問い合わせ対応をAIで自動化するには？中小企業向けにDifyで始める方法を解説

「毎日、同じような問い合わせに何度も返信している」
「担当者によって回答内容が少しずつ変わってしまう」
「問い合わせ対応に時間を取られて、本来の業務が進まない」

このような悩みを抱えている中小企業の担当者は少なくありません。

特に、総務、営業事務、カスタマーサポート、Web担当者、一人情シスのように、複数の業務を兼任している場合、問い合わせ対応の負担は大きくなりがちです。

メール、フォーム、電話、社内チャットなど、さまざまな場所から質問が届くため、「どこから手をつければよいのか分からない」と感じることもあるでしょう。

そこで注目されているのが、AIを使った問い合わせ対応の自動化です。

勉強猫

そこで使えるのがDifyというツール。

Difyを使えば、プログラミングの知識がなくても、自社の業務に合わせた生成AIアプリを作ることができるよ！

この記事では、中小企業の担当者に向けて、問い合わせ対応をAIで自動化する考え方、AIに任せやすい問い合わせ、Difyで始めるときのポイントを分かりやすく解説します。

Dify学習館｜生成AIアプリ開発の基礎から実践まで

“Dify学習館” はDifyを用いた生成AIアプリ開発を体系的に習得できる学習サイトです。

完全初心者でも手順に沿って進めるだけでアプリを作れるようになり、業務効率化や副業にも活かせる内容になっています。

ぜひ、ご活用ください^^

問い合わせ対応の自動化とは？

問い合わせ対応の自動化とは、顧客や社内メンバーから届く質問に対して、AIやシステムを使って回答作成や分類、案内を効率化することです。

たとえば、「営業時間を教えてください」「料金プランを知りたいです」「この申請はどこから行えばよいですか」といったよくある質問に対して、担当者が毎回ゼロから文章を作るのではなく、AIが回答案を作ったり、必要な情報を案内したりします。

ここで大切なのは、「問い合わせ対応の自動化」といっても、必ずしも完全に人の手をなくすことではないという点です。

中小企業の場合、最初から顧客対応をすべてAIに任せるよりも、まずは担当者の作業を減らすための仕組みとして導入する方が始めやすいです。

参考記事 ▷ Lesson3-3：問い合わせ対応チャットボットの作り方

よくある質問への回答をAIに任せること

問い合わせ対応の中でも、AIに任せやすいのは、回答内容がある程度決まっている質問です。

たとえば、営業時間、アクセス、料金の目安、申込方法、必要書類、サービス内容などは、毎回大きく回答が変わるわけではありません。このような問い合わせは、あらかじめFAQやマニュアルを整理しておくことで、AIによる回答に向いています。

中小企業でよくある問い合わせには、次のようなものがあります。

このような問い合わせをAIに任せることで、担当者は毎回同じ説明を繰り返す時間を減らせます。

ただし、料金や契約条件など、会社として正確な案内が必要な内容については、AIが作った回答をそのまま使うのではなく、人が確認する運用にしておくと安心です。

完全自動化より「一次対応の自動化」から始める

問い合わせ対応をAI化すると聞くと、「顧客からの質問にAIがすべて自動で答える仕組み」をイメージするかもしれません。

しかし、最初から完全自動化を目指す必要はありません。特に中小企業では、まず一次対応の自動化から始めるのがおすすめです。

一次対応とは、問い合わせ内容を整理したり、よくある質問に回答したり、担当者が確認するための返信案を作ったりする対応のことです。

完全自動化と一次対応の自動化には、次のような違いがあります。

最初の段階では、AIに最終判断を任せるのではなく、担当者を助ける役割として使うのがよいでしょう。

たとえば、問い合わせメールの本文をAIに読み込ませて、「どのカテゴリの問い合わせか」「返信文の下書きはどうするか」「確認が必要な点は何か」を整理してもらうだけでも、対応時間を短縮できます。

Difyを使えば、このような問い合わせ分類や返信文の作成を、業務に合わせたAIアプリとして作ることができます。毎回ChatGPTに長い指示文を入力するのではなく、自社でよく使う流れをアプリ化できる点が、Difyを学ぶ大きなメリットです。

