Gemini in AppSheet|お客様からの問い合わせ内容を瞬時に自動分類！対応漏れをゼロに！ 作り方を簡単に説明

SHARE

「あの問い合わせ、誰が対応するんだっけ？」はもう過去の話。AIが瞬時に仕分けします

 

お客様からの問い合わせは、ビジネスにおいて非常に重要です。質問、要望、クレーム、技術的なサポート依頼など、その内容は多岐にわたります。これらの問い合わせに迅速かつ適切に対応できるかどうかは、顧客満足度や企業の信頼性に直結します。

しかし、問い合わせの量が増えれば増えるほど、こんな課題に直面することはありませんか？

「毎日大量のメールやフォームからの問い合わせがあって、手動で分類するのが大変…」

「担当部署への振り分けに時間がかかり、対応が遅れてしまう…」

「問い合わせ内容を見落として、対応漏れが発生してしまった…」

「分類の基準が曖昧で、担当者によって振り分けにばらつきがある…」

特に、問い合わせ内容の複雑化や多様化が進む中で、人手による分類は限界を迎えつつあります。対応が遅れたり、適切な担当者に届かなかったりすることは、お客様の不満につながり、最悪の場合、顧客離れを引き起こす可能性もあります。

もし、お客様からの問い合わせ内容が届いた瞬間に、AIがその内容を読み解き、「これは製品に関する質問」「これは技術サポート」「これはクレーム」といった形で自動的に分類し、適切な担当部署や担当者に自動で振り分けてくれたら？ そして、その分類結果に基づいて、対応漏れを防ぐためのアラートやタスクが自動で生成されたら、どうでしょう？

Googleのノーコード開発ツール「AppSheet」と、最先端の生成AI「Gemini」の連携は、この「問い合わせの自動分類と振り分け」を誰でも簡単に実現します。プログラミングの知識は一切不要。AIが問い合わせのテキストを分析し、事前に定義したカテゴリに瞬時に分類することで、問い合わせ対応のスピードと精度を劇的に向上させ、お客様からの信頼をさらに高めることを強力にサポートしてくれるのです。

これにより、あなたは問い合わせの分類と振り分けというルーティンワークから解放され、お客様一人ひとりへの丁寧な対応や、より質の高いサポート提供といった、本来の業務に集中できるようになるでしょう。

なぜ今、問い合わせ分類にAIが不可欠なのか？その課題とAIの価値

お客様からの問い合わせ対応は、企業の「顔」とも言える重要な業務です。しかし、そのプロセスには、多くの企業が共通の課題を抱えています。

「分類作業」の負荷と属人化

問い合わせ内容の分類は、多くの場合、オペレーターや担当者が手動で行っています。問い合わせ量が多い場合、この作業は大きな負担となり、人為的なミスや分類のばらつきが生じやすくなります。また、分類基準が明確でない場合、経験豊富な担当者に業務が集中し、属人化が進む傾向にあります。

「対応遅延」と「機会損失」

手動での分類や振り分けに時間がかかると、お客様への対応開始が遅れてしまいます。特に緊急性の高い問い合わせを見落とすことは、顧客満足度の低下だけでなく、ビジネスチャンスの損失にもつながりかねません。

「対応漏れ」のリスク

分類ミスや振り分けの遅延、あるいは単なる見落としによって、問い合わせが「宙に浮いてしまう」リスクがあります。対応漏れは、お客様からの信頼を失うだけでなく、企業の評判にも悪影響を及ぼします。

「データ活用」の限界

問い合わせ内容が自由記述形式で入力され、適切に分類・構造化されていない場合、後から「どんな問い合わせが多いのか」「どの製品に関する問い合わせが多いのか」といった傾向を分析することが困難になります。これにより、製品改善やサービス向上へのフィードバックが滞ってしまいます。

ここに、Gemini in AppSheetが大きな解決策を提示します。AIが問い合わせ内容を自動で分類し、その結果を基に自動で振り分けや通知を行うことで、上記の問題を根本から解決し、問い合わせ対応の効率化、精度向上、そして顧客満足度の向上を可能にするのです。

