--- title: "問い合わせ対応へのAIの使い方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-customer-support/ description: "問い合わせ対応のAIは、担当者の返信の下書きから始め、回答のもとになる資料を整え、人に引き継ぐ条件を決めてから、お客様に直接答える使い方へ広げると進めやすくなります。進め方と個人情報・セキュリティの注意をまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- はじめる[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) # 問い合わせ対応へのAIの使い方 執筆：[桐谷彰人](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#kiritani)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 3件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 問い合わせ対応のAIは、担当者の返信の下書きから始め、回答のもとになる資料と人に引き継ぐ条件を整えてから、お客様に直接答える使い方へ広げると、誤った回答のリスクを抑えながら効果を出しやすくなります。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 問い合わせ対応は、同じような質問がくり返し届く一方で、答えを誤るとお客様の信頼に直結する業務です。この記事では、AIをどこから使い始め、どう広げていくか、そのときに確かめたい個人情報とセキュリティの注意を整理します。 この記事でわかること - 問い合わせ対応でAIが役立つ場面と、AIに任せにくい場面 - 下書き → 社内での検証 → お客様への直接の回答、という広げ方 - 個人情報の入力、誤った回答、AIへの攻撃への備え ## 問い合わせ対応のどこにAIが役立ちますか？ 問い合わせ対応の仕事を分けてみると、AIが手伝いやすい作業がいくつもあります。 | 作業 | AIの使い方の例 | 人が担うこと | |---|---|---| | 返信の作成 | 問い合わせ文と社内の資料から、返信の下書きを作る | 内容の確認、言い回しの調整、送信 | | 問い合わせの振り分け | 内容を読み、種類（使い方・不具合・請求など）の候補を付ける | 判断に迷うものの振り分け | | 要約 | 長いやり取りを要約し、引き継ぎを楽にする | 要点の抜けの確認 | | よくある質問の整備 | 届いた問い合わせから、よくある質問の案を作る | 掲載する内容の決定 | | 傾向の把握 | 一定期間の問い合わせを分類し、多い内容をまとめる | 改善の判断 | 一方で、返金や契約の条件の判断、苦情への対応、事故や安全に関わる問い合わせなど、お客様の権利やお金に関わる判断は、人が担うことが前提になります。AIは「答えを決める役」ではなく、「担当者が早く正確に答えるための助け」から使い始めると安心です。 ## 何から始めればよいですか？ 次の順番で広げていくと、効果を確かめながら進められます。 ① **担当者の下書きに使う。** 担当者が、生成AIで返信の下書きを作り、内容を確かめてから送ります。お客様に届く前に人の目が入るため、誤りがあっても直せます。下書きの時間がどれだけ減ったかを測ると、効果を説明しやすくなります。 ② **回答のもとになる資料を整える。** AIが正しく答えられるかどうかは、参照する資料の質で大きく変わります。商品の説明、料金、手続き、よくある質問など、回答のもとになる資料を一か所にまとめ、古い情報を整理します。社内の資料をAIに参照させる仕組み（RAG）を使う場合も、この整理が土台になります。 ③ **社内で答えの質を確かめる。** 過去の問い合わせを使って、AIの回答が資料どおりか、言ってはいけないことを言っていないかを確かめます。うまく答えられない質問は、資料を足すか、人に引き継ぐ対象にします。 ④ **お客様に直接答える範囲を決める。** 営業時間や手続きの方法など、答えが資料で決まっている質問から、お客様向けのチャットボットで答えるようにします。それ以外は担当者に引き継ぎます。 問い合わせ対応でのAIの広げ方 - **担当者の下書きに使う**：AIで返信の下書きを作り、**人が確かめてから送る** - **回答のもとになる資料を整える**：商品の説明・料金・手続き・よくある質問を一か所にまとめ、古い情報を整理する - **社内で答えの質を確かめる**：過去の問い合わせで、資料どおりか、言ってはいけないことを言っていないかを確かめる - **お客様に直接答える範囲を決める**：答えが資料で決まっている質問から。それ以外は担当者に引き継ぐ はじめは「答えを決める役」ではなく、担当者が早く正確に答えるための助けとして使います。 ## 人に引き継ぐ条件は、どう決めればよいですか？ お客様向けにAIを使う場合は、「AIが答えない・答えられないときに、どう人につなぐか」を最初に決めておきます。次のような条件が目安になります。 - **お金や契約の判断が必要なとき**：返金、解約、契約の変更など - **お客様が困っている・怒っているとき**：苦情、強い不満の表現があるとき - **安全や健康に関わるとき**：事故、けが、体調に関わる問い合わせ - **資料に答えがないとき**：AIが根拠となる資料を見つけられないとき - **お客様が人との対応を望んだとき** AI事業者ガイドラインは、AIの利用者に対し、AIの出力を事業で使うかどうかの判断を責任をもって行うことや、AIの結果に頼りすぎる「自動化バイアス」に注意することを求めています。