中小企業が問い合わせ対応をAI化するメリット

問い合わせ対応のAI化は、単に「返信を自動で作れる」というだけではありません。

担当者の負担を減らしながら、回答品質をそろえたり、社内の情報共有を進めたりする効果も期待できます。

特に中小企業では、限られた人数で複数の業務を回していることが多いため、問い合わせ対応を少し効率化するだけでも、日々の業務全体に大きな影響があります。

同じ質問への対応時間を減らせる

問い合わせ対応で負担になりやすいのが、同じような質問に何度も答える作業です。

たとえば、料金、営業時間、申込方法、資料請求、納期、社内手続きなどは、質問する人が違っても、回答内容はほとんど同じになることがあります。

それにもかかわらず、毎回メールを開き、過去の返信を探し、文章を整えて返すのは意外と時間がかかります。

AIを使えば、このような定型的な問い合わせに対して、回答案をすばやく作ることができます。

担当者は、AIが作った文章を確認して必要に応じて修正するだけでよくなるため、ゼロから返信を書く時間を減らせます。

勉強猫

問い合わせ対応にかかる時間を減らせれば、担当者は本来集中すべき業務に時間を使いやすくなるね。

担当者による回答のばらつきを減らせる

問い合わせ対応では、担当者によって回答内容や表現が少しずつ変わってしまうことがあります。

たとえば、同じ料金プランについて説明しているつもりでも、ある担当者は詳しく説明し、別の担当者は簡単に説明するかもしれません。また、社内ルールや申込手順についても、人によって案内する順番や表現が異なることがあります。

小さな違いであれば問題ないこともありますが、問い合わせ内容によっては、回答のばらつきが誤解や確認作業の増加につながることもあります。

AIアプリにFAQやマニュアル、回答ルールを整理しておけば、担当者ごとの差を減らしやすくなります。

勉強猫

回答のばらつきを減らすことは、顧客対応だけでなく、社内問い合わせにも効果があるよ。

経費精算、休暇申請、社内システムの使い方など、社内でよく聞かれる内容をAIで案内できると、担当者の負担を大きく減らせるね。

新人や兼任担当者でも対応しやすくなる

問い合わせ対応は専任の担当者だけが行うとは限りません。

営業担当が問い合わせメールに返信したり、総務担当が社内システムの質問に答えたり、Web担当者がフォームから届いた問い合わせを確認したりすることもあります。場合によっては、入社したばかりの新人や、業務を兼任している担当者が対応することもあるでしょう。

このような状況では、「どこまで答えてよいのか」「どの資料を見ればよいのか」「どの表現で返信すればよいのか」が分からず、対応に時間がかかることがあります。

AIが問い合わせ内容を整理し、回答案を作ってくれれば、経験の浅い担当者でも対応しやすくなります。

担当者は、AIの回答案を確認しながら、必要な情報を追加したり、社内確認が必要な部分を見つけたりできます。

特に、返信文の下書き作成は簡単に導入できて効果が高い方法です。

AIに問い合わせ本文を読み込ませて、丁寧な返信文を作ってもらい、人が確認してから送信する流れにすれば、いきなり完全自動化するよりも安心して始められます。

参考記事 ▷ Training2-1：メール返信文ジェネレーターを作ろうを作ろう

問い合わせ内容を整理して改善に使える

問い合わせ対応をAI化するメリットは、回答を効率化することだけではありません。問い合わせ内容を整理しやすくなる点も重要です。

たとえば、問い合わせをカテゴリごとに分類できるようになると、どの内容に関する質問が多いのかが見えやすくなります。

問い合わせ内容を整理すると、次のような改善につなげやすくなります。

このように、問い合わせは単なる対応業務ではなく、顧客や社内メンバーがどこで困っているのかを知るための大切な情報でもあります。

AIを使って問い合わせを分類したり、回答内容を整理したりできるようになると、日々の対応を効率化しながら、商品ページ、FAQ、社内マニュアル、業務フローの改善にもつなげられます。

勉強猫

問い合わせ対応の担当者が現場の声を一番よく知っている…ということも意外と多い。

その情報をAIと組み合わせて整理できれば、単なる業務効率化にとどまらず、会社全体の改善にも役立つよ。

AIに任せやすい問い合わせ・任せにくい問い合わせ

問い合わせ対応をAIで自動化するときは、すべての問い合わせを同じように扱わないことが大切です。

AIに任せやすい問い合わせもあれば、人が確認した方がよい問い合わせもあります。ここを分けずに進めてしまうと、誤った回答をしてしまったり、顧客に不安を与えてしまったりする可能性があります。