お客様からの問い合わせ内容を瞬時に自動分類するアプリの作り方：Google Geminiをフル活用！

それでは、実際にGoogle Gemini in AppSheetを活用して、お客様からの問い合わせ内容をAIが自動分類し、対応漏れを防ぐアプリの具体的な作り方をステップバイステップで解説していきます。

このシステムでは、AppSheetのフォームで問い合わせ内容を入力し、そのテキストをGeminiのAI Taskで解析・分類し、適切な担当部署や担当者に通知する仕組みを構築します。

アプリの「土台」となる問い合わせデータを準備する

AIが問い合わせを分類するためには、どのような情報を問い合わせとして記録したいか、そしてどのようなカテゴリに分類したいか、その「型」を定義しておく必要があります。ここでは、Google スプレッドシートをデータソースとして活用します。

ステップ1：Google スプレッドシートで「問い合わせ履歴」を定義する

Google スプレッドシートを開き、新しいシートを作成します。問い合わせとして記録したい項目を列見出しとして入力しましょう。

例：問い合わせ履歴 シート

問い合わせID受付日時お客様名メールアドレス問い合わせ内容（テキスト）AI分類カテゴリAI分類詳細担当部署担当者対応ステータス
  • 問い合わせID: 各問い合わせを一意に識別するID。
  • 受付日時: 問い合わせが受け付けられた日時。
  • お客様名: 問い合わせをされたお客様の氏名または会社名。
  • メールアドレス: お客様の連絡先メールアドレス。
  • 問い合わせ内容（テキスト）: お客様からの問い合わせの全文。ここがAI分析の対象となります。
  • AI分類カテゴリ: AIが分類した大カテゴリ（例: 「製品に関する質問」「技術サポート」「クレーム」「見積依頼」など）。
  • AI分類詳細: AIが分類したより詳細なカテゴリや、分類の根拠（例: 「新製品Aの機能について」「ログインエラー」「配送遅延」「〇〇製品の見積もり」など）。
  • 担当部署: AI分類カテゴリに基づいて、自動で割り振られる担当部署（例: 「営業部」「サポート部」「開発部」「経理部」など）。
  • 担当者: 担当部署に基づいて、自動で割り振られる担当者（例: 「田中」「佐藤」など）。
  • 対応ステータス: 問い合わせの対応状況（例: 「未対応」「対応中」「解決済み」「要確認」）。

ステップ2：AppSheetで新しいアプリを作成する

AppSheetのウェブサイト（appsheet.com）にアクセスし、Googleアカウントにログインします。「+ Make a new app」から「Start with your own data」を選択し、アプリの名前（例：「問い合わせ自動分類アプリ」）とカテゴリを設定します。

データソースの選択画面で、先ほど準備したGoogle スプレッドシート（問い合わせ履歴 シート）を選択し、「Select」をクリックします。AppSheetがスプレッドシートを読み込み、自動的にアプリの基本的な形を生成してくれます。

Google GeminiのAI Taskを設定し、自動分類と担当振り分けを行う

ここからが、Google Geminiの「AI Task」をAppSheetのAutomationに組み込む核心部分です。AIが問い合わせ内容を分析し、分類結果と担当部署・担当者を自動で割り振る仕組みを構築します。

ステップ1：AIによる「問い合わせ分類と担当振り分け」Automationを設定する

  1. AppSheetエディタの左側メニューから「Automation」を選択し、「+ New Bot」をクリックして新しいボットを作成します（例：「問い合わせ仕分けボット」）。
  2. Event（いつ動かすか）:
    • Event Type: 「Data change」
    • Table: 「問い合わせ履歴」テーブルを選択します。
    • Change Type: 「Adds only」（新しい問い合わせ情報が登録されたとき）。
      • これで、新しい問い合わせがアプリに登録されるたびに、この自動化プロセスが開始されます。
  3. Process（何をするか）：
    • ステップ1：「AI Task – 問い合わせ分類」
      • 「+ Add a step」をクリックし、「Run a task」を選択します。
      • Task Type: 「AI Task」を選び、その中の「Generate content」を選択します。
      • Prompt for AI: ここに、AIに問い合わせ内容を渡し、事前に定義したカテゴリに分類させるプロンプトを記述します。分類カテゴリのリストは具体的に記述することが重要です。
        あなたは、お客様からの問い合わせ内容を正確に分類するAIアシスタントです。
以下の問い合わせ内容を分析し、最も適切な「分類カテゴリ」と「分類詳細」を特定してください。
また、その分類に基づいて、対応すべき「担当部署」と「担当者」を提案してください。

