AI 事務・CS アシスタント

1一言の約束

決まった返事と台帳づけは自動で終わらせ、値段・契約・クレームだけを社長に回します。夜にまとめて処理していたメールと問い合わせが、朝には片付き、社長の時間は判断とお客様との関係づくりに戻ります。

メール・LINE・Web フォームに届く問い合わせには、まず agent が一次回答します。答えられない件は、黙らずに人へ渡します。

読む人: 事務・秘書・問い合わせ対応・電話受付・議事録や進行管理の人を探している、中小企業の経営者の方。受注後に作る当社。位置づけ: 「人を雇って解こうとしている課題」を、AI の agent（自分で段取りを進める AI）で解く構想の 1 本です。CS は、お客様からの問い合わせへの対応のことです。

2解く課題

社長と数人のチームが、メールの返信、日程調整、スプレッドシートへの転記、LINE や Chatwork の問い合わせ拾い、日報を、本業の合間に手でこなしています。

問い合わせは、メール・LINE・Web フォーム・電話に分かれて届きます。見落としや返事の遅れが出やすく、夜間・休日の分は翌日に回ります。

「事務員を 1 人雇うほどではない」「雇っても、誤った返事が出るのが怖くて任せきれない」ため、結局、社長が夜にまとめて処理します。

欲しいのは「全部やってくれる AI」より、「やったことが一覧で見えて、値段・契約・クレームのような大事な件は必ず自分に来る」状態です。

かける時間の実数は会社ごとに違うため、数字は導入前の計測（実測後）で出します。

3業務分解とボトルネック

事務と問い合わせ対応を工程に分け、番号は「ボトルネック（詰まりの大きさ）と、任せても低リスクかどうか」で振りました。番号の小さい所から代替します。番号は目安で、困りごとの大きい所から入れ替えてかまいません。

★ = この文書の主役（問い合わせへの一次回答と台帳）。

主役を 1・2 にした理由は、件数が多く、答えが決まっていて、間違えた時の影響が小さい部分だからです。値段・契約・クレームの 7 は、最後まで人に残します。

4AI が代替する範囲と人が残る点

4-1 工程ごとの分担

HITL（Human-in-the-loop）は、人がどこまで関わるかの度合いです。in the loop（人が毎回確認）から on the loop（人は例外と抜き取りを見る）へ、さらに without the loop（設定どおり自動）へ動かせます。会社・業務・問い合わせの種類ごとに可変で、最初に決め切りません。最初は in から入り、慣れた所から on、without へ段階を上げます。

4-2 会社に最初に決めていただくこと

• どの窓口から入れるか（メール、LINE 公式、LINE 個人、Web フォーム、Slack、Chatwork）
• どの問い合わせに自動で返してよいか（範囲）と、答えの元になる資料
• 値段・契約・クレームの「線」（何を社長へ回すか。迷う件は回す）
• 通知を送る相手と手段と時刻（社長の LINE・Slack・メールなど）
• お客様へ送る定型文（答えが登録に無い時の「担当者が確認します」、不在時のお詫び）
• 値段・契約・クレームの件に、受け取りの一言を返すか、返さず社長へ回すだけにするか
• 電話メモの送り方（誰が、LINE かメールか）と、留守番電話・不在の案内文
• 議事録の送り先と、社外へ送る分を人が見るか
• 日程調整してよい相手と時間帯
• 各工程の HITL の初期段階と、上げる条件

