AIは本当に問合せメールの返事を書けるのか？
実例で見る精度と実力

2025年10月28日
AI

「AIによる自動回答案作成って、本当に使えるの?」「定型文みたいな返事しかできないんじゃないの?」

そんな疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。

実は、最新のAI技術を活用した自動回答案作成は、あなたが想像する以上に高度な対応ができるようになっています。この記事では、実際にAIが作成した回答案のサンプルをご覧いただきながら、その実力と活用のポイントを徹底解説します。

まずは実例をご覧ください

百聞は一見にしかず。まずは、AIによる自動回答案作成機能が実際にどのような返信案を作成するのか、2つの実例をご紹介します。

なお、今回ご紹介するシステムは、LiveAgentメールやSNSなど様々な問い合わせを一か所で管理できるチケットシステムとFlowHunt複数のAIモデルを統合して活用できるAIチャットボットプラットフォームを組み合わせたもので、SmartWebの構築サービスでも活用しています。メールだけでなく、問い合わせフォームやSNSからの問い合わせにも対応しており、すべての受付窓口で同様の高精度な回答案を作成できます。

【実例1】複雑な技術的問い合わせへの対応

お客様からの問い合わせ内容:

株式会社〇〇の山田様から、AIチャットボットプランの導入検討にあたり、以下のような詳細な質問をいただきました:

最低限必要なコンテンツ量(FAQ項目数、ナレッジベースよくある質問や製品情報などの知識を体系的にまとめたデータベースページ数、文字数の目安)
推奨されるコンテンツ量と業種別の違い
学習可能なコンテンツ形式(PDF、Word、Excelなど)
既存WebサイトのFAQページの取り込み可否
導入初期の精度と段階的なコンテンツ増加の可否
現在保有するコンテンツ(FAQ約50項目、マニュアル約100ページ、問い合わせ事例約200件)での導入可能性
導入事例における効果の参考情報

AIが作成した回答:

AIは、この複数の質問を正確に理解し、以下のような構造化された返信を自動生成しました:

最低限必要なコンテンツ量について
お客様の現在のコンテンツ量(FAQ約50項目、マニュアル約100ページ、問い合わせ事例約200件)が導入に十分である旨を明確に回答
推奨されるコンテンツ量について
業種や用途による違いを説明しつつ、お客様のコンテンツで効果的な運用が期待できることを伝達
コンテンツの形式について
- PDF、Word、Excelなどのファイル形式
- WebサイトのFAQページ、LiveAgentのナレッジベース
- YouTube動画、音声コンテンツ
- URL Retrieverウェブサイトの情報を自動的に取得して定期更新する機能による自動取得と定期更新
これらを具体的に列挙し、既存FAQページの取り込みが可能であることを明示
導入初期の精度と段階的運用について
段階的導入が可能であることを説明
まずは必要な機能から開始し、徐々に活用範囲を広げられることを提案
導入事例の紹介
CVFR Travel Groupの具体的な成果(初回解決率お客様からの問い合わせを最初の対応だけで解決できた割合。高いほど顧客満足度が高い28%向上、応答時間を1時間→20分に短縮)を提示
無料相談での詳細案内を提案
参考URLの提供
関連する4つのナレッジベース記事へのリンクを自動的に添付

この実例のポイント:

複数の質問を正確に理解
お客様の問い合わせには6つの大項目と複数の小項目が含まれていましたが、AIはすべてを漏れなく理解し、構造化された返信を作成しました。

お客様の状況に合わせた回答
「FAQ約50項目、マニュアル約100ページ」という具体的な数字を踏まえ、「導入に十分」と判断する個別対応を実現しています。

自然で丁寧なビジネス文書
テンプレート的な定型文ではなく、状況に応じた自然な日本語で、丁寧かつ具体的な回答を生成しています。

【実例2】クレーム対応での誠意ある返信

お客様からの問い合わせ内容:

株式会社〇〇の山田様から、システム不具合に関する緊急のクレームをいただきました:

メールからの問い合わせがチケット顧客からの問い合わせを一つの案件として管理するための単位。進捗状況や対応履歴を記録できるに自動変換されない(変換率約30%)
対応済みチケットのステータスが勝手に「未対応」に戻る
SNSからの問い合わせが二重にチケット化される
複数のお客様からクレームを受けている状況
「対応漏れゼロ」「一元管理」という広告内容との乖離
本日中の返信を要求

AIが作成した回答:

AIは、このクレームの深刻さを理解し、以下のような誠意ある対応を自動生成しました:

