生成AIで問い合わせ内容を可視化し対応をスマートに
株式会社加賀田組 様
導入サービス ： Webシステム開発
課題 ： Webフォーム経由の問い合わせの内容把握と対応判断を効率化したい
株式会社加賀田組 様
［ 事業内容 ］土木・建築・舗道の施工管理を行う総合建設業
新潟市に本社を置く総合建設会社。土木工事・建築工事など社会インフラの整備から、オフィスビルや商業施設、公共施設などの建設まで幅広く対応。首都圏や東北エリアにも拠点を構え、地域の暮らしや産業を支える基盤づくりに貢献する。ICTやデジタル技術の活用による業務効率化や施工管理の高度化にも取り組み、安全と品質を重視した施工体制を構築。地域社会の発展と持続可能な社会基盤の整備に尽力している。
近年、企業活動においてWebサイトは重要な情報発信経路であると同時に、顧客や取引先からの問い合わせを受け付ける重要な接点にもなっています。加賀田組様でも、Webサイトを通じて日々問い合わせが寄せられていました。しかし、その中には、対応が不要なものも多く含まれており、担当者がすべての内容を確認する必要がありました。こうした状況の中で、重要な問い合わせを迅速に判断して担当部署に届ける仕組みづくりが求められていました。
そこでグローバルネットコアは、生成AIで問い合わせ内容を自動的に分類する「フォーム問い合わせ自動判別システム」のお試し利用をご提案しました。
問い合わせ内容は文章の表現や文脈によって意味が変わるため、従来の単純なルール判定では分類が難しく、生成AIによる柔軟な文章理解が効果を発揮します。問い合わせ内容を分類し一覧表示することで、担当者が内容を把握しやすくするお手伝いをしつつ、その使用感をヒアリングさせていただく形でご協力をお願いしました。
課題
問い合わせ内容の把握と対応判断が負担に
- 対応すべき問い合わせを見逃すリスク
- 問い合わせの内容と優先度を素早く見極めたい
- 優先度を見極めたうえで問い合わせを開封し適切に対応したい
理由
長年の信頼関係と新しい技術提案への期待
- 課題に対する提案力と丁寧な対応への信頼
- 生成AIを利用したシステムへの興味と業務効率化への期待
- DXを推進するなどデジタル技術に前向きな企業風土
成果・効果
問い合わせ内容の可視化で判断や対応を支援
- 分類表示の細分化で問い合わせ内容の確認がスムーズに
- 優先度の判断と社内共有のアクションがしやすくなった
- 高精度な分類により、安心して運用できる
導入前の課題
問い合わせ内容の把握と対応判断が負担に
加賀田組様では、Webサイトを通じて寄せられる問い合わせの管理を総務部が担当しています。問い合わせの件数は日によって異なり、見積依頼やご意見、採用に関するものなどさまざまなものがあります。中には営業目的の連絡も多く、日々届く問い合わせを一つひとつ確認しながら対応する必要がありました。
「営業目的のような体裁のものでも、実は見積依頼やご意見といった大切なものが含まれていることがあるので、すべての問い合わせを確認しながら対応していました」（総務部 今成様）。
今成様は、毎日何度か、問い合わせを管理するシステムを開いて内容を確認し、その内容を踏まえ、優先度の判断や担当部署への共有などをしているそうです。特に見積依頼やクレームなどは迅速な対応が求められるため、問い合わせ内容を正しく把握して判断・共有をする必要があります。
加賀田組様の問い合わせフォームでは、送信者が任意で「問い合わせ種別」を選択できる機能がありますが、送信者の選択が必ずしも実際の内容と一致するとは限らないので、担当者がすべての問い合わせに目を通し、その対応を判断する必要性に変わりはありません。
一つひとつは大きな負担ではなくとも、積み重なるとそれなりにストレスにもなります。そのため、問い合わせ内容を整理・把握し、素早く適切な対応ができる仕組みにニーズがありました。
選んだ理由
長年の信頼関係と新しい技術提案への期待
これまでグローバルネットコアは、Webサイトの制作・運用を中心に、さまざまな技術面で加賀田組様のサポートを行ってきました。長年のお付き合いの中で、課題に対する提案力や迅速な対応力で信頼関係を構築。今回、実証実験を打診した「フォーム問い合わせ自動判別システム」は、そのような関係性の中でグローバルネットコアが提案したものです。
