電話問い合わせをAI化できる範囲
企業のカスタマーサポートや店舗の受電対応において、入ってくるコールのうち 「7割〜8割」は定型的な質問や一時的な要件確認 です。AI電話（インバウンド型）を適切に設計することで、以下の範囲を無人で自動対応させることができます。
- 定型FAQへの回答: 営業時間、アクセス、料金、基本サービス仕様などの回答。
- 用件ヒアリングと自動分類: ユーザーが何を求めているか（新規の相談か、既存顧客の解約手続きか等）を聞き取って分類。
- 担当部署へのスムーズな内線・外線転送: 要件に応じて最適な担当者の電話へ引き継ぐ。
- 夜間・営業時間外の自動折り返し受付: 音声をテキスト化し、折り返し連絡先を記録。
FAQ回答の設計
よくある質問への自動応答では、プロンプト（指示文）に回答文を全て書き込むのではなく、「ナレッジベース（Knowledge Base）」にテキストやPDF形式でQAを保管し、AIが必要に応じてそこから検索して答える（RAG接続）構成 にします。これにより、AIが勝手な嘘（ハルシネーション）を喋るのを防止できます。
問い合わせの一次仕分け
AIは第一声でお客様に「どのようなご用件でしょうか？」とオープンに尋ね、返ってきた答えを理解してルートを分岐させます。
- ユーザー: 「昨日買った商品の配送について知りたいんですが」 ➔ 配送確認プロセスへ
- ユーザー: 「解約の手続きをお願いします」 ➔ 解約フォーム送付または有人転送へ
- ユーザー: 「パスワードが分からなくなりました」 ➔ ヘルプ手順案内へ
有人転送（エスカレーション）の設計
「AIでは解決できない」「最初から人間と話したいと要求された」「クレーマーと判定された」といった場合は、通話を切断せず、Asteriskなどのゲートウェイを介して、背後にいる人間のスマートフォンやコールセンターの固定電話へ自動でコールを転送（ブリッジ）します。
営業時間外対応（折り返し受付）
夜間や休日にかかってきた電話に対しては、AIが「あいにく現在は営業時間外となっております。折り返しお電話を差し上げますので、ご用件とお名前、お電話番号をお話しいただけますか？」と伝え、音声とテキストで正確に用件を記録してSlackやメールで担当者へ通知します。これにより、深夜の機会損失を防げます。
AI化に向かない問い合わせ
- 本人確認が極めて厳格に必要な業務: 銀行の口座情報照会や高度な個人情報の開示など。
- 複雑なクレーム・相談: 感情的な共感や個別での高度な意思決定・交渉が必要な業務。
これらは、最初からAIが一次ヒアリングだけを行い、速やかに人間へエスカレーションするように設計するのが原則です。
導入手順のステップ
- コールの分析: 過去の受電ログから、FAQで回答できる定型質問の比率を調査。
- ナレッジの作成: AIが参照するためのQA集（Knowledge Base）を作成。
- 中継インフラの敷設: 既存番号からAIへの転送経路（Asterisk）の構築。
- シナリオ・テスト: 実機で電話をかけ、聞き取り具合や転送がスムーズに行われるかテスト・調整。