メール対応に​AIを​使うときの​設計｜下​書きまで​自動化し、​送信は​人が​行う

メール対応は​件数が​多く、​負荷の​高い​業務です。​一方で​社外に​直接届くため、​自動化の​範囲を​慎重に​決める​必要が​あります。

自動化して​よいのは​「下書きまで」

社外に​出る​文面を、​確認なしで​送信する​設計は​おすすめできません。​生成AIの​出力は​不正確または​不完全で​ある​可能性が​あるためです。

現実的な​範囲は​次の​とおりです。

効果が​出やすい​ケース

• 問い​合わせの​種類が​決まっている​（申込、​変更、​キャンセルなど）
• 定型的な​案内文が​多い
• 担当者に​よって​文面の​丁寧さが​ばらついている

3番目は​見落と​されがちですが、​品質の​均一化と​いう点で​効果が​大きい​部分です。

指示文に​入れる​項目

1. 自社の​署名・​名乗り方
2. 丁寧度​（社外向け／既存取引先向けなど）
3. 書いてはいけないこと​（確約、​値引きの​約束、​納期の​断定）
4. 判断が​つかない​場合は​「要確認」と​出力させる

3番目を​必ず​入れます。​営業的な​判断を​含む​文面を、​そのまま​出させない​設計にします。

個人情報の​扱い

受信メールには​個人情報が​含まれます。​入力して​よい​範囲を​先に​決め、​必要なら​匿名化してから​使う​運用にします。​この​線引きは、​社内の​AI利用ルールと​揃えて​おきます。

効果の​測り方

返信までの​時間、​1件あたりの​作業時間、​差し戻しの​件数。​この​3つで​見ると、​実際の​効果が​把握できます。

まとめ

メール対応は​下書きまでを​自動化し、​送信は​人が​行う​設計が​現実的です。​株式会社スリーラボ​（3LAB Inc.）は、​誤りが​起きても​業務が​破綻しないよう、​人が​確認する​工程を​設計に​組み込みます。​ご相談はお問い合わせ、​サービス内容はできることのページを​ご覧ください。