こんにちは！AI活用ブロガーのマイです🌸
今回は、今もっともホットな技術「LLM（大規模言語モデル）」を使って、カスタマーサポートを自動化する方法をご紹介します！
「問い合わせ対応に追われて本業に集中できない…」
「スタッフの負担が大きいのに、顧客満足度は上がらない…」
そんなお悩み、LLMがまるっと解決してくれるかもしれません✨
🤖 LLMってなに？ChatGPTだけじゃない！
LLM（Large Language Model）とは、ChatGPTのように自然言語を理解・生成できるAIのこと。
最近では、企業向けに以下のような機能が注目されています：
- チャットボットとしての即時回答
- 顧客の質問に対するFAQ自動生成
- 対応履歴からナレッジを蓄積・再利用
しかも、コードが書けなくても導入できるツールが増えてきており、中小企業でもすぐに始められるのが魅力！
🧭 ステップ別：LLMでカスタマーサポートを自動化する方法
✅ ステップ①：問い合わせ内容の収集と分類
まずは、現在の問い合わせ内容を収集し、「よくある質問」「緊急対応が必要なもの」などに分類。
LLMにとって重要なのは学習データの質と量です！
📌 ツール例：NotionやGoogle Sheetsで分類データを蓄積
✅ ステップ②：FAQの自動生成 or 強化
分類したデータをもとに、LLMにFAQの回答文を生成してもらいます。
ChatGPTやClaudeなどに、「この質問に対して自然な返答を作って」と依頼するだけ。
📌 ポイント：曖昧な表現には注意し、社内用語の解説も加えると◎
✅ ステップ③：チャットボットの構築・接続
生成されたFAQをチャットボットツールに連携させ、WebサイトやLINE、Slackなどで自動対応ができる環境を整えます。
📌 ノーコードツール例：
- KARAKURI（日本製、カスタマー対応に強い）
- Chatbase（ChatGPTベースで導入が簡単）
- Zendesk AI（CRMとの連携◎）
✅ ステップ④：実運用・改善サイクル
運用後も、回答精度の確認、フィードバック収集が重要！
LLMは継続的に学習・改善することで、より自然で正確な対応が可能になります。
📌 チェック項目：
- 「解決率」は上がっているか？
- 顧客の「満足度」はどう変化したか？
- オペレーターの「対応時間」は減ったか？
💡 実際に効果はあるの？
ある地方のECサイト（従業員15名）では、以下のような成果が出ました：
| 導入前 | 導入後（3ヶ月） |
|---|---|
| 毎日20件の問い合わせ | 80％が自動対応で完了 |
| スタッフ2名が常時対応 | 対応時間が1/3に削減 |
| 顧客満足度 ★★☆☆☆ | 顧客満足度 ★★★★☆ |
🔍 導入前に考えるべき3つのこと
-
どこまで自動化する？
→ クレーム対応などは人間対応を残す方が◎ -
社内リテラシーは？
→ 使う側もトレーニングを受けると精度UP -
データ管理は？
→ 個人情報やセンシティブな情報の扱いに注意
✅ まとめ：LLMは“接客のパートナー”になる
💬 対応品質はキープしたまま、業務負担は軽くする
🤖 LLMは顧客満足度と生産性を両立させる最強ツール
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