カスタマーサポート（CS）部門では、電話やメールなど、複数のチャネルから寄せられる問い合わせに対して、適切な担当者やFAQへ振り分ける「一次対応」に多くの時間を費やしているという課題があります。この仕分け作業の負荷は組織の成長に伴い増大し、結果として、「複雑な問題の解決」や「顧客満足度の向上」といった本質的な業務への集中を妨げる要因となります。
2026年現在、この課題を解決する手段として「AIによる自動仕分け」がスタンダードになりつつあります。本記事では、AIがどのように問い合わせを理解し、分類するのかという技術的な仕組みから、人間とのハイブリッドな運用方法、そして「Tayori」を活用した効率的な管理手法まで解説します。
【目次】
- カスタマーサポート（CS）にとって「問い合わせの自動仕分け」が重要な理由
- AIによる自動仕分けの仕組み：キーワードマッチングとの違い
- AIと人間が共存する「ハイブリッド運用」の最適解
- 問い合わせ自動仕分けを実現するための3大ツールタイプ
- 現場主導で育てる「自動仕分け」の環境選び
- まとめ
- よくある質問
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カスタマーサポート（CS）にとって「問い合わせの自動仕分け」が重要な理由
デジタルシフトの加速により、顧客が企業に求める「レスポンスの速さ」の基準は年々厳しくなっています。一方で、国内の労働人口減少による深刻な人手不足は、CS現場にも大きな影を落としています。
この「期待値の上昇」と「リソースの不足」というギャップを埋める鍵が、一次対応の自動化です。問い合わせの自動分類は、単なる時間短縮に留まりません。顧客を待たせない「即時性」と、担当者の負担を軽減する「持続可能な体制」を両立させるための、戦略的なインフラ構築といえます。
「手動振り分け」が抱える3つのリスク：遅延・ミス・属人化
手動による振り分けを続けている組織には、以下の3つのリスクが常につきまといます。
1. レスポンスの遅延
夜間や休日、あるいは繁忙期に問い合わせが集中すると、仕分け待ちのキューが溜まります。内容を確認する前に時間が経過し、初動の遅れが顧客満足度の低下に直結します。
2. 分類ミスと「たらい回し」
人間が短時間で大量のテキストを処理する場合、どうしても見落としや判断ミスが発生します。誤った部署に振り分けられた問い合わせは、部署間を往復する「たらい回し」状態となり、顧客にストレスを与えるだけでなく、社内のコミュニケーションコストも増大させます。
3. 判断の属人化と精神的疲労（バーンアウト）
「この内容はAさん、これはB部署」という判断が特定のベテランスタッフの経験に頼っている場合、そのスタッフが不在の際に業務が停滞します。また、単純な仕分け作業を延々と繰り返すことは、担当者のモチベーション低下や精神的疲労を招く要因となります。
AIによる自動仕分けの仕組み：キーワードマッチングとの違い
AIによる自動分類の精度を正しく評価するには、その背景にある技術基盤の違いを理解する必要があります。なぜなら、同じ「分類」という言葉でも、「ルールベース（旧来型）」と「深層学習（最新型）」では、判断の根拠と柔軟性が根本的に異なるからです。
【旧来型】人間が定義する「ルールベース」
これまでの自動仕分けシステムは、担当者が事前に決めた「キーワード」や「条件（If-Thenルール）」に基づいて処理を行う方式でした。
・仕組み：本文中に「解約」という単語があれば「契約関連」へ振り分ける。
・弱点： 「表記揺れ（例：解約、キャンセル、やめたい）」や「文脈によって意味が変わる言葉」など、例外や曖昧なデータに弱く、ルールから外れた瞬間に精度が著しく低下します。
【最新型】生成AI（LLM）による「文脈と意図」の理解
現在主流となっている生成AI（大規模言語モデル：LLM）を活用した仕分けは、単語の有無ではなく「文章の意味」を捉えます。
・仕組み： 膨大な言語データを学習したAIが、文章全体のニュアンス、背景、顧客の感情までを数値化して解析します。
・精度： 「行間を読む」ことが可能です。「ログインできないので、パスワードを再発行したいがエラーが出る」という文章に対し、AIはこれが「ログイン問題」であり、かつ「技術的なトラブル」であることを理解します。たとえキーワードが登録されていなくても、文脈から最適なカテゴリを推論できるのが最大の特徴です。
AIと人間が共存する「ハイブリッド運用」の最適解
AIの性能が向上した現代においても、全ての判断をAIに依存するのはリスクが伴います。重要なのは、AIと人間の長所を組み合わせた「ハイブリッド運用」の設計です。
具体的には、AIにはデータ処理や定型業務などの高速化を、人間には例外対応や倫理的なチェックといった非定型な判断を担わせる「役割分担」を明確にすべきです。AIの分類精度が高まっても、「最終的な判断責任」や「人間的な感性」は人間に不可欠な領域です。
AIを「代替」としてではなく「頼れる相棒」として位置づけることで、業務のスピードと信頼性を両立させ、AI任せの不安やリスクを解消する理想的な運用体制を構築できます。
AIが得意なもの、人間がやるべきもの
役割分担を明確にすることで、チームのパフォーマンスを最大限に引き出すことができます。AIが得意な作業と、人間が注力すべき作業をしっかり区別しましょう。
