問い合わせ対応
- 対応漏れや返信遅れが起きやすい
- 優先順位や担当者の判断が属人的
COMMON ISSUES
SERVICE
現在の業務の流れや担当、情報のやり取りを整理し、属人化や二重作業などの課題を明確にします。
人・通常自動化・AIの役割を分け、今あるツールも活かしながら、業務に合った改善方法を設計します。
小さく試して効果や運用しやすさを確認し、本導入、運用ルール、教育、定着まで伴走します。
CASE STUDIES

問い合わせの確認や担当者への振り分けが、特定の事務担当者に集中している状態だった。
問い合わせを一覧管理し、AIによる要約、分類候補、返信下書きを取り入れた。
確認時間の短縮、対応漏れの防止、進捗の見える化。

商品、数量、価格、在庫、納期の確認に時間がかかり、対応方法も担当者ごとに異なる状態だった。
問い合わせ内容を整理し、販売管理・在庫管理システムの確認から回答作成までの流れを見直した。
確認・転記時間の短縮、確認漏れの防止、回答スピードの向上。

写真や作業報告がメール、チャット、口頭連絡に分散し、現場監督が帰社後に整理する状態だった。
日報項目と写真の登録方法を統一し、日報、進捗一覧、週次報告へ情報を再利用できる流れにした。
写真整理と報告作成の負担軽減、共有漏れの防止、複数現場の進捗の見える化。
SUPPORT FLOW
AIを入れることから始めません。
貴社の課題と業務を整理し、必要な改善から支援します。
現在の業務の流れや負担を確認し、課題を見える化します。
棚卸しを行い、小さく始めやすく、効果が見込める業務を絞り込みます。
人・仕組み・AIの役割を整理し、無理のない運用を考えます。
実際の業務で検証し、効果を見ながら定着を支援します。
経営課題と業務整理を土台に
経営・業務・AIを繋げて設計します。
POLICY
AIを導入すること自体を目的にせず、経営課題と現場業務を整理したうえで、必要な改善を考えます。
業務手順の見直しや既存ツールの活用も含め、効果が見込める方法を選び、小さく検証しながら導入効果を確認します。
目の前の作業だけではなく、何を改善したいのか、どの課題を優先すべきかを整理します。
経営上の目的と現場の負担をつなげ、取り組む業務を見極めます。
すべての業務にAIが適しているとは限りません。
業務手順の見直し、ルール整備、既存ツール、自動化なども比較し、AIが有効な部分に絞って活用します。
導入後は、作業時間、対応漏れ、品質、費用などを確認します。
効果と投資対効果を見ながら、継続、改善、拡大の判断につなげます。
FREE CONSULTATION
業務の悩みがまだ明確になっていなくても問題ありません。
現在の業務状況を伺い、負担が生じている部分や、改善を検討できる方向性を一緒に整理します。
無理にAI導入を前提とせず、現在の状況に合った進め方を考えます。
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