中小企業でAIを導入する場合は、まず「AIに任せてよい範囲」と「人が対応すべき範囲」を整理するところから始めるのがおすすめです。

AIに任せやすい問い合わせ

AIに任せやすいのは、回答内容がある程度決まっていて、判断が複雑ではない問い合わせです。

たとえば、営業時間、アクセス、申込方法、よくある手続き、社内ルールの確認などは、FAQやマニュアルを整理しておけばAIで対応しやすくなります。

代表的な問い合わせを整理すると、次のようになります。

このような問い合わせは、AIに一次回答を任せることで、担当者の負担を減らしやすい分野です。

ただし、料金やサービス内容のように正確性が求められる情報は、古い内容をもとに回答しないように注意が必要です。

FAQやマニュアルを定期的に見直し、AIが参照する情報を最新の状態にしておくことが大切です。

人が確認すべき問い合わせ

一方で、AIだけで回答を完結させない方がよい問い合わせもあります。

特に、顧客ごとの個別事情が絡むもの、会社として判断が必要なもの、トラブルや感情面への配慮が必要なものは、人が確認する流れを残しておく方が安心です。

たとえば、次のような問い合わせは、AIに下書きや整理を任せつつ、最終的な回答は担当者が確認するのがおすすめです。

このような問い合わせでは、AIに「最終回答」を任せるのではなく、「担当者が判断しやすくするための補助」として使うのが現実的です。

たとえば、問い合わせ内容を要約する、対応に必要な確認項目を洗い出す、丁寧な返信文の下書きを作る、といった使い方であれば、リスクを抑えながら業務を効率化できます。

参考記事 ▷ Lesson4-4：続き文章案作成アプリを作ろう

AIに任せる範囲を決めておく

問い合わせ対応をAI化するときは、事前にルールを決めておくことが大切です。

「この内容はAIが回答してよい」「この内容は担当者が確認する」「この内容は専門部署に引き継ぐ」という基準を作っておくと、AIアプリを作るときの設計もしやすくなります。

最初は、次のように3つに分けると考えやすいです。

この分け方をしておくと、いきなり大きな仕組みを作らなくても、問い合わせ対応の一部からAI化しやすくなります。

勉強猫

届いた問い合わせを、この３つのどれかに自動分類する作業もDifyでできるから安心してね。

この考え方はとても重要です。

問い合わせ内容を分類し、内容ごとに回答方法を変えることで、「AIが答えるもの」「担当者に確認してもらうもの」「別の窓口へ案内するもの」を分けられます。

まず自動回答しても問題が少ない問い合わせから始めるとよいでしょう。小さく始めて、運用しながら対象範囲を広げていく方が、失敗しにくくなります。

問い合わせ対応を自動化する4つのパターン

問い合わせ対応をAIで自動化するといっても、やり方は1つではありません。

「よくある質問に答える」「資料をもとに回答する」「問い合わせ内容を分類する」「返信文の下書きを作る」など、目的によって向いている仕組みは変わります。

中小企業で導入する場合は、最初から複雑な仕組みを作るよりも、自社の問い合わせ内容に合ったパターンを選ぶことが大切です。

代表的なパターンを整理すると、次のようになります。

それぞれのパターンを理解しておくと、自社ではどこからAI化すればよいのか判断しやすくなります。

パターン1：FAQ自動回答型

FAQ自動回答型は、あらかじめ用意したよくある質問と回答をもとに、AIが問い合わせに答える方法です。

営業時間、アクセス、料金の目安、申込方法、キャンセルの基本ルールなど、回答内容がある程度決まっている問い合わせに向いています。

たとえば、次のような質問に対応できます。

FAQ自動回答型のメリットは、比較的始めやすいことです。

すでに自社サイトにFAQページがある場合や、過去の問い合わせ対応でよく使っている回答文がある場合は、それをもとにAIアプリを作りやすくなります。

ただし、FAQ自動回答型では、回答内容を定期的に見直すことが大切です。料金、営業時間、キャンペーン、受付条件などが変わった場合、古い情報のまま回答してしまうとトラブルにつながる可能性があります。

そのため、最初は「変更が少ない情報」や「回答してもリスクが低い内容」から始めると安心です。

参考記事 ▷ Lesson5-1:RAGアプリ開発入門｜社内FAQチャットボットを作ろう

パターン2：資料参照型

資料参照型は、PDF、マニュアル、社内規程、商品資料などをAIに参照させて、問い合わせに回答する方法です。

FAQだけでは対応しきれない場合や、問い合わせのたびに担当者が資料を探している場合に向いています。

たとえば、社内では「経費精算のルールを知りたい」「この申請はどの書類を使えばよいか」といった質問があります。社外向けでは、「このサービスの対応範囲を知りたい」「導入までの流れを確認したい」といった問い合わせがあります。

