AX by GeneL / カスタマーサポート向け

問い合わせ対応の“調べる・書く”を、
AIが下ごしらえ。

過去の対応履歴を調べて回答案を作る、返信文を整える、対応状況を台帳にまとめる。CSの時間を奪う下準備をAIが担い、お客様への判断は人が行います。

Problem

カスタマーサポートで、よく伺うお悩み。

01

調べるのに、時間がかかる

似た問い合わせが過去にあったはずなのに、チャットや課題管理ツールを横断して探すだけで時間が溶ける。

02

「もう直りましたか?」に即答できない

開発側の対応状況が見えず、確認のたびにエンジニアへ聞きに行く。お客様を待たせてしまう。

03

返信の品質が、人によってばらつく

専門用語の言い換えや、言ってはいけない範囲の判断が担当者任せで、文面の品質が安定しない。

In-house Cases

当社では、こう回しています。

どれも当社(GeneL)の業務で実際に動いている仕組みです。AIが下ごしらえをして、判断は人に残しています。

自社運用 | 保守運用

技術的な質問への回答案

以前
過去の課題やチャットのログを、担当者が一件ずつ探して回答を書いていた
いま
チャットに届いた質問に対し、過去の課題とログを参照して回答案をスレッドへ返す
人に残した判断 → 回答内容の最終確認と補足
自社運用 | 顧客対応

返信文の作成と承認フロー

以前
返信文をゼロから書き、送る前の確認も口頭やその場の判断だった
いま
送信用の文面と社内向けの補足を分けて作成。責任者がチャットで承認してから送信される
人に残した判断 → 送るかどうか(承認)
自社運用 | 保守運用

対応状況の台帳

以前
「終わっているか」をエンジニアに聞いて回答していた
いま
開発の対応状況を台帳へ自動で集約し、状態が変わった案件だけを通知する
人に残した判断 → お客様への案内の内容とタイミング
自社運用 | 保守運用

不具合報告の再現確認

以前
報告のスクリーンショットや動画を見て、担当者が手で再現を試していた
いま
報告の画像・動画を読み取り、実際の画面で再現を確認。再現したら課題として起票する
人に残した判断 → 優先度と対応方針
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