クレーム・苦情対応に​AIを​使うときの​設計｜一次受けと、​人が​対応すべき部分を​分ける

クレームや​苦情への​対応は、​件数が​多くなる​ほど​担当者の​負担が​大きくなります。​一方で​「AIに​任せて​楽に​したい」と​いう​発想を​そのまま​持ち込むと、​かえって​相手の​不信感を​強めてしまうことがあります。​この​記事では、​クレーム・苦情対応に​AIを​使う​際に、​どこまで​任せて​よいのか、​その​線引きと​進め方を​整理します。

通常の​問い​合わせ対応とは​分けて​考える

配送状況の​確認や​使い方の​質問など、​答えが​決まっている​問い​合わせは、​AIに​よる​自動応答と​相性が​よい​領域です。​しかし​クレームや​苦情は、​事実確認だけでなく、​相手の​感情や​状況への​配慮が​必要に​なる点で​前提が​異なります。​同じ​「問い​合わせ対応」と​いう​括りで​設計すると、​対応を​誤りやすくなります。

AIに​任せやすい​部分

これらは、​最終判断​そのものではなく、​担当者が​判断するための​材料を​そろえる​工程です。​ここを​AIに​任せることで、​担当者は​内容を​読み込む​時間を​減らし、​対応​そのものに​時間を​使えます。

人が​対応すべき部分

• 相手への​返信文の​最終確認と​送信
• 謝罪の​要否や​表現など、​感情面に​関わる​判断
• 補償や​返金など、​金額や​条件が​絡む判断
• 悪質な​クレームか​どうかの​見極めと、​対応方針の​決定

これらを​AIの​自動応答だけで​完結させると、​定型的な​対応と​受け取られ、​かえって​状況を​悪化させることがあります。​最後の​やり​取りは​必ず人が​行う​前提で​設計する​必要が​あります。

導入の​進め方

1. 過去の​クレーム・苦情の​記録を​集め、​内容の​傾向を​把握する
2. 事実確認や​記録づくりなど、​AIに​任せられる​工程を​切り出す
3. 謝罪​表現や​補償判断など、​人が​必ず対応する​範囲を​先に​決めて​おく
4. AIが​整理した​内容を​もとに、​担当者が​最終確認して​返信する​流れを​つくる
5. 実際の​対応を​見ながら、​AIに​任せる​範囲を​少しずつ調整する

いきなり自動応答を​導入するのではなく、​まずは​担当者の​確認作業を​減らすところから​始める​ほうが、​無理なく​定着します。

株式会社スリーラボが​対応する​範囲

株式会社スリーラボでは、​クレーム・苦情対応を​含め、​問い​合わせ対応の​中で​AIに​任せる​範囲と​人が​対応すべき範囲を​切り分ける​設計を​行っています。​届いた​内容を​AIが​整理し、​担当者が​最終確認して​返信する​仕組みを​つくった​事例も​あります。​詳しい​進め方はできることのページ、​近い​事例は問い合わせ対応の事例で​ご紹介しています。​ご相談はお問い合わせから​承っています。

まとめ

クレーム・苦情対応は、​通常の​問い​合わせ対応とは​分けて​設計する​必要が​あります。​事実の​整理や​記録づくりは​AIに​任せ、​謝罪​表現や​補償の​判断、​最終的な​返信は​人が​行う。​この​線引きを​最初に​決めて​おくことが、​無理なく​運用する​第一歩に​なります。