5構成

入力 → agent の処理 → 出力 → 接続先の流れです。

• 接続先は柔軟です。LINE は公式アカウントも個人アカウントも対象です。個人アカウントのつなぎ方は、規約を確かめて導入時に決めます（要確認）。メール、Slack、Chatwork、既存の台帳（Excel・スプレッドシート）にもつなげます。会社ごとにやり方が違うため、今のやり方に合わせることを前提にします。
• メールは Google Workspace（Gmail）を基本にします。Microsoft 365 は別途確認します。
• 問い合わせの台帳は、軽い顧客管理（CRM）として使います。お客様ごとの履歴（いつ何を聞かれ、何を返したか）が残ります。
• 外から届く文面は、ときに「この指示どおりに動いて」と書かれています。agent は、本文中の指示には従わず、人へ回します。
• どの返事も「返信する」か「人へ引き継ぐ」かのどちらかで終わります。黙って止まりません。人が引き継いだ件には、agent は以後返信しません。
• 同じ件に二重に返事を出さないようにします。送った文面は全部、台帳に残ります。うまく動かなかった時は、黙らずに社長へ知らせます。
• 電話は、初版では AI が取りません。入口は 2 つです。（1）電話を受けた（取れなかった）担当者が、LINE かメールで電話メモを agent に送ります。agent が折返し依頼として台帳に入れ、期限を担当者に朝知らせます。（2）会社の留守番電話・不在の案内文に「LINE・Web からも受け付けます」を載せます（案内文は会社が用意します。agent が送るのではありません）。不在着信を電話の仕組みから自動で拾う形は、会社の電話の仕組み次第です（要確認）。AI が電話を取る形は、AI 営業部（こちらから連絡する営業）の構想で考えている音声の仕組みを受信側に使う選択肢で、§8 に置きました。
• LINE の公式アカウントは、送れる通数の扱いに決まりがあります。返事の出し方による違いは、最新の規約の確認が必要です（要確認）。

6訴求

読み手は、事務・問い合わせ対応を人に任せたい経営者の方です。「雇う代わり」にも、「雇った人が大事な仕事に集中するため」にも使える形で書きます。

6-1 営業文面の核（3 行）

1. 夜のうちに届いたメールや問い合わせへの決まった返事は、朝には終わっています。値段・契約・クレームの件だけが、経緯の要約つきで社長に届きます。夜にまとめて処理する時間が、判断とお客様との関係づくりに戻ります。
2. メール・LINE・Web フォームの問い合わせが 1 枚の台帳に集まり、返事漏れを朝に知らせます。夜間・休日の問い合わせにも、決まった内容ならまず一次回答が返ります。逃していたお客様との接点を、取りこぼしにくくなります。
3. やったことは全部、台帳と日次報告で見えます。見えるから、大事な件は人が持ったまま、決まった事務だけ安心して任せられます。

6-2 どんな効果が出るか（定性。数字は導入後に測る）

• 社長が夜にまとめていた処理が、朝の確認に変わります。事務にかける時間を、判断とお客様との関係づくりに回せることを狙います。
• 同じ質問に毎回答える手間が減り、人は個別の判断が要る件に集中できます。
• 会議のあとの議事録づくりと、作業の期日の追い忘れが減ることを狙います。
• 返事漏れと返事の遅れが減ることを狙います。夜間・休日の問い合わせに、翌日を待たず一次回答が返ります。
• 「勝手に変な返事が出る」不安の代わりに、「全部見える・大事な件は必ず自分に来る」安心が残ります。
• 測る指標は、事務にかけた時間、返事漏れの件数、問い合わせから最初の返事までの時間、社長に上がった件数です。導入前後で測ります（現時点の数値は無し）。

6-3 想定される反論と答え

7デモ動画の台本（60-90 秒、合計約 80 秒）

画面はすべて架空の会社「株式会社サンプル住設（架空）」とお客様のデータです。冒頭に「架空のデータです。構想段階の画面です。メール・LINE・通知は模擬です」と注記を入れます。1 日の流れで見せます（朝の受信箱 → 仕分けと台帳 → 問い合わせへの一次回答 → クレームは社長へ → 夕方の日次報告）。動画はページ上部でご覧いただけます。

締めの 1 画面（約 5 秒）: 「AI 事務・CS アシスタント — 構想段階。無料ヒアリングはこちら」と、https://hearing.automateaugment.com/diagnosis?c=p7&t=hub を表示します。場面の合計は約 75 秒、締めを入れて約 80 秒です。効果の数字は入れません。電話の受付に関する字幕は、AI が取るとは書きません。場面 3 の電話メモは、人が LINE で送るものとして見せ、不在着信を AI が自動で拾う見せ方にしません。

