CSのAI自動化の進め方

AIの返信の質は、最初に返信する人で決まる

手動2週間 → AIの返信案 → 人の確認、の7ステップ

STEP 01まず人が手動で返信する

CSの返信をするディレクターを1人用意して、手動で返信していきます。
求めるのは、返信して終わりではなく、ユーザーをちゃんと次の行動に誘導できる人です。

STEP 02返信の履歴をスプシにためる（2週間が目安）

ディレクターが返信した履歴を、UTAGEのAPIで取得していきます。
手動で取得してもOKです。

スプレッドシートにまとめながら進めると、次のカテゴライズがやりやすくなります。

期間はリストの量にもよりますが、2週間くらいが目安です（長くても1ヶ月）。
2週間やれば、同じような問い合わせはだいたい出そろいます。

スプシの列の例

カテゴリはSTEP3で記入します。
その後の行動（セミナー参加・個別相談の着座・成約）まで書いておくと、どの返信が成果につながったかをSTEP3で判断しやすくなります。

STEP 03成果につながる問い合わせに重みを付ける

たまった返信を、内容ごとにカテゴライズします。

全部を頑張る必要はありません。
セミナーの参加率を上げる・個別相談の着座に誘導する・成約につなげる、という成果に直結するところだけ作り込みます。

カテゴライズできたら、どういう内容が重要か（優先度が高いか）をAIに伝えて、重み付けしてもらいます。

以下はCSの問い合わせと、それへの返信の履歴です。
内容ごとにカテゴリに分けてください。
そのうえで、各カテゴリに重要度（高・中・低）を付けてください。

【重要度の基準】
・高：成約、セミナーへの参加、個別相談の着座に直接つながるもの
・低：Zoomの入り方など操作の質問で、定型の案内で済むもの

【出力してほしいもの】
カテゴリ名／件数／重要度／その理由／代表的な問い合わせの例

（ここにスプシの履歴を貼る）

STEP 04AIが参考にする返信プロンプトを1本作る

ここまでの材料をまとめて、AIが返信するときに毎回参照するプロンプトを1本作ります。

あなたは〇〇（サービス名）のCS担当です。
ユーザーから届いたメッセージに対する返信案を作ってください。

【返信の目的】
・セミナーへの参加率を上げる
・個別相談の着座に誘導する
・成約につながる相談をこぼさない

【返信の流れ】
1. 相手の状況や気持ちを受け止める
2. 質問に答える
3. 次の行動（参加・予約など）を1つだけ示す

【口調】
（ディレクターの返信から抜き出した特徴を書く。例：語尾は柔らかく、絵文字は1つまで、長さは3〜5行）

【カテゴリ別の方針】
・重要度 高：（カテゴリ名）→ 丁寧に答えて、必ず次の行動まで誘導する
・重要度 低：（カテゴリ名）→ 定型の案内を短く返す

【返信の見本】
（カテゴリごとに、ディレクターの良い返信を2〜3件）

【返信せずに人に回すもの】
・返金、解約、クレーム
・料金や条件で、ここに書いていないこと
→ この場合は返信案の代わりに「要確認」と書く

STEP 05メッセージが来たら、AIが返信案を自動で出す

CRM（UTAGE）側のAPIとつないで、ユーザーからのメッセージを自動で取得します。
取得したメッセージに、STEP4のプロンプトを通して返信案を作ります。

最初は返信案をスプシに出すようにします。
いきなり送信まではつなぎません。

返信案シートの列の例

STEP 06人が確認して直す。直した内容をAIに戻す

最初は、AIの返信案を人が確認します。
OKになるまで人が書き直して、それをAIに学習させます。

学習といっても難しいことはありません。
直した返信をプロンプトの見本に足したり、直した理由をルールとして書き足したりする形です。

スプシの「直しの有無」の列を見れば、直しが減ってきたかどうかが数字で分かります。

STEP 07送信まで自動にするかは、案件ごとに決める

直しがほとんどなくなったら、APIをつないでメッセージの送信まで自動化することもできます。
ここはやるかやらないか、案件によって自由です。