入電削減・問い合わせ自動化など、コールセンター業務の改善に関する実践知をまとめています。

問い合わせ削減はなぜ必要か｜戻ってくる時間の試算と減らしてよい問い合わせの見分け方

2026/8/20

問い合わせ削減の目的と対象を整理します。削減の狙いは人件費カットではなく有人が受けるべき問い合わせに時間を戻すこと。3割減で戻る時間の試算、減らしてよい問い合わせと減らしてはいけない問い合わせの見分け方、4つの打ち手の効き方と限界をまとめました。

チャットボットの回答精度を上げる方法｜導入後に育てる運用5ステップ

2026/8/17

チャットボットの回答精度を上げる方法を、導入後の運用手順として解説します。答えられなかった質問の記録、原因の4分類、ナレッジの直し方、テスト質問での検証、週次サイクルへの固定という5ステップと、精度改善でやりがちな3つの間違いをまとめました。

FAQページの作り方｜問い合わせを減らす質問の絞り方・書き方・置き方・更新の回し方

2026/8/15

FAQページがあるのに同じ質問の電話が減らない原因は、量ではなく設計です。載せる質問の絞り方、顧客の言葉での書き方、たどり着ける置き方、月1回の更新の回し方までを4ステップで解説。FAQで解決できない質問の受け皿の作り方まで扱います。

コールリーズン分析の分類表の作り方｜集計がブレない設計手順

2026/8/12

入電分析が失敗する場所は、集計でも施策でもなく「分類」です。誰が付けても同じラベルになる分類表を、実ログから作る4ステップ・設計原則5つ・施策につながる第2軸まで、定義の書き方の実例つきで解説します。

生成AI・AIエージェントを業務に取り入れるための考え方と活用ノウハウを紹介します。

生成AIのハルシネーション対策｜誤りを「事故」にしない業務側の設計

2026/8/16

ハルシネーションは最新モデルでもゼロにはなりません。対策の本丸はプロンプトの工夫ではなく、誤りを前提に組んだ業務側の設計です。発生を減らす3つの打ち手と、誤りを事故にしない確認設計の4ステップを、自社で毎日実践している方法をもとに解説します。

生成AIの社内ガイドラインの作り方｜禁止リストではなく「使える範囲」を決める

2026/8/14

生成AIの社内ルールがない状態は中立ではなく「暗黙の全面禁止」です。使われないか、把握できない利用に潜るかの二択になります。目的の決め方、自由・確認・使わないの3区分、盛り込む7項目、文書を仕組みで支える方法まで、実際に社内で毎日運用している型をもとに解説します。

AIに渡す手順書の書き方｜判断基準・禁止事項・出力形式をどう文章にするか

2026/8/11

AIに業務を任せても品質が安定しない原因の多くは、AIの能力ではなく手順書の欠落です。人向けマニュアルとの3つの違い、手順書に入れる5つの構成要素、判断基準の書き方のコツ、運用で育てる方法を、そのまま使えるひな形つきで解説します。

AIに任せる業務の選び方｜社内業務の棚卸しから最初の1業務を決める手順

2026/8/5

「AI に任せられる業務がない」の原因は、業務を丸ごとの単位で見ていることです。業務を 4 つの型で工程に割る棚卸しの手順、任せる工程を選ぶ 3 条件、渡さない工程の線引き、最初の 1 業務を動かす 4 ステップを解説します。