BEFORE 導入前の課題
問い合わせメールの一次返信に時間がかかり、急ぎの案件でも返信が遅れがちでした。担当者ごとに文章の書き方や言い回しが違い、丁寧さにばらつきが出ることもありました。過去メールを探してコピペし直す作業が多く、繁忙期は「返信だけで1日が終わる」状態になっていました。
ACTION 実施した施策
よくある問い合わせパターン（納期確認、在庫確認、価格・見積依頼、取引開始の手続きなど）を洗い出し、AIに渡すための「返信の型」と注意事項（敬語、社名表記、言ってはいけないこと）を整理しました。担当者は受信メールを要約してAIに入力し、AIが作った下書きを社内ルールに沿って最終調整して送る運用に変更しました。合わせて、社内で使う定型フレーズ集を短いプロンプトとしてまとめ、誰が使っても同じ品質になりやすい形にしました。
AFTER 導入後の成果
返信のたたき台がすぐ出るようになり、一次返信までの時間が短縮されました。文章のトーンが整い、担当者による表現の差や書き漏れが減って、やり取りがスムーズになりました。結果として、営業担当への引き継ぎが早くなり、見積・受注の初動が安定しました。
使用ツール
ChatGPT（または同等の生成AI）、Gmail/Outlook、社内の定型文テンプレート（Googleドキュメント等）
お客様の声
※確認待ちの仮文：『文章をゼロから考える負担が減り、まず返信するまでの心理的ハードルが下がりました。言い回しが安定して、急ぎの時でも落ち着いて対応できています。』
HOW TO 具体的な手順（マニュアル）
1. 対象業務を決める
まずは「よくある問い合わせメールの一次返信」に絞って、AIの対象範囲を明確にします（判断が必要な回答は必ず人が最終確認）。
2. よくあるメールを分類する
過去メールから頻出パターンを5〜10種類ほど抽出します（例：納期、在庫、見積、取引開始、請求関連）。
3. 返信の型（テンプレ）を用意する
社内の敬語ルール、名乗り方、署名、注意事項（断定しない表現、価格の扱い等）を整理し、AIに渡す「返信の型」を作ります。
4. AIに入力する手順を統一する
- 受信メールをそのまま貼らず、個人情報や機微情報を伏せる
- 要点を箇条書きでまとめてからAIに渡す
- AIの出力を社内ルールに沿って修正し、必ず人が最終確認して送信する
5. NG例とチェックリストを作る
「約束してはいけない表現」「確認中の事項は断定しない」などのチェックリストを作り、誤送信を防ぎます。
6. テンプレを育てる
よく使う返信はテンプレを更新し、AIに渡すプロンプトも短く分かりやすく改善します。月1回程度の見直しがおすすめです。