人に引き継ぐ条件を決めておくことは、こうした考え方を問い合わせ対応で実践する方法のひとつです。 AIから人に引き継ぐ条件の目安 - **お金や契約の判断**：返金、解約、契約の変更など - **困っている・怒っている**：苦情、強い不満の表現があるとき - **安全や健康に関わる**：事故、けが、体調に関わる問い合わせ - **資料に答えがない**：AIが根拠となる資料を見つけられないとき - **人との対応を望んだ**：お客様が人との対応を望んだとき いずれかに当たるときは、AIが答えずに担当者へつなぎます。引き継ぐ条件は、お客様向けにAIを使う前に決めておきます。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 個人情報は、どう扱えばよいですか？ 問い合わせには、氏名、連絡先、注文の番号、ときには体調や家族のことなど、さまざまな個人情報が含まれます。 個人情報保護委員会は、2023年6月2日に生成AIサービスの利用についての注意喚起を公表しています。事業者に対しては、個人情報を含む指示（プロンプト）を入力する場合は、特定した利用目的を達成するために必要な範囲内かを十分に確かめること、本人の同意なく入力した個人データが応答の出力以外の目的で扱われると法律に違反するおそれがあるため、サービスの提供者が機械学習に使わないことなどを入力の前に十分に確かめることを挙げています。 実務では、次の点を確かめます。 - 使うAIサービスで、入力した内容が学習に使われない設定や契約になっているか - 問い合わせの内容を、どの目的で、誰が使えるようにするか - 下書きを作るだけなら、氏名や連絡先を伏せて入力できないか - 問い合わせの記録をいつまで保存し、いつ消すか AI事業者ガイドラインも、AIの利用者に対して、個人情報や機密情報を不適切に入力しないよう注意することを求めています。詳しくは「[生成AIと個人情報の扱い](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/)」もご覧ください。 ## お客様向けのAIで、セキュリティ上の注意はありますか？ お客様が自由に文章を入力できるチャットボットは、AIに細工した指示を与えて意図しない回答をさせる攻撃（プロンプトインジェクション）の対象になることがあります。また、AIがWebページや外部のデータを読む仕組みでは、そこに仕込まれた指示をAIが実行してしまう攻撃も想定されます。 総務省が2026年3月に公表したAIのセキュリティのガイドラインの付属資料は、外部のデータを読ませるチャットボットの対策として、次のような考え方を示しています。 - AIを動かす仕組みの権限を必要最小限にし、データベースは読み取り専用にする - 外部のデータに不正な指示が含まれていないか、AIに渡す前に確かめる - お客様の入力と外部のデータを区別して扱わせる - 回答に機密情報や内部のシステムの情報が含まれていないかを確かめる - 参照するデータに、利用者の権限に応じた制限をかける お客様向けのチャットボットには、社内向けの資料や、ほかのお客様の情報を参照させないことが基本になります。 ## 効果は、何で測ればよいですか？ 導入の前後で、次のような指標を比べると効果がわかりやすくなります。 - 1件あたりの返信にかかる時間 - 最初の返信までの時間 - AIだけで解決した問い合わせの割合（お客様向けに使う場合） - 人に引き継いだ割合と、その理由 - 回答の誤りの件数と、お客様の満足度 時間が短くなっても誤りが増えていれば、資料の整備や引き継ぎの条件を見直します。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIの出力の確認チェックリスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-output-review-checklist/) - [AIの利用についてのお知らせの文例](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-transparency-notice/) ガイド - [電話対応へのAIの使い方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-voice-phone/) - [社内の資料をAIで探せるようにする（RAGの基本）](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/) - [社内のナレッジベースの作り方](https://www.ai-ready.jp/guide/knowledge-base-building/) - [顧客データをAIで活用するときの進め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/customer-data-and-ai/) - [AIを使っていることの開示と表示](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-transparency-disclosure/) - [生成AIと個人情報の扱い：個人情報保護法と注意喚起から確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/) コラム - [社内の問い合わせ対応をAIに任せるには？