問い合わせ傾向からAIが改善提案！Difyで実現するカスタマーサポートAIと問い合わせ対応自動化の始め方

「AIでカスタマーサポートを変えたい。でも自社開発は難しそう」――PMやDX推進の方から、今いちばん多い相談です。実際、問い合わせは増える一方で、人手不足・属人化・ナレッジ散在が重なり、現場は“対応するだけ”で精一杯になりがちです。そこで有効なのが、ノーコードで業務チャットAIを組み立てられるDifyを使い、問い合わせ対応自動化と同時に、問い合わせ傾向を分析してカスタマーサポートAIが改善提案まで出す仕組みです。

この記事では、AIに詳しくない方でも実務に落とし込めるように、背景・設計の勘所・導入手順・注意点・社内展開のコツを、現場目線でまとめます。目的は「チャットボットを置く」ではなく、問い合わせを減らす改善サイクルを回すこと。そのために、Dify活用（Difyで業務AI）を軸に、サポート業務のAI化を具体化していきます。

1. 「対応するだけ」で限界になる理由：問い合わせ対応の構造課題を分解する

カスタマーサポートAIの議論で陥りやすいのは、「返信を速くする」「人件費を下げる」だけに焦点が当たることです。もちろん問い合わせ対応自動化で一次対応を省力化できれば効果は出ます。しかし、現場の負荷を本当に下げるのは問い合わせの原因そのものを減らすことです。たとえば、ログイン周り・請求周り・権限周り・操作導線の迷いなど、特定のテーマが増え続けているなら、UI/UXやFAQ、導線を直せば“問い合わせの総量”が下がります。

ところが多くの現場では、問い合わせが入ってきた順に処理するだけで、傾向を掴む時間がありません。しかも、回答品質が担当者に依存し、ナレッジはスプレッドシート・過去メール・口頭伝承に散り、改善の意思決定に必要な情報が揃いません。結果として、「問い合わせ対応自動化をしたい」と思っても、要件定義や保守まで含めた自社開発は重く、PoCで止まりがちです。ここで、Difyのようなノーコード基盤が効きます。Dify活用により、分類→根拠検索→回答案→ログ→傾向分析→改善提案を、開発を最小化しながら回し始められます。

まずは現状を“業務フローとして”分解しましょう。問い合わせ受付（フォーム/メール/ツール）→一次切り分け（必要情報の確認）→回答作成→エスカレーション→解決→ナレッジ更新→振り返り。このうち、AIが得意なのは「文章の分類・要約」「似た事例の検索」「回答案の下書き」「傾向の言語化」です。カスタマーサポートAIを“置く”のではなく、業務のどこをAIに任せるかを決めると、問い合わせ対応自動化が現実的になります。

2. AIに詳しくなくても分かる：Difyで作る業務チャットAIの全体像

Difyは、業務で使うAIアプリやワークフローを組み立て、データ（ナレッジ）や外部ツールとつなぎ、運用できる形にするプラットフォームです。難しい言葉を使わずに言うと、「AIを仕事に使うための“組み立てキット”」です。Difyで業務AIを作るときのポイントは、チャット画面だけでなく、裏側の処理（ワークフロー）を設計できること。これにより、問い合わせ対応自動化を“現場の手順”として再現できます。

カスタマーサポートAIで特に重要なのは、ナレッジ参照（RAG）の考え方です。AIは知らないことをそれっぽく答えてしまうことがあります。そこで、社内FAQやマニュアル、リリースノート、手順書などをナレッジ化し、問い合わせ内容に関連する情報を検索してから回答案を作る設計にします。Dify活用では、この「検索→回答生成」の流れをワークフローに組み込めます。つまり、サポート業務のAI化を“根拠に基づく”形にしやすいのです。

さらに、Difyは分類・要約・抽出といった“文章処理”を得意な形で組み合わせられます。たとえば、問い合わせ内容から「カテゴリ」「原因仮説」「不足情報」「次に聞くべき質問」「テンプレ回答ID」を構造化して出し、必要なら追加質問を返し、揃ったら回答案を作る。これだけでも、問い合わせ対応自動化は一気に現実味を帯びます。重要なのは、最初から100点を狙わないこと。Difyで業務AIを小さく始め、ログを見て改善する前提で設計します。