このような内容は、資料を探して読むだけでも時間がかかります。AIが資料をもとに回答案を作ってくれれば、担当者は必要な情報を確認しやすくなります。

資料参照型が向いているケースを整理すると、次のようになります。

Difyを学ぶと、このような資料をもとに回答する仕組みも作れるようになります。

Dify学習館では、単にAIに文章を書かせるだけでなく、PDFや社内資料を活用したAIアプリ、社内FAQ、資料検索に近い仕組みも学習できます。

問い合わせ対応を社外向けだけでなく、社内問い合わせの効率化にも広げたい場合に役立ちます。

パターン3：問い合わせ分類型

問い合わせ分類型は、届いた問い合わせの内容をAIが分類し、その種類に応じて対応を変える方法です。

たとえば、顧客からの問い合わせを「料金」「申込」「資料請求」「トラブル」「クレーム」「その他」のように分けるイメージです。

問い合わせ分類ができると、すべての問い合わせに同じ回答を返すのではなく、内容に応じた処理を行いやすくなります。

分類後の対応例は、次のように整理できます。

この方法は、中小企業の問い合わせ対応と相性がよいです。なぜなら、少人数で対応している場合でも、問い合わせの種類が分かるだけで優先順位をつけやすくなるからです。

たとえば、資料請求は営業担当へ、社内システムの質問は情報システム担当へ、クレームは責任者へ、というように振り分けることもできます。

勉強猫

Difyでは、問い合わせ内容を分類し、その結果に応じて回答や処理を変えるアプリを作ることができるよ。

Dify学習館では、問い合わせ対応チャットボットの作成を通して、質問を分類して対応を分ける考え方も学べるよ！

パターン4：返信文下書き型

返信文下書き型は、問い合わせメールやフォームの内容をもとに、AIが返信文の下書きを作る方法です。

AIが作った文章をそのまま自動送信するのではなく、担当者が確認してから送れるため、リスクを抑えやすいからです。

たとえば、次のような使い方ができます。

返信文下書き型の良いところは、今の業務フローに取り入れやすいことです。

たとえば、問い合わせメールを受け取った担当者が、本文をAIアプリに入力します。すると、AIが返信文の下書きを作成します。担当者は内容を確認し、自社のルールや顧客ごとの事情に合わせて修正してから送信します。

この流れであれば、AIの便利さを活かしながら、人の確認も残せます。

勉強猫

Dify学習館では、メール返信文ジェネレーターのような、文章作成を支援するAIアプリも作れるよ。

最初はどのパターンから始めるべきか

ここまで4つのパターンを紹介しましたが、どれから始めるべきかは、自社の問い合わせ内容や担当者の体制によって変わります。

迷った場合は、リスクが低く、効果を実感しやすいものから始めるのがおすすめです。

最初の導入に向いている順番を整理すると、次のようになります。

最初から大きな仕組みを作ろうとすると、FAQの整理、資料の準備、回答ルールの確認などで時間がかかってしまいます。

そのため、まずは「問い合わせメールの返信文をAIで下書きする」「よくある質問だけに答える」といった小さな範囲から始めるのがよいでしょう。

勉強猫

Dify学習館では、こうした小さなAIアプリを作って、使いながら改善していくスキルが身に付くよ。

問い合わせ対応の自動化は、最初から完璧な仕組みを目指すよりも、現場で使いやすい形に少しずつ育てていくことが大切なんだ。

よくある質問

問い合わせ対応をAIで自動化したいと思っても、実際に導入する前には不安や疑問が出てくると思います。

特に中小企業では、専任のIT担当者がいない場合や、AIツールを業務で使った経験が少ない場合もあります。

ここでは、問い合わせ対応のAI化を検討している担当者が疑問に感じやすい点を整理しておきます。

中小企業でも問い合わせ対応AIは導入できますか？

中小企業でも、問い合わせ対応AIは導入できます。

ただし、最初から大規模なチャットボットや完全自動化を目指す必要はありません。むしろ、よくある質問への回答、問い合わせメールの返信文下書き、社内FAQのような小さな用途から始める方が現実的です。

たとえば、次のような業務であれば、比較的始めやすいです。

最初は、担当者が毎日くり返している小さな作業を1つ減らすことを目標にするとよいでしょう。

小さく始めて効果を確認できれば、社内にも説明しやすくなります。そのうえで、少しずつ対象範囲を広げていくと、無理なく問い合わせ対応の効率化を進められます。

ChatGPTだけではなくDifyを使うメリットは何ですか？

ChatGPTだけでも、問い合わせメールの返信文を作ったり、文章を整えたりすることはできます。

一方で、Difyを使うと、問い合わせ対応の流れをAIアプリとしてまとめやすくなります。毎回プロンプトを入力するのではなく、あらかじめ決めた入力項目や回答ルールに沿って使えるため、業務で継続的に使いやすくなります。