小さく始めて育てる進め方](https://www.ai-ready.jp/column/internal-helpdesk-chatbot/) 用語 - [チャットボット](https://www.ai-ready.jp/glossary/chatbot/) - [エスカレーション（人への引き継ぎ）](https://www.ai-ready.jp/glossary/human-escalation/) - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [ナレッジベース](https://www.ai-ready.jp/glossary/knowledge-base/) ## よくあるご質問 Q最初からお客様向けのチャットボットを公開してもよいですか？ A公開することはできますが、はじめは担当者の返信の下書きにAIを使い、回答のもとになる資料と人に引き継ぐ条件を整えてから公開すると、誤った回答のリスクを抑えやすくなります。社内で答えの質を確かめる期間を設けると、公開後の手直しも少なくなります。 Qお客様からの問い合わせ文を生成AIに入力してもよいですか？ A問い合わせ文には氏名や連絡先などの個人情報が含まれることが多いため、入力が利用目的の範囲内かを確かめます。個人情報保護委員会は、入力した個人データをサービスの提供者が機械学習に使わないことなどを、入力の前に十分に確かめるよう注意を促しています。 QAIが間違った回答をした場合に備えて、何を決めておけばよいですか？ AAIが答えてよい範囲と、人に引き継ぐ条件、誤りに気づいたときの訂正の手順を決めておきます。あわせて、AIへの入力と回答の記録を残しておくと、原因を確かめて資料や設定を直しやすくなります。 ## この記事に出てくる用語 - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [分類（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/classification/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [RAG（検索拡張生成）](https://www.ai-ready.jp/glossary/rag/) - [チャットボット](https://www.ai-ready.jp/glossary/chatbot/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [バイアス](https://www.ai-ready.jp/glossary/bias/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [プロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [機械学習](https://www.ai-ready.jp/glossary/machine-learning/) - [プロンプトインジェクション](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt-injection/) - [ナレッジベース](https://www.ai-ready.jp/glossary/knowledge-base/) - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [エスカレーション（人への引き継ぎ）](https://www.ai-ready.jp/glossary/human-escalation/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [広げる／ユースケースと効果AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)[定着させる／ユースケースと効果AIの効果を測り続ける：全社に広げた後の指標の見直しと、続ける・広げる・やめるの判断嵐保憲2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/sustaining-ai-impact/)[はじめる／ユースケースと効果AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) ## 出典 1. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（2026年3月31日）](https://www.soumu.go.jp/main_content/001099163.pdf) 2. [個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（2023年6月2日）](https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/) 3. [総務省「AIのセキュリティ確保のための技術的対策に係るガイドライン別添（付属資料）」（2026年3月）](https://www.soumu.go.jp/main_content/001064123.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 問い合わせ対応のどこにAIが役立ちますか？ 2. 何から始めればよいですか？ 3. 人に引き継ぐ条件は、どう決めればよいですか？ 4. 個人情報は、どう扱えばよいですか？ 5. お客様向けのAIで、セキュリティ上の注意はありますか？ 6. 効果は、何で測ればよいですか？ 7. チェックリスト 8. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「問い合わせ対応へのAIの使い方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-customer-support/