3. 変革事例：問い合わせ傾向からカスタマーサポートAIが改善提案する仕組み

ここからが本題です。多くの企業が「問い合わせ自動化＝チャットボット」と考えますが、実務で効くのは“問い合わせ傾向から改善提案まで”を回すことです。たとえば、毎日の問い合わせをDifyで受け取り、まずAIがカテゴリ分けします（課金/ログイン/権限/不具合疑い/使い方など）。次に要約し、「ユーザーが詰まった操作」「発生条件」「影響範囲」を抽出します。ここまでは問い合わせ対応自動化の入口です。

次に、週次でAIが集計します。増加カテゴリ、特定プランに偏る不具合、特定画面での迷い、同じ手順への質問の反復――これらを“言語化して”出すのがカスタマーサポートAIの強みです。さらに一歩進めて、AIが改善提案のドラフトを作ります。例としては、FAQ追記案、UI文言の改善案、導線の追加案、エラーメッセージの具体化、テンプレ回答の改訂案などです。ポイントは、提案を「やる/やらない」で議論できる粒度に落とすこと。つまり、改善のチケット化まで見据えます。

この仕組みが回り始めると、サポート業務のAI化が“守り”から“攻め”に変わります。一次返信の速度が上がるだけでなく、問い合わせ総量が減り、CSがプロダクト改善の起点になります。PM/DX担当にとっても、改善優先度の根拠（データ）が揃い、意思決定が速くなります。Dify活用でこの流れを作ると、開発難易度を上げずに、カスタマーサポートAIを実務の中核に据えられます。

4. 最小構成で始める導入手順：問い合わせ→分類→根拠検索→回答案→改善提案

「何から作ればいいか分からない」を解消するために、最小構成の手順を示します。Difyで業務AIを作るときは、まず入力を決めます。問い合わせ本文に加えて、最低限のメタ情報（製品/機能、プラン、発生日、対応結果、最終タグ）を持たせるだけでも、後の傾向分析がぐっと楽になります。次に、分類のルールを作ります。AIに任せる場合でも、カテゴリ体系（10〜20程度）と“重要度の定義”は人が決めると安定します。

次に、ナレッジを整えます。ここで完璧を目指すと止まるので、上位FAQから始めます。よくある問い合わせ10〜30本を選び、回答テンプレと根拠文書（マニュアル/社内wiki/手順書）を紐づけ、Difyのナレッジに入れます。Dify活用では、問い合わせに対して関連ナレッジを検索し、その根拠を渡して回答案を生成する流れを組めます。これがカスタマーサポートAIの“安全運転”です。

運用のコツは、ワークフローの中にログとフィードバックを埋め込むことです。分類結果は合っていたか、根拠は適切だったか、回答案は採用されたか、追加質問で解決したか。こうした情報が溜まると、問い合わせ対応自動化の精度を定量評価できます。また、週次レポートのテンプレも最初に作ります。「増加カテゴリTop5」「代表問い合わせ」「原因仮説」「改善提案（3案）」「期待効果」「必要工数の当たり」まで出すと、PMが翌週の改善に繋げやすくなります。

プロンプト設計の実務ポイントとしては、「分類は必ずJSONで返す」「根拠が見つからない場合は推測せず“保留”にする」「禁止事項（個人情報の再掲、確証のない断定）を明記する」の3つが効きます。分類のJSON例は、{“category”:”課金”,”severity”:”中”,”needs”:”契約プラン,請求画面のスクリーンショット”,”next_question”:”どのプランで、どの請求画面を見ていますか？”,”candidate_template”:”BILLING_03″}のように、現場がそのまま使える粒度にします。Difyで業務AIを使うなら、最初から“承認ボタン”前提にして、誤りを学習材料として残す運用が安全です。

また、問い合わせ対応自動化の評価は「正解/不正解」だけだと回りません。おすすめは、(1) 分類一致率、(2) 根拠一致率（参照したナレッジが適切か）、(3) 追加質問で解決した割合、(4) 有人に回した判断の妥当性、の4軸で見ます。週次レポートにこれを入れると、カスタマーサポートAIの改善が“感想”ではなく“運用”になります。Dify活用は、こうした評価軸をワークフローとログに埋め込めるのが強みです。

この最小構成が回れば、次の拡張（Zendesk連携、Slack通知、チケット自動起票、A/Bテストの提案など）は後から付け足せます。最初は、Difyで業務AIの“背骨”を作り、カスタマーサポートAIと問い合わせ対応自動化を確実に定着させるのが近道です。