AIの役割：定型業務と高速処理
- 頻出する質問（FAQで解決可能なもの）の分類。
- 大量の問い合わせの初期カテゴリ付け。
- 緊急度の判定（「至急」「重要」などのニュアンス検知）。
人間の役割：非定型・感情的な対応・判断
- AIが判断に迷った（確信度が低い）案件の最終確認。
- 重度のクレームや、繊細な配慮が必要なデリケートな相談。
- 複数の要因が複雑に絡み合った高度な技術的コンサルティング。
エスカレーション・フローの重要性：AIの「迷い」をどう処理するか
AIには「確信度（信頼スコア）」という概念があります。例えば、AIが「80%の確率で配送トラブルだが、20%は製品不良の可能性がある」と判断した場合、無理にAIに処理させるのではなく、速やかに人間にエスカレーション（引き継ぎ）するフローが不可欠です。
この「AIが迷ったら人間に回す」という安全網があることで、分類ミスを防ぎ、顧客体験の低下を回避できます。
実務者が迷わない「カテゴリ（ラベル）設計」の鉄則
AIに仕分けを任せる際、最も重要なのは「どう分類するか」という設計図です。AIも人間も迷わない、運用が回り出す設計には3つのステップがあります。
1. 自社データの「クレンジング」から始める
AIの精度を最大化するには、まず自社のデータをクリーンな状態に整える必要があります。たとえば「株式会社」と「（株）」、あるいは「お問い合わせ」と「相談」といった表記揺れを統一しましょう。このひと手間が、AIの誤分類を防ぐ最も重要な準備となります。
2.「出口」から逆算して分ける
単に内容で分けるのではなく、「その問い合わせを誰が、どう解決するか」という出口（アクション）に基づいてカテゴリを決めましょう。
- 悪い例： 「製品の質問」「使い方の相談」（どちらに振り分けるべきか判断がつきにくい）
- 良い例： 「テクニカルサポート（技術担当）」「契約・料金（事務担当）」
3. カテゴリの境界線を言語化する
「これはAカテゴリ、これはBカテゴリ」という判断基準を1行で言語化しておくと、AIへの指示（プロンプト）や、新人の教育資料としてもそのまま活用できます。
この微調整を繰り返すプロセスこそが、チーム全体のナレッジをアップデートする貴重な機会になります。 仕分けられたデータを活用して、さらに具体的な業務改善へと繋げるステップについては「お問い合わせを分析し、業務改善のアイデアを考えよう」で詳しく解説しています。
問い合わせ自動仕分けを実現するための3大ツールタイプ
自動仕分けを導入するには、主に3つのアプローチがあります。自社の規模や現在の運用状況に合わせて、最適な基盤を選びましょう。
参考：問い合わせ管理システム・ツールとは？導入するメリットや選び方・おすすめツールを紹介
チャットボット一体型ツール
Webサイト上のチャット窓口で、AIが聞き取りを行いながらその場で分類・回答するタイプ。
問い合わせ管理システム（メール共有システム：Tayori等）
フォームやメールから届く問い合わせを受信箱で一元管理し、AI機能によって担当者の割り当てやタグ付けを自動化するタイプ。
連携ミドルウェア（iPaaS等）
既存のメールツールとAI（ChatGPT API等）を外部ツールで繋ぎ、特定の条件で処理を走らせるカスタマイズ型。
現場主導で育てる「自動仕分け」の環境選び
「問い合わせの自動仕分け」は、高度なシステム開発が必要なものではありません。大切なのは、現場の担当者が「昨日届いた問い合わせを見て、今日カテゴリを修正できる」ような、小回りのきく環境を選ぶことです。
たとえば、私たちが提供する「Tayori」も、専門知識がない現場スタッフが直感的にカテゴリ（タグ）を整理し、AIと連携してワークフローを育てていける設計を大切にしています。
ツールはあくまで、皆さんの「おもてなしの心」を支えるための道具です。まずは今の受信箱を見渡し、一番件数の多い項目から一つ、名前を付けて整理することから始めてみてください。
まとめ
AIによる問い合わせの自動仕分けは、もはや単なる効率化の手段ではなく、顧客対応の質を維持するための「デジタルな秘書」としての役割を担っています。
ルーチンワークである一次対応をAIに任せることで、チームには「考える時間」という余白が生まれます。その余白を、より深い顧客理解や、サービスの改善提案、そしてメンバーのスキルアップに充てることが、これからのCS組織に求められる姿ではないでしょうか。
まずは、自社の問い合わせ窓口を整理し、どこに「自動化」の余地があるかを確認することから始めてみてください。
よくある質問
導入後、仕分けの精度を上げるための学習にはどのくらい時間がかかりますか？
生成AI（LLM）ベースのシステムであれば、学習期間はほぼ不要です。 プロンプト（指示文）やカテゴリ定義を設定したその日から、高い精度での分類を開始できます。
英語や多言語の問い合わせも自動仕分けできますか？
はい、可能です。最新の生成AIは多言語をネイティブレベルで処理する能力を持つため、翻訳ツールを介さずに、外国語の問い合わせ内容を直接、適切な日本語のカテゴリに自動で分類することができます。
まずは、今の問い合わせを『見える化』することから始めてみませんか？
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