8最大限の未来

ここまでが「いまお見せできる構想」です。ここから先は、先に進めるほど agent が追う範囲が広がる姿です。

1. 電話も AI が受ける。音声の AI 会話の仕組み（AI 営業部の構想で使う予定のもの）を受信側に使い、電話の一次応対や折返し予約まで受けます。通話の録音と個人情報の扱いを確認した後の選択肢です。それまでは、電話メモを折返し依頼として台帳に入れる運用です。
2. 台帳が顧客の知識になる。問い合わせの履歴が育ち、よくある質問の答え、お客様ごとの経緯、過去にお出しした文面が、次の返事に生きます。段階（HITL）も、会社が慣れた分から in → on → without に進められます。
3. 問い合わせから予約・追客へつながる。一次回答のあと、LINE での予約、前日リマインド、来店後のフォロー（LINE 予約 + 追客のパッケージ）へ同じ台帳でつながります。営業部のパッケージとも、同じ顧客の履歴を共有できます。
4. 添付書類も自動でデータになる。問い合わせに添付された請求書・注文書・申込書を、書類のデータ化のパッケージで読み取り、台帳や会計用のデータに送ります。
5. 週次の 1 枚が経営の道具になる。「どの質問が多いか」「どこで取りこぼしているか」まで出し、よくある質問を減らす手当て（ホームページの改善など）を提案します。

9導入の流れ

入口は無料ヒアリング（https://hearing.automateaugment.com/diagnosis?c=p7&t=hub、1 画面 1 問・約 7 問）です。価格帯は、ヒアリング後に個別にご提示します。

期間はすべて「実測後」です。

1. 1. 無料ヒアリング
   続けて面談でも伺います。今の窓口（メール・LINE・フォーム・電話・Slack・Chatwork）、問い合わせの種類と今の返し方、事務に取られている時間、値段・契約・クレームの線引き、普段使っている台帳や道具。動画と構想をご説明します。
2. 2. 初期設定で決めること
   • 入れる窓口と、入れる工程の範囲・順番
   • 自動で返してよい問い合わせの範囲と、答えの元の資料
   • 値段・契約・クレームの線と、通知先・手段・時刻
   • お客様へ送る定型文（答えが登録に無い時・不在時）。値段・契約・クレームの件に受け取りの一言を返すか
   • 電話メモの送り方と、留守番電話・不在の案内文
   • 議事録の送り先と、社外へ送る分を人が見るか
   • 日程調整してよい相手と時間帯
   • 各工程の HITL の初期段階と、上げる条件
   • 台帳と顧客情報の置き場所とデータの扱い
   • 電話の扱い（折返しの流れ。AI で取る形を検討するか）
3. 3. 試運転
   人が毎回見る形（in）で始めます。返事の文面、登録した知識、線引きを、会社のやり方に合わせて直します。
4. 4. 本運用
   慣れた工程から段階を上げ（on）、例外と抜き取りだけ見る運用にします。

事務・問い合わせ対応での導入実績は、まだありません。現場の流れに合わせて、一緒に作ります。

10付録

当社の経験（公開してよい範囲）

• LINE での受付・ヒアリングと、Web 上の選択・決済・生成処理をつなぐ自社サービスの開発 → LINE の問い合わせ窓口に使う技術
• 運営者向け管理画面・データ管理・レポートを備えた Web サービスの開発（受託、匿名）→ 台帳の画面に使う技術
• 専門業務の資料入力・確認から、AI による調査・レポート出力までを、人の確認・承認の画面とつないだ業務ツールの開発（業務委託、匿名）→ 人へ回す仕組みに使う技術
• Claude Code・Codex 等の AI 開発環境と、n8n 等とつないだ業務フローを構築・活用（自社）
• 事務・問い合わせ対応での導入実績は無い。件数・効果率は載せない

法規メモ（未確認を含む。弁護士助言ではない）

• LINE 公式アカウントの規約・自動配信の制約・返信トークンの期限・通数の扱い（返信と送信の通数の扱いの差）は未調査。個人アカウントの自動化の可否も未確認
• 個人情報: お客様の氏名・連絡先・問い合わせ内容を外部の AI サービスへ送る場合の同意文言と保存期間は未調査。会社の方針に合わせて決める
• Gmail の連携は Google Workspace の OAuth 審査（制限付きスコープの扱い）が必要になる可能性があり、未調査
• 電話の AI 応対（将来）: 録音・個人情報・AI であることの開示の扱いは未調査。折返しの依頼メモは、お客様の個人情報として同じ方針で扱う