づく場合があります。

この質問はFAQにできます。

たとえば、

  • 料金はいくらですか？
  • スマホでも使えますか？
  • 解約方法は？
  • 返金できますか？
  • 設定方法は？

などです。

ChatGPTには、

「以下の問い合わせ一覧から、内容が似ているものをまとめてください」

と依頼できます。

STEP7：FAQを作る

質問がまとまったら、FAQにします。

プロンプト例

「以下の問い合わせ内容をもとにFAQを作ってください。

形式：
Q. 質問
A. 回答

条件：
・初心者にもわかりやすい
・回答は100文字程度
・専門用語は少なくする
・情報が不足している場合は『要確認』と表示する

問い合わせ一覧：
○○○」

この方法なら、過去の問い合わせをFAQへ変換できます。

FAQを作るメリット

FAQがあると、

問い合わせ前に自分で解決できる人が増える可能性があります。

その結果、

  • 同じ質問への返信を減らす
  • 対応時間を減らす
  • 回答内容を統一する
  • 新人でも対応しやすくする

といった効果があります。

問い合わせ履歴をGoogle Sheetsで管理する

問い合わせが増えてきたら、Googleスプレッドシートで管理すると便利です。

たとえば、

日付 問い合わせ内容 カテゴリ 返信状況 担当者
10/10 料金について 料金 完了 A
10/11 ログインできない 不具合 対応中 B

のようにします。

さらに、

  • 問い合わせ本文
  • AI要約
  • AI分類
  • 返信案
  • 対応状況

を列にしても管理できます。

ChatGPTとGoogle Sheetsを組み合わせる

問い合わせ件数が多くなったら、

Google Sheets
↓
ChatGPT
↓
分類結果
↓
返信案

という流れにできます。

たとえば、

A列：
問い合わせ本文

B列：
要約

C列：
カテゴリ

D列：
返信案

という形です。

毎回ChatGPTへコピペする作業を減らせます。

n8nを使って問い合わせ対応を半自動化する

さらにn8nなどの自動化ツールを使えば、

問い合わせ受信
↓
AIで要約
↓
AIで分類
↓
返信文の下書き作成
↓
Google Sheetsへ保存
↓
担当者が確認

という流れも作れます。

ポイントは、

最初から自動送信までしないこと

です。

まずは、

返信文の下書き作成まで自動化

にすると安全です。

問い合わせ内容によって担当者を分ける

問い合わせを分類できれば、

料金
↓
営業担当

不具合
↓
技術担当

解約
↓
サポート担当

のように振り分けることもできます。

AIで分類
↓
n8nで条件分岐
↓
担当者へ通知

という仕組みにできます。

これが、AI自動化の具体例の1つです。

ChatGPTで問い合わせ対応を効率化するメリット

返信文を考える時間を減らせる

毎回ゼロから文章を作る必要がありません。

問い合わせを整理できる

長文を要約したり、カテゴリ分けできます。

回答品質を揃えやすい

テンプレートを使えば担当者による文章の差を減らせます。

FAQを作りやすい

問い合わせ履歴からよくある質問を整理できます。

自動化へ発展できる

Google Sheetsやn8nと組み合わせられます。

注意したいポイント

AIに回答を勝手に決めさせない

会社のルールやサービス仕様をAIが正確に理解しているとは限りません。

正式な回答内容は、人が決めるのが安全です。

個人情報を入力しない

問い合わせには、

  • 氏名
  • 住所
  • 電話番号
  • メールアドレス
  • 注文番号
  • 契約情報

などが含まれる場合があります。

必要であれば削除・置き換えをしてからChatGPTへ入力します。

自動返信は慎重にする

特に、

  • クレーム
  • 返金
  • 契約
  • 金銭
  • 個人情報

などに関わる問い合わせは、人による確認を残した方が安全です。

問い合わせ対応用の基本プロンプト

迷ったら、次の形が使いやすいです。

「以下の問い合わせへの返信文を作ってください。

問い合わせ内容：
[問い合わせ]

こちらの正式な回答：
[回答]

対象：
[一般のお客様／法人顧客など]

口調：
丁寧
やわらかい

条件：
・結論を先に
・200文字程度
・専門用語を減らす
・書かれていない情報は追加しない
・不明な情報は推測しない」

この形を保存しておけば、日常的に使えます。

よくある失敗

問い合わせ全文をそのままAIへ渡す

個人情報や機密情報が含まれていないか確認しましょう。

AIの回答を確認せず送る

自然な文章でも、内容が間違っている場合があります。

返信文だけ効率化する

問い合わせ数が増えているなら、

分類
FAQ
管理

まで改善すると効果が大きくなります。

最初から完全自動化する

まずは下書き作成までにして、人が確認する方が安全です。

初心者はこの順番で始めよう

問い合わせ対応を効率化するなら、

  1. 過去の問い合わせを確認する
  2. よくある質問を探す
  3. カテゴリを5つ程度作る
  4. ChatGPTで返信文の下書きを作る
  5. よくある質問をFAQにする
  6. Google Sheetsで管理する
  7. 件数が増えたらn8nで自動化する

という順番がおすすめです。

最初から大きな仕組みを作る必要はありません。

まずは、

毎日何度も作っている返信文を1つテンプレート化する

ところから始めてみてください。

まとめ

ChatGPTを使えば、問い合わせ対応のさまざまな作業を効率化できます。

特に、

  1. 問い合わせ要約
  2. カテゴリ分類
  3. 返信文作成
  4. FAQ作成
  5. 問い合わせ履歴整理

といった作業と相性がいいです。

さらにGoogle Sheetsやn8nを組み合わせれば、

問い合わせ受信
↓
AIで分類
↓
返信案作成
↓
人が確認

という半自動化もできます。

重要なのは、

AIに対応を丸投げするのではなく、判断は人が行い、繰り返し作業をAIに任せること

です。

まずは過去の問い合わせを見返して、

「同じ質問に何回答えているか」

を確認してみてください。

そこが最初の効率化ポイントになります。

注意事項

問い合わせ内容には個人情報や顧客情報が含まれる場合があります。

ChatGPTなどの生成AIへ入力する場合は、勤務先の生成AI利用ルールや情報管理方針を確認してください。

氏名、住所、電話番号、メールアドレス、注文番号、契約情報、認証情報などは、必要以上に入力しないよう注意しましょう。

また、AIが作成した返信文は必ず内容を確認してから利用してください。

特にクレーム、返金、契約、金銭、法律などに関わる内容は、人による確認を残すことが重要です。

参考・公式情報

  • OpenAI Help Center「Prompt engineering best practices for ChatGPT」
  • OpenAI Help Center「How do I create a good prompt for an AI model?」
  • OpenAI「Privacy Policy」
  • OpenAI「Terms of Use」
  • n8n Documentation
  • Google Workspace Developers