ChatGPTだけで使う場合とDifyでアプリ化する場合の違いは、次のように考えられます。

ChatGPTは、個別の文章作成や相談にはとても便利です。

ただ、問い合わせ対応のように同じ作業を何度も行う業務では、Difyでアプリ化した方が、担当者ごとの使い方や回答内容のばらつきを減らしやすくなります。

問い合わせ対応を完全自動化しても大丈夫ですか？

最初から問い合わせ対応を完全自動化するのは、あまりおすすめしません。

AIは便利ですが、すべての問い合わせに正しく対応できるわけではありません。特に、契約、返金、クレーム、個人情報、法務や会計に関わる内容は、AIだけで回答を完結させるとリスクがあります。

問い合わせ対応では、次のように段階を分けて考えると安全です。

中小企業でAIを使う場合は、まず「AIが回答案を作り、人が確認して送る」という形から始めるのがおすすめです。

この方法なら、AIの便利さを活かしながら、誤回答やトラブルのリスクを抑えやすくなります。

プログラミングができなくてもDifyは学べますか？

プログラミングができなくても、Difyは学習できます。

もちろん、複雑な外部連携や高度なカスタマイズを行う場合は、技術的な知識が役立つ場面もあります。しかし、問い合わせ対応チャットボット、FAQ回答アプリ、メール返信文ジェネレーターのような基本的なAIアプリであれば、プログラミング未経験でも取り組みやすいです。

Dify学習館では、初心者向けにDifyの基本から順番に学べるように構成しています。

最初から難しいアプリを作るのではなく、まずはDifyの画面に慣れ、簡単なAIアプリを作り、その後に問い合わせ対応や社内FAQのような実務向けのテーマへ進む流れです。

中小企業の担当者にとって大切なのは、エンジニアのように専門知識をすべて覚えることではありません。自社の業務で何に困っているのかを整理し、その課題を小さなAIアプリで解決していくことです。

まず何から始めればよいですか？

まずは、自社でよく発生している問い合わせを集めるところから始めるのがおすすめです。

いきなりDifyでアプリを作ろうとすると、「何を作ればよいのか」が分かりにくくなります。先に問い合わせ内容を整理しておくことで、AIに任せる範囲や、最初に作るべきアプリが見えやすくなります。

最初の流れは、次のように考えるとよいでしょう。

1. 過去の問い合わせを20〜30件集める
2. 料金、申込、資料請求、トラブルなどに分類する
3. AIに任せてよい問い合わせを選ぶ
4. よくある質問と標準回答を整理する
5. Difyで小さなFAQ対応アプリや返信文下書きアプリを作る
6. 実際に使いながら回答内容を改善する

最初から完璧な仕組みを作る必要はありません。

まずは、よくある質問に答えるアプリや、問い合わせメールの返信文を作るアプリから始めると、効果を実感しやすくなります。

Dify学習館では、こうした実務向けのAIアプリを作りながら学べるため、問い合わせ対応の自動化を小さく始めたい方にも向いています。

まとめ｜問い合わせ対応のAI化は小さく始めるのが成功のコツ

問い合わせ対応をAIで自動化すると、よくある質問への回答、問い合わせ内容の分類、返信文の下書き作成などを効率化できます。

特に中小企業では、限られた人数で複数の業務を担当していることが多いため、問い合わせ対応にかかる時間を少し減らすだけでも、日々の業務負担を軽くしやすくなります。

ただし、最初からすべての問い合わせをAIに任せる必要はありません。

まずは、営業時間、申込方法、資料請求、社内ルールなど、回答が決まっている問い合わせから始めるのがおすすめです。契約、返金、クレーム、個人情報に関わる内容は、AIに下書きや整理を任せつつ、最終的には人が確認する流れにしておくと安心です。

Difyを使えば、問い合わせ対応チャットボット、FAQ回答アプリ、メール返信文ジェネレーター、社内FAQアプリなど、自社の業務に合わせたAIアプリを作りやすくなります。

このサイトのDify学習館では、Difyの基本から、実務に使える生成AIアプリの作り方までを順番に学べます。問い合わせ対応をAIで効率化したい方は、まず無料体験や無料Lesson1から試してみてください。

小さく作って、実際に使いながら改善する。

この流れを続けることで、問い合わせ対応のAI化は、中小企業でも無理なく進めやすくなります。

ながみえ