顧客対応と業務をつなぎ、成長を支える仕組みをつくる

改善を考える時間を、業務の中に取り戻す

広告レポートの転記、問い合わせの振り分け、対応状況の確認。毎日の作業に追われると、顧客の声を聞き、次の施策を考える時間が不足します。MemoriaLabは、マーケティングと顧客対応の流れを整理し、繰り返す作業を仕組みに置き換えます。

業務のデジタル化を進めるDXも、AIを組み込むAXも、顧客への対応と改善の質を高めるための手段です。時間の削減だけを追わず、対応が止まらず、必要な情報が正しく渡ることまで含めて設計します。仕組みに任せる仕事を選び、人が顧客理解や判断に集中できる状態を目指します。

作業を棚卸しし、着手する順番を決める

最初に担当者の仕事をたどり、目的、頻度、所要時間、使う情報、次に渡す相手を整理します。例えば、問い合わせを管理表へ写し、担当者を探し、連絡済みか確認する業務なら、転記だけでなく待ち時間や確認の往復も対象です。通常の処理に加え、情報不足や担当者不在などの例外も伺います。

そのうえで、不要な確認や重複する記録を減らし、ルールが安定している作業から優先します。件数が多くても例外ばかりの仕事は、先に判断基準を整理した方がよい場合があります。削減が見込める負担と、構築費、利用費、保守の手間を合わせて比較し、小さく試せる対象を選びます。現行の非効率な手順を、そのまま自動化しないことが大切です。

業務を棚卸しし、不要な作業を整理したうえで、定型処理を自動化する手順
図:業務の目的から自動化の対象を選ぶ流れ(説明用)

定型処理と、人が判断する仕事を分ける

受付情報の登録、決まった条件による振り分け、定型の通知、集計の更新は自動化の候補になります。顧客の事情に応じた提案や、条件に当てはまらない依頼への対応は、判断する人と必要な情報を決めます。単純な条件で処理できる箇所と、文面の理解などにAIを使う箇所も分けて検討します。

例えば、問い合わせを商品別に担当者へ渡す業務では、選択された商品が明確なら振り分け、複数の商品にまたがる相談は確認担当へ回す設計が考えられます。自動化できなかったものが放置されないよう、例外の一覧と担当者を用意します。既存ツールの機能やAPI、個別開発から、現場が運用しやすい方法を選び、外部送信や金額変更などには必要な確認を組み込みます。

途中で失敗しても、二重処理せずに戻せるように

「顧客を登録し、担当者へ通知する」処理で、登録後に通知だけ失敗した場面を考えます。最初からやり直すと顧客を重複登録する可能性があるため、同じ依頼を識別し、完了した処理と未完了の処理を分けて記録します。結果が分からない場合も、実行済みかを確認してから再開する流れを設計します。

一時的な接続不良は再試行で回復する場合がありますが、入力不足なら内容の確認が必要です。失敗の種類に応じて、待って再実行する、人へ知らせる、処理を止める方法を決めます。記録には原因と対象案件を残し、手作業へ切り替えた場合も完了状態を共有します。動き続けることに加え、止まったときに担当者が何をすればよいかまで整えます。

時間と品質を測り、段階的に広げる

導入前に、対象業務の処理時間、待ち時間、修正・差し戻し、対応漏れを確認します。導入後も同じ種類の業務で比較し、件数や難しさが異なる場合はその条件を残します。自動処理の件数が増えても、確認や手直しの負担が増えていれば見直しが必要です。利用料や保守にかかる時間も含めて、続ける価値を判断します。

はじめは一つの窓口や担当範囲で試し、想定した処理と例外が扱えるかを確認します。現場の意見を受けて手順を直し、問題を確認できる体制を整えてから広げます。生まれた時間を顧客インタビューやクリエイティブの検証へ振り向け、その仕事に使える記録がそろったかも確かめます。効率化が、事業を改善する活動につながることを重視します。

処理時間、修正や漏れ、顧客対応への影響という三つの観点で効果を確認する構成
図:自動化の効果を時間と品質で確かめる視点(説明用)

動かし方と、直し方を組織に残す

支援範囲に応じて、業務フロー、対象の優先順位、実装した処理、検証結果、運用・復旧手順を共有します。設定の管理者、例外を確認する担当者、利用サービスが変更された際の見直し方も定めます。引き継ぎでは正常な動きだけでなく、失敗した処理の確認と再開まで試します。

まずは「毎日繰り返している」「転記で間違いやすい」業務を一つお聞かせください。利用中のツール、処理件数のおおよそ、作業の手順と困る場面があれば、着手する範囲を整理できます。実行と検証を繰り返し、現場が改善を続けられる仕組みに育てます。

参考資料

関連ページ:生成AI活用 / LINEを活用した業務設計 / CRM設計・連携

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