対応漏れ防止AI

問い合わせの対応漏れが起こる原因

複数の窓口に問い合わせが分散している

企業では、メールや電話、Webフォーム、各種SNSといったように、複数の問い合わせ窓口を持っているケースが多く見られます。顧客側としては、自分の使いやすい方法での問い合わせが可能になるため便利ではあるものの、企業側では情報の分散に注意する必要があります。

この場合、担当者がそれぞれのツールを個別に確認する必要があり、特定の窓口の確認が遅れると対応漏れが発生しやすくなります。また、窓口ごとに担当部署が異なっている場合には情報の共有が難しくなることから、「誰かが対応しているだろう」という意識が働いてしまい、結果として対応漏れにつながるケースもあります。

未対応・対応中・完了のステータスが分からない

問い合わせの進捗状況がチーム全体で共有されていない場合も、対応漏れが発生しやすくなります。

例えば、個人のメールボックスやチャットツール内のみでの管理となっている場合、「未対応」「対応中」「完了」といった状況は対応者本人しか把握ができず、チームでの管理が行うことが難しくなります。

このような場合、問い合わせが多い時期には未対応の案件が埋もれやすくなり、結果として対応が漏れてしまっていた、という状況になる可能性も考えられます。

担当者が明確に決まっていない

問い合わせに対して、誰が対応するかという振り分けルールが決まっていない組織では、対応漏れが発生する可能性があります。新しく問い合わせが来た場合でも、「自分の担当ではない」と判断する、「誰かが対応するだろう」と思い込み、最終的に誰も対応しないといった状況が発生することもあります。

特に、複数の部署が関連する内容の問い合わせだった場合には、部署間でたらい回しとなってしまうこともあり、対応が遅れてしまうケースも考えられます。

メールやチャットの通知に埋もれてしまう

日々の業務の中では、膨大な量のメールやチャットメッセージがやり取りされるケースは珍しくありません。そのため、重要な問い合わせがメールで届いた場合、他の連絡に紛れてしまうことが考えられます。

特にチャットツールを利用している場合には、タイムライン上で情報が流れていくため、メッセージを受信した時にすぐに対応しないと後から見つけることが難しくなる場合もあり、対応漏れにつながってしまう可能性もあります。

引き継ぎやエスカレーションのルールがない

現場の担当者では即答が難しい専門的な質問を受けた、クレームが発生した場合などには、上長や他部署に対して引き継ぎやエスカレーションを行わなければなりません。この時、引き継ぎ手順やエスカレーションのルールが明確に定まっていない場合、責任の所在が曖昧になる可能性があります。

例えば「担当者は上長に対応を依頼したつもりだったものの、上長側は単なる報告と認識している」といったずれが発生することがあるなど、連携のミスによって問い合わせが放置され、対応漏れとなってしまう可能性も考えられます。

AIで対応漏れを防止できる業務

未対応の問い合わせを検知する

AIを活用し、問い合わせデータの監視を行うことで、まだ返信が行われていないメッセージの検知を行えます。この機能により、人の目でひとつひとつのメッセージをチェックしていく手間を省くことができ、さらに見落とされがちな古いメールや、複数チャネルに散らばっているメッセージのチェックを行えれば、未対応の問い合わせを検知して対応漏れを防げます。

問い合わせ内容から担当者を自動提案する

問い合わせのテキストをAIの自然言語処理技術によって解析を行い、問い合わせのカテゴリーを分類できます。解析結果や事前に設定した振り分けのルール、過去の対応履歴データなどに基づいて、その問い合わせ内容に合った部署や担当者の自動提案が行えます。

以上から、人間が問い合わせ内容を確認して「どの部署、誰が対応するべきか」と検討する時間を短縮することができるため、たらい回しや放置といった状況を防止できます。

期限が近い問い合わせをリマインドする

それぞれの問い合わせに対して期限を設定し、もし期限が迫っているにもかかわらず未対応・未完了の状態が続いている案件がある場合に担当者やチームの管理者などに対してリマインドをする、という仕組みにより、対応漏れを防ぐことができます。

緊急度の高い問い合わせを優先表示する

受信した問い合わせの内容について、緊急度や重要度に応じてAIが自動で優先順位をつける機能を活用することによって、迅速な対応が求められるトラブルに対していち早く対処できるようになります。

例えば「至急対応してほしい」「システム停止」「クレーム」など特定のキーワードや感情を検知した問い合わせは高優先度に設定し、担当者に対し即時通知が可能。この機能により、対応順序の判断が属人化しないことに加えて、重要な案件の対応遅延を防げます。

対応履歴を要約して引き継ぎをしやすくする

AIの活用により、問い合わせに対する対応の履歴を要約し、これまでの経緯や対応におけるポイント、解決されていない課題などをまとめられます。担当者変更の際の引き継ぎや、上長へのエスカレーションが必要な場合に、これまでの長い経緯を最初から確認する手間を省きつつ、どのような案件なのかという点や、対応すべき内容を素早く伝達できます。この機能から、情報伝達の漏れを防ぎ、スムーズな顧客対応の継続に繋げられます。