問題の重大性の認識
「システムの根幹に関わる重要な不具合」と明確に位置づけ
お客様の業務への深刻な影響を認識していることを表明
サポート体制の説明
開発元と自社の二重サポート体制を説明
迅速対応の姿勢を明示
現在の対応状況
最優先での原因調査実施中であることを説明
技術チームによる緊急対応の進行状況を報告
リアルタイムステータスページ(https://status.liveagent.com/)の案内
暫定的な対処方法の提案
重要な問い合わせの手動チケット作成
対応済みチケットステータスの手動管理
今後の対応計画
本日中の詳細調査結果と復旧見込み時期の連絡を約束
恒久的な再発防止策の提案も予告
謝罪と誠意の表明
「心よりお詫び申し上げます」という明確な謝罪
「一刻も早い問題解決に向けて、全力で取り組んでまいります」という決意表明

この実例のポイント:

感情的な配慮
クレームという性質を理解し、まず謝罪と問題の重大性の認識を示すという、人間らしい対応順序を実現しています。

具体的な行動計画
抽象的な謝罪だけでなく、現在の対応状況、暫定対処法、今後の計画という具体的な内容を提示しています。

適切なトーンとバランス
誠意を示しつつも、過度に卑屈にならず、プロフェッショナルなトーンを保っています。

AIによる自動回答案作成が優れている3つの理由

1. 複雑な問い合わせにも高精度で対応

一般的な自動回答システムは、シンプルな定型質問への対応が中心です。しかし、最新のAI技術を活用したシステムは:

複数の質問を同時に処理
実例1のように、6つの大項目と複数の小項目を含む複雑な問い合わせでも、すべての質問を漏れなく理解し、構造化された回答を生成します。

文脈を理解した個別対応
お客様が提示した具体的な数字(「FAQ約50項目」など)を踏まえた、状況に応じた回答を作成します。

適切なトーンの使い分け
通常の問い合わせには丁寧かつ具体的な説明を、クレームには誠意ある謝罪と具体的な対応策を、といった状況に応じたトーン調整が可能です。

なぜこれが可能なのか?

最新のAIシステムでは、LLM膨大な文章データを学習して人間のように自然な文章を理解・生成できる大規模な人工知能モデルとRAGAIが企業の知識データベースから適切な情報を検索して、それを基に回答を生成する技術という2つの技術を組み合わせています。

LLM: ChatGPT、Claude、Grokなど最新のAIエンジンを常にアップデート
RAG技術: 貴社のFAQ、マニュアル、ナレッジベース、Webサイトなど複数の情報源から最適な情報を検索し、組み合わせて回答を生成

これにより、単なるテンプレート返信ではなく、お客様の質問内容と貴社の知識を組み合わせた、オーダーメイドの回答を自動生成できます。

2. 統合システムで実現する圧倒的な業務効率

今回ご紹介するシステムの大きな特徴は、問い合わせ管理システムとAI機能がシームレスに連携している点です。SmartWebの構築サービスでは、LiveAgentというカスタマーサポートのプラットフォームを活用しています。

従来の課題:

問い合わせメールを別のAIツールにコピー&ペースト
AIで生成した回答をメールソフトにコピー&ペースト
複数のアプリを行ったり来たりする非効率な作業

統合システムなら:

メール・フォーム・SNS受信: 自動的にチケット化
スパム検知: 一般的な迷惑メールだけでなく営業メールなども自動判定し、不要なメールには回答案を作成しません
AI回答案生成: チケット画面上で直接AIが回答案を作成
確認・送信: 同じ画面で確認し、そのまま送信

すべての作業が1つのシステム内で完結します。

具体的なメリット:

作業時間の大幅削減
アプリ間の移動がなくなることで、1件あたりの対応時間を大幅に短縮

対応履歴の自動記録
チケットシステム上で全てが完結するため、誰がいつどのような対応をしたか自動的に記録されます

複数チャネルの一元管理
メール、問い合わせフォーム、SNS、チャットなど、あらゆる窓口からの問い合わせを一か所で管理し、すべてにAIによる自動回答案作成が対応

スパム対策の自動化
一般的な迷惑メールだけでなく、営業メールなども自動判定し、不要な回答案作成を防止

人への引き継ぎもスムーズ
AIで対応できない場合や、人の判断が必要な場合は、同じチケット上で担当者に引き継ぎ。過去のやり取りも全て確認できます

3. 段階的導入と継続的な精度向上

最新のAIシステムは、お客様の状況に合わせた柔軟な導入が可能です。

最小限のコンテンツからスタート可能
実例1の回答にもあるように、FAQ約50項目、マニュアル約100ページ程度のコンテンツがあれば、十分に導入できます。

段階的な機能追加
最初はメール自動返信だけ、次にチャットボット、といった段階的な導入が可能です。

学習内容の継続的な更新

FAQやマニュアルの追加・更新がいつでも可能
URL Retrieverを使えば、Webサイトのコンテンツを定期的に自動取得
実際の問い合わせから学習し、精度が継続的に向上