5. 失敗しないための注意点：精度・セキュリティ・個人情報・運用定着

カスタマーサポートAIの失敗は、技術より運用で起きます。まず精度面では、「AIが勝手に答え切る」設計が危険です。問い合わせ対応自動化は、答えるより“確認する”ほうが価値が高い場面が多くあります。たとえば、契約プランや権限によって手順が変わる場合、AIは不足情報を質問し、揃ったら回答案を出す。もしくは「この条件だと有人対応が安全」と判断してエスカレーションする。こうした分岐をワークフローに入れると、誤回答のリスクが下がります。

次にセキュリティと個人情報です。問い合わせには個人情報が含まれやすいため、入力前マスキング、ログの保存範囲、閲覧権限、社内共有のルールを整備します。Dify活用の設計では、プロンプトに生データを必要以上に書き込まない、ナレッジに機密情報を入れない、運用ログのアクセス制御を行う、といった基本を徹底してください。サポート業務のAI化は、安心して使える“柵”があって初めて定着します。

“安全柵（ガードレール）”の具体例としては、①根拠がナレッジに存在しない場合は「推測せず、確認質問か有人へ」②金額・契約・法務・障害原因の断定はしない③ユーザーの個人情報を繰り返さない④社内限定情報（管理画面URL、内部手順）は権限を確認してから、などをプロンプトと運用ルールの両方に入れます。Difyはワークフロー側で分岐を作れるので、条件に応じて“人に渡す”設計を作りやすいです。

さらに、定着の鍵は「現場の体験設計」です。CS担当がAIを信用できないと使われません。最初はカスタマーサポートAIの回答案に、参照した根拠（FAQの該当段落や手順書のリンク）を必ず添付し、“なぜこの回答になるか”が見えるようにします。問い合わせ対応自動化は、透明性が高いほど現場に受け入れられ、ナレッジ更新も回り始めます。

最後に運用定着。PoCで止まる理由の多くは、更新責任が決まっていないことです。ナレッジは必ず古くなります。新機能、UI変更、価格改定、障害対応――これらを反映する担当と頻度（例：週1回の更新会議、リリース後24時間以内の追記）を決めましょう。また、KPIを「平均応答時間」だけにすると改善が進みません。自己解決率、一次解決率、問い合わせ削減率、保留率、CSATなど、改善サイクルに効く指標を置くと、カスタマーサポートAIが“改善提案を出し続ける”意義が明確になります。

6. 2週間で始めるロードマップ：Difyで業務AIを小さく作り、問い合わせ対応自動化を回す

導入を前に進めるには、期限を区切るのが一番です。おすすめは2週間。Week1は現状整理と設計、Week2は最小構成の実装と試験運用です。Week1では、(1) 主要問い合わせカテゴリの棚卸し、(2) KPI設定、(3) ナレッジ候補の収集（上位FAQと手順書）、(4) ログ設計（何を残すか）を行います。ここで重要なのは「最初は回答の下書き運用」と決めること。問い合わせ対応自動化を“完全自動”にしないほうが、社内合意が早く、改善も回ります。

Week2では、Dify活用でワークフローを組みます。分類→要約→不足情報の質問→ナレッジ検索→回答案生成→承認→送信、という流れをまず作り、現場で使いながらチューニングします。週次レポートの自動生成も同時に作り、「問い合わせ傾向」と「改善提案（ドラフト）」を必ず出すようにします。これでカスタマーサポートAIは“業務改善のエンジン”になります。

社内展開のコツは、成果物の形を揃えることです。たとえば、PM向けには「改善提案メモ（根拠リンク付き）」。CS向けには「回答テンプレ集と更新ルール」。経営層向けには「KPIダッシュボードと削減見込み」。この3点を揃えると、サポート業務のAI化が“現場の便利ツール”から“事業改善”に格上げされます。

7. まとめ：Difyで“改善サイクル”まで回すと、カスタマーサポートAIは成果が出る

カスタマーサポートAIは、返信を自動化するだけでは本当の効果が出にくい領域です。成果が出る設計は、問い合わせ対応自動化を入口に、問い合わせ傾向を見える化し、改善提案を出し、実際のUI/FAQ改善につなげることです。その“改善サイクル”を、ノーコードで組み立てられるのがDifyの強みです。Difyで業務AIを小さく始め、ログを貯め、週次の改善提案を定例化すれば、PoCで終わらずに現場が変わります。

まずは最小構成で、分類・要約・根拠検索・回答案の下書きから始めてください。そして週次で問い合わせ傾向と改善提案を出し、改善が回る状態を作る。ここまでできれば、サポート業務のAI化は“人手不足対策”に留まらず、事業の強さになります。Dify活用の相談や、カスタマーサポートAI・問い合わせ対応自動化の設計は、ぜひお気軽にご相談ください。