小売店の電話・LINEの質問にAIで一次回答を下書きする活用イメージ

業種

小売・EC

規模

10名以下

売上高

1億円以下

地域

岡山県

対象業務

電話・メール・LINEで届く在庫確認や取り置き、営業時間、ギフト包装、ネット注文状況の問い合わせから、一次回答の下書きを作る

AIで補助

在庫表や店のよくある質問（FAQ）の一覧を参照しながら、問い合わせ内容に応じた一次回答の文章を下書きする

私たちは、小売店ではまず今ある在庫表と、店によく来る質問の一覧を並べるところから始めます。ここで私たちが確かめるのは、在庫表がその日の朝の時点でどれだけ最新か、店頭在庫とネット注文分の在庫が同じ表で管理されているか、そして「取り置き中」や「入荷未定」のような曖昧な状態をどう書き分けているかです。在庫表が数日前の数字のままだったり、店頭とネットの在庫が別の場所に記録されていたりすると、AIがどれだけ丁寧に回答をまとめても、答えの元になる数字自体が古いままになります。この店の在庫管理の実態を先に見えるようにすることが、最初の一歩です。

次に、AIの出力を「回答の下書き」「参照した在庫表・FAQの箇所」「要確認」の3つに分けます。私たちが重視する判断基準は、在庫や営業時間のように事実で答えられる質問と、値引きやクレーム、返品・返金の交渉のように店主の裁量が要る質問を、最初にはっきり線引きすることです。後者はAIに下書きさえ作らせず、最初から人が対応する運用にします。値引きの可否や、感情のこもったやり取りをAIの言い回しに任せると、店の意図しない約束や、お客様の気持ちに合わない返信につながりかねないためです。在庫確認や営業時間、ギフト包装のような定型の質問から任せ始め、返信の直しの量と確認にかかる時間を見ながら、任せる範囲を広げるかどうかを決めます。

1か月12時間は、6分×10件×24営業日×自動化率50%÷60分で置いた試算であり、効果を保証する数字ではありません。私たちは、回答の下書きにかかる時間だけでなく、在庫を確かめ直す時間や、要確認に回った質問への対応時間も、試す前と後で同じ条件にそろえて測ります。12時間に店主やスタッフの時給を掛けた金額と、在庫表やFAQを整える初期の手間、運用にかかる費用を並べれば、費用を上回る価値を見込めるかを自分の店の数字で判断できます。営業時間やギフト包装のような答えが決まっている質問から試し、返信の質と店の負担がどう変わるかを確かめてから、在庫確認のような手間のかかる質問にも広げるかを判断する順番であれば、大きな先行投資をせずに手応えを確かめられます。