AIメール自動返信の仕組みと技術

LLM(大規模言語モデル)とは

LLM膨大な文章データを学習して人間のように自然な文章を理解・生成できる大規模な人工知能モデルは、膨大なテキストデータを学習したAIで、人間のように自然な文章を理解し、生成できます。最新のシステムでは:

ChatGPT: OpenAIの最新モデル
Claude: Anthropicの高精度モデル
Grok: xAIの革新的なモデル

これら最新のLLMを常にアップデートして利用できます。業種やサービスに合わせて、最適なモデルを選択できます。

RAG(検索拡張生成)技術

RAGAIが企業の知識データベースから適切な情報を検索して、それを基に回答を生成する技術は、AIが単独で回答を考えるのではなく、貴社の知識ベースから適切な情報を検索し、それを元に回答を生成する技術です。

RAGの動作フロー:

ステップ	内容
1. 問い合わせ内容の分析	届いたメールの内容を理解し、何が聞かれているかを把握
2. 関連情報の検索	FAQ、マニュアル、ナレッジベース、Webサイトなど複数のデータソースから関連情報を検索
3. 最適な情報の選択	検索した情報の中から、最も適切で正確な情報を選択
4. 自然な文章の生成	選択した情報を元に、お客様の質問に答える自然な日本語の返信を作成
5. 参考URLの自動添付	回答の根拠となるナレッジベース記事のURLを自動的に添付

RAGのメリット:

正確性
貴社の公式情報に基づいた回答のため、誤情報のリスクが低い

トレーサビリティ
参考URLが自動添付されるため、回答の根拠が明確

最新情報への対応
ナレッジベースを更新すれば、即座にAIの回答に反映

AIによる自動回答案作成の活用シーンと効果

効果的な活用シーン

1. 24時間365日対応が必要な業務

ECサイトの注文確認・発送案内
カスタマーサポートのFAQ対応
予約受付の確認メール

2. 大量の問い合わせがある業務

繁忙期のカスタマーサポート
新商品・サービス発表時の問い合わせ対応
イベント開催時の参加者対応

3. 専門知識が必要な問い合わせ

技術的な質問への回答
製品仕様の説明
業界特有の用語の解説

4. 複数チャネルの統合管理

メール、問い合わせフォーム、SNS、チャットなど
全ての窓口を一元管理し、AIで自動対応

実際の導入効果

実例1の回答で紹介されているCVFR Travel Groupの事例:

初回解決率: 28%向上
応答時間: 1時間 → 20分に短縮

このように、AIによる自動回答案作成は単なる「返信の自動化」ではなく、顧客満足度の向上と業務効率の劇的な改善を同時に実現します。

運用上の注意点とベストプラクティス

AIに任せるべき業務と人が対応すべき業務

AIに適した業務:

定型的な質問への回答(FAQ、マニュアル確認など)
情報提供型の対応(発送状況、営業時間、料金案内など)
初回の問い合わせ対応
営業時間外の自動返信

人が対応すべき業務:

複雑な交渉が必要な案件
感情的な配慮が特に重要なクレーム対応
個別性の高い特殊な要望
契約や金額に関わる重要な判断

実例2のクレーム対応では、AIが適切な初期対応案を作成していますが、このような重要案件は人間の担当者が最終確認してから送信することで、完璧な対応が実現します。

よくある質問(FAQ)

Q1: AIが作成したメールはどれくらい自然ですか?

A: 実例でご覧いただいたように、最新のLLMを使用することで、人間が書いたような自然な文章を生成できます。ビジネスメールとして十分なレベルです。

Q2: どのくらいのコンテンツ量が必要ですか?

A: 回答させたいレベルにもよりますが、FAQ約50項目、マニュアル約100ページ程度あれば導入可能です。実例1の回答にあるように、段階的にコンテンツを増やしていくことも可能です。

Q3: どのような形式のコンテンツが使えますか?

A: 以下の形式に対応しています:

カテゴリ	対応形式
ファイル	PDF、Word(.docx)、Excel
Web	既存WebサイトのFAQページ、HTMLページ
メディア	YouTube動画、音声コンテンツ
自動取得	URL Retrieverで定期的に自動更新