対応漏れ防止AIを導入するメリット

返信忘れや確認漏れを減らせる

対応漏れ防止AIを導入する大きなメリットは、返信漏れや確認漏れを減らせる点が挙げられます。多忙な業務の合間だったとしても、「対応すべき案件」について通知などによって確認ができるため、うっかり返信を忘れており放置してしまったというような状況を改善できます。

担当者ごとの対応状況を把握しやすくなる

AIによって、チーム全体の問い合わせ対応について集約・分析することによって、担当者ごとの対応状況を把握しやすくなります。例えば、特定の担当者に問い合わせが集中して負担が大きくなりすぎていないか、時間がかかりすぎている案件がないかといった点を把握できます。また必要に応じてメンバーのサポートに入るなど、その時に必要な対応が行えるメリットもあります。

顧客を待たせる時間を短縮できる

AIにより、内容に合わせた担当者の振り分けや優先順位付け、回答案の作成などを行うことによって、問い合わせを受信してから担当者が回答を返すまでの時間を短縮できます。案件に取りかかるまでの時間を短縮できる点に加えて、問い合わせに対する進捗状況の確認が可能になり、対応のストップを防げるため、顧客側は疑問や課題に対してスピーディーに回答を得られます。その結果、企業に対する満足度の向上につながることが期待できます。

クレームや機会損失を防ぎやすくなる

問い合わせを放置してしまった場合、たとえ簡単な質問だったとしてもクレームに発展するリスクがあります。さらに、見積もり依頼などに対する返信が遅くなり、競合他社に顧客を奪われる可能性も考えられます。

AIの活用によって、このような対応漏れを未然に防ぎ、特に重要度の高い問い合わせについては迅速に対応を行う体制を構築することによって、クレームや機会損失を防ぎやすくなります。

属人化した対応フローを改善できる

業務が属人化している状況の場合、担当者が一人不在となるだけで、問い合わせの対応が滞るリスクがあります。AIを活用することによって、過去の問い合わせ内容や対応履歴をナレッジとして蓄積できれば、経験が浅いスタッフだったとしてもその情報を利用しながらの対応が可能となり、属人化の解消に加えて対応品質の均一化を図れます。

対応漏れ防止AIを運用する際の注意点

AIの通知だけに頼らずステータス管理を徹底する

AIを導入した場合、未対応の案件の通知やリマインドを行ってくれますが、その通知を見て安心せず、自身でのステータス管理もしっかりと行っていくことで、より対応漏れの防止に繋げられます。また、実際のステータスを「対応中」や「完了」に変更し忘れた場合にも不要な通知が繰り返されるため注意が必要です。

以上から、AIを導入したとしても通知にのみ頼らず、対応が終わったらステータスを更新するといった基本的なルールを徹底することが大切です。

自動返信してよい問い合わせと人が確認すべき問い合わせを分ける

AIを導入する場合には、「AIが対応する問い合わせ」と「人間が対応する問い合わせ」をしっかりと分けることが重要です。例えば定型的な質問への対応はAIでの対応が有効といえますが、クレームに発展しそうな案件や個別性の高い内容についての問い合わせなど、丁寧なケアが求められる問い合わせについては、人間が内容を精査して対応するようにルール決めを行う必要があります。

対応期限や再通知のルールを決める

AIのリマインド機能を活用する上では、対応期限や再通知についてのルール設定を行います。「問い合わせの受信から何時間以内に一次回答を行うのか」など、基準を事前に定義しておきます。ここでルールが緩すぎると対応漏れにつながる可能性が出てきますし、厳しすぎるとアラートが鳴り続けて担当者のストレスにつながってしまうため、現場に合わせたルール決めを行っていくことが大切です。

誤検知・通知過多を防ぐ設定を行う

例えば、問い合わせではない営業メールなどをAIが「問い合わせ」として誤って検知してしまった場合、このメールに対しても未対応の通知が行われます。そうなると、「関係ないものまで通知が行われている」と現場が判断し、必要な通知まで無視してしまうといった状態が発生する可能性があります。

このような状態を防ぐには、特定のドメインやキーワードを除外する設定を事前に行っておき、本当に対応するべき案件のみを抽出して通知過多を防ぐなどの対応が必要になります。

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まとめ

問い合わせの対応漏れは、情報の分散や担当者の不明確さなどの課題から発生します。AIを導入することによって、未対応案件の自動検知のほか、担当者の割り当て、リマインド機能、過去の対応履歴の要約などが可能になり、属人的なミスの防止につながります。その結果として、顧客の待ち時間短縮やクレーム・機会損失の防止といったメリットが期待できます。

ただし、AIを導入する上では「どこまでAIが対応し、どこから人間が対応するか」という役割分担やルール決めをしっかりと行っておくことも大切です。