顧客対応の品質は、長年現場を見てきた一部の担当者に依存していました。問い合わせの量が増えるにつれ、属人化したノウハウをチーム全体に広げる仕組みが必要になっていました。
マニュアル整備では追いつかない、過去事例の量と微妙なニュアンス。新しい担当者が一人前になるまでの時間が、組織のスケールのボトルネックになっていました。
過去のメール対応をAIに学習させ、社内ナレッジ検索と、お客様への返信文案の自動生成を実装。新しい担当者でも過去事例を参照しながら、一定品質の対応が可能になりました。
属人化していた知見が、チームで共有・活用できるアセットに転換。顧客対応のスピードと品質を両立しつつ、組織としてのスケール余地が広がりました。社内データは閉域網（Azure OpenAI）で扱い、外部に出ない設計です。