はじめに
こんにちは。約半年前から社内向けカスタマーサポートツールの開発を担当しているエンジニアです。
このツールは社内やグループ会社で利用されているのですが、専任のカスタマーサポート（CS）担当者がおらず、開発者が顧客対応も兼任しています。
そんな中、ユーザーからの問い合わせ対応で「理解力の低さ」と「文章力の低さ」という自分の短所に直面しました。しかし、AIの力を借りることでこれらの課題を乗り越えることができたので、その体験を共有したいと思います。
問い合わせ対応の流れとAIの活用
1. 問い合わせ内容の理解（AIで要約）
ある日、ユーザーから問い合わせが届きました。しかし、その内容が私には理解しづらく、何を求められているのか把握できませんでした。
そこで、問い合わせ文をAIに投げて要約してもらいました。
結果：
ある機能の有無に関する問い合わせであることが判明しました。
AIによる要約のおかげで、問い合わせの本質を素早く理解することができました。
2. 機能の有無確認（Claude Codeで調査）
次に、その機能が実装されているかどうかを確認する必要がありました。
普段の開発ではClaude Codeを使用しているため、そのままClaude Codeに「この機能は実装されていますか？」と尋ねてコードベースを調査してもらいました。
結果：
該当する機能は実装されていないことが確認できました。
開発者としてコードを隅々まで把握しているわけではないので、AIによる迅速な調査は非常に助かりました。
3. 返信文の作成（AIで文章作成）
機能が存在しないことが分かったので、以下の内容を含めた返信文を作成することにしました。
- お問い合わせいただいた機能は現在実装されていない旨
- 機能開発を前向きに検討する旨（建前）
しかし、考えていることをうまく文章にすることができず、ここでもAIに頼ることにしました。
AIに「以下の内容を含めた丁寧な返信文を作成してください」と依頼したところ、適切で読みやすくCSっぽい文章を生成してくれました。
AIで短所を補う
今回の体験を通じて、AIは自分の短所を補う強力なツールであると実感しました。
- 理解力の低さ → AIによる要約で本質を把握
- 文章力の低さ → AIによる文章生成で適切な表現を実現
これらの作業をすべて自力で行おうとすると、時間がかかるだけでなく、品質も十分ではなかったかもしれません。
まとめ
開発者がCS業務も兼任する環境では、技術力だけでなくコミュニケーション能力も求められます。しかし、誰もが得意な分野ばかりではありません。
AIを活用することで、自分の苦手な部分を補いながら、より効率的かつ質の高い対応ができるようになります。
「AIに頼るのは良くない」と考える人もいるかもしれませんが、適切に活用すれば、自分の能力を拡張し、より価値のある仕事に集中できるようになります。
皆さんもぜひ、AIを活用して自分の短所を補い、強みを伸ばしてみてください。
ちなみに、この記事もほぼAIが執筆しています。