「このシステムの機能を聞いて、『どういった形で判別されるんだろう』という興味と、その結果、『どのぐらい自分の業務時間が短縮できるか』が気になりました」（今成様）。
システムの活用で、日々の業務に良い影響が出ることを期待してお試し利用をしてみたいと思ったそうです。
加賀田組様はクラウドサービスなどのデジタル技術の活用推進にも取り組んでおり、新しい技術を業務改善に取り入れることに前向きだったことも協力を後押ししました。
「グローバルネットコアのことは以前から知っており、『最先端の技術に取り組んでいる会社』というイメージがありました。今回の取り組みも、AWSの生成AI・Amazon Bedrockを利用しているということで、『実際にどう動くんだろう』と興味を持って見ていました。面白い取り組みだなと感じました」（DX推進室 篠宮様）。
今回のシステムでは、生成AIとして Amazon Bedrock を採用しています。これはAWSが提供する生成AIサービスで、企業システムと連携しやすく、セキュリティやガバナンスに配慮した設計が特徴です。
採用の理由の一つは、入力された内容がAIの学習に利用されない仕組みであることです。一般的な生成AIでは、入力したデータが学習に使われる可能性があり、情報流出リスクが指摘されています。
その点、Amazon Bedrockは入力データがモデルの学習に使用されないため、企業利用においても安心して活用できるサービスです。
本システムでも、企業での利用を前提にセキュリティを重視し、情報が外部に流出しない仕組みを選びました。
導入後の成果・効果
問い合わせ内容の可視化で判断や対応を支援
試用スタートにあたり、加賀田組様のサイト内のメールフォームから寄せられる問い合わせを生成AIで「問い合わせ」「クレーム」「見積依頼」「営業」「その他」の5つに自動的に分類するよう設定しました。受信した問い合わせは一覧化され、受信日、分類結果などを表示します。これにより、問い合わせ内容の詳細を見る前の段階で、その概要が把握できるようになりました。
「最終的には全て私が開封して問い合わせの中身を確認します。その前に分類結果を見ることで、ある程度内容を想定しながら内容確認を進められるようになりました」（今成様）。
例えば、見積依頼やクレームといった優先度の高い問い合わせについては、分類結果を参考にして、どの部署に共有するかを考えながら一歩進んだアクションを取ることができます。また、問い合わせ内容が分類されて一覧表示されることで、問い合わせ履歴の確認や、対応状況の把握もしやすくなりました。
自動分類の精度についても評価を得ています。「実際に使ってみて、判別結果を修正したのは1～2件程度でした」（今成様）。
このように、担当者の確認で生成AIの判別結果を修正した場合は、その内容をグローバルネットコアのシステムエンジニア（SE）にフィードバックをいただきます。そして、生成AIの判別精度を高める貴重な事例として、システムに反映していきます。
今回のお試し利用では、劇的な業務時間削減には至らなかったそうですが、問い合わせ内容を分類し可視化することで、担当者が内容を素早く把握し、対応の優先度判断や次のアクションをしやすい環境を整えることができました。
その結果、日々の問い合わせ管理業務の見通しが立てやすくなり、よりスムーズに進められるようになったのではないでしょうか。こうした小さな改善の積み重ねは、業務効率化につながる取り組みといえるでしょう。
ご担当者様のコメント
今後も業務効率化につながる提案に期待！
「今回の『フォーム問い合わせ自動判別システム』で、日々の問い合わせ対応がとても進めやすくなったと感じています。今後もWebサイトの運用や情報発信の改善なども含め、実務に寄り添った提案を期待しています。グローバルネットコアは、常に新しい技術を取り入れた提案をしてもらえる会社だという印象があります。今回の実証実験も非常に興味深いプロジェクトでした。今後も生成AIやクラウドなどの技術を活用しながら、業務効率化につながるさまざまな提案をお願いしたいです」
ご担当者様 （右から）総務部 主任 今成 悠理子 様、DX推進室 主査 篠宮 直人 様
