クライアント対応の「よくある質問」、カスタムGPTに即答させてみたら「任せていい質問」と「人が答えるべき質問」がはっきり分かれた話

「クライアントから毎回同じ質問が来る」を、AIに任せられるか試してみた
実際にやってみた
結論: AIに任せていいこと・人にしかできないこと
1. AIに任せてよいこと: 社内ルールが明文化されている定型質問への一次回答
2. 人にしかできないこと: 金額交渉・例外対応・感情が絡む質問の最終判断
非エンジニアの同僚に実際に伝えた手順
まとめ: クライアント対応にカスタムGPTを使うときに押さえること

「クライアントから毎回同じ質問が来る」を、AIに任せられるか試してみた

Web制作会社で働いていると、非エンジニアの窓口担当（ディレクター職）から「クライアントから毎回似たような質問が来て、そのたびに似たような文面を一から打っている」という相談をよく受ける。今回は、その「よくある質問」への一次回答をChatGPTのカスタムGPTに任せられるか試してみた。

結論から言うと、修正回数や納期、保守範囲など社内ルールとして明文化されている質問には、AIは資料の内容に忠実な、丁寧な回答をほぼ即座に返せた。一方で、金額交渉や特別対応が絡む質問には、会社として言ってはいけない譲歩をにじませた回答を作ってしまうことがあり、そのまま送るのは危険だと分かった。この記事では、実際にやってみた手順と、任せていい質問・任せてはいけない質問の線引きをまとめる。

実際にやってみた

手順1: 「よくある質問」を洗い出し、ナレッジとしてまとめる

まず、窓口担当に過去半年分のメール・チャットのやり取りを見返してもらい、繰り返し聞かれている質問を洗い出してもらった。結果、「修正は何回まで無料か」「公開までどれくらいかかるか」「保守費用に何が含まれるか」「ドメイン更新はどちらが行うか」など、10個ほどの定番質問に絞られた。

この質問一覧と、根拠になる契約書・料金表の該当部分をテキストにまとめ、ChatGPTのカスタムGPT機能の「Knowledge」欄にアップロードした。指示文（Instructions）には「アップロードした資料に書かれている内容のみに基づいて回答すること。資料に書かれていない内容は、勝手に判断せず『確認して折り返します』と答えること」と明記した。

手順2: 実際の質問パターンをカスタムGPTに投げてみる

過去の実際の問い合わせを匿名化したうえで、10パターンほどそのまま入力してテストした。「修正は何回までですか」「公開までどれくらいかかりますか」といった、資料に明確な答えが書かれている質問には、資料の該当箇所を根拠に、過不足のない丁寧な回答が返ってきた。窓口担当がゼロから文章を考えるより明らかに速く、文面のトーンも安定していた。

TOI

意外とちゃんと「資料にない」と言えるんだな、と最初は感心してしまった

手順3: 「際どい質問」を意図的に混ぜてみたら、危険な回答が出た

次に、これまで実際の対応で判断に迷った経験のある「際どい質問」を混ぜてみた。「他社の見積もりの方が安いのですが、その分安くしてもらえませんか」「今回だけ特別に修正回数を増やしてもらえませんか」「担当者を変えてほしい」といった、金額交渉・例外対応・クレームに近い質問だ。

すると、「資料にない内容は確認する」という指示があったにもかかわらず、値引きや例外対応をやんわり匂わせるような、会社として言うべきでない方向の回答を作ってしまうケースがあった。資料に書かれていない範囲を、丁寧な言葉遣いで“それらしく”埋めてしまう挙動で、指示文だけで完全に防ぐのは難しかった。クレームに近いトーンの質問でも、文面としては丁寧でも「申し訳ございません」を機械的に繰り返すだけで、相手の感情に寄り添っている感じがしない回答になり、そのまま送ると火に油を注ぎかねないと感じた。