### 分類カテゴリのリスト ###
- 製品に関する質問
- 技術サポート
- クレーム
- 見積依頼
- その他

### 担当部署と担当者のマッピング ###
- 製品に関する質問: 営業部, 田中
- 技術サポート: サポート部, 佐藤
- クレーム: 顧客対応部, 鈴木
- 見積依頼: 営業部, 田中
- その他: 管理部, 高橋

### 問い合わせ内容 ###
[問い合わせ内容（テキスト）]

出力形式:
AI分類カテゴリ: [上記のリストから最も適切なカテゴリ]
AI分類詳細: [問い合わせ内容を簡潔に要約した詳細カテゴリまたはキーワード]
担当部署: [上記の担当部署マッピングから適切な部署名]
担当者: [上記の担当者マッピングから適切な担当者名]
        • [ ] で囲まれた部分は、AppSheetのカラム名を指定することで、各問い合わせの実際のテキストがAIに渡されます。
        • 重要: 「分類カテゴリのリスト」と「担当部署と担当者のマッピング」は、あなたのビジネスに合わせて具体的に記述してください。これにより、AIはより正確な分類と振り分けを行います。
      • Save the generated content to these columns: AIが生成した分類結果を保存するカラムとして、「AI分類カテゴリ」「AI分類詳細」「担当部署」「担当者」を選択します。
    • ステップ2：「対応ステータスの更新」
      • 「+ Add a step」をクリックし、「Data: Set the values of some columns in this row」を選択します。
      • Set these columns:
        • 対応ステータス: "未対応" （AI分類後、対応が開始されていない状態を示す）

これで、新しい問い合わせが登録されると、AIがその内容を分析し、適切なカテゴリに分類し、担当部署と担当者を自動で割り振るようになります。

AIが分類した結果を基に、担当者へ通知・タスクを割り当てる

AIによる分類と担当振り分けが完了したら、その結果を適切な担当者や担当部署に迅速に通知し、具体的な対応アクションを促すフローを構築します。

ステップ1：担当者への「問い合わせ通知」Automationを設定する

  1. AppSheetエディタの左側メニューから「Automation」を選択し、「+ New Bot」をクリックして新しいボットを作成します（例：「担当者通知ボット」）。
  2. Event（いつ動かすか）:
    • Event Type: 「Data change」
    • Table: 「問い合わせ履歴」テーブルを選択します。
    • Change Type: 「Updates only」。
    • Condition: 「担当者」カラムが変更された（つまりAIによって割り振られた）場合に通知を送信するように設定します。
      ISCHANGED([担当者])
  3. Process（何をするか）：
    • ステップ1：「メール送信」
      • 「+ Add a step」をクリックし、「Send an email」を選択します。
      • To: [担当者] （AIが割り振った担当者のメールアドレスが格納されているカラム）
      • Subject: 件名（例: 【新規問い合わせ】[お客様名]様からの問い合わせ（分類: [AI分類カテゴリ]））
      • Body: メール本文。AIが分類した結果と、問い合わせ詳細へのリンクを含めます。
        担当者様

新規の問い合わせが届きましたのでご連絡いたします。
以下の内容をご確認いただき、ご対応をお願いいたします。

【お客様情報】
お客様名: [お客様名]
メールアドレス: [メールアドレス]

【問い合わせ内容】
[問い合わせ内容（テキスト）]

【AI分類結果】
分類カテゴリ: [AI分類カテゴリ]
分類詳細: [AI分類詳細]

【担当情報】
担当部署: [担当部署]
担当者: [担当者]

詳細および対応の開始は、以下のアプリの問い合わせ履歴をご確認ください。
問い合わせ詳細：<<LINKTOROW([問い合わせID], "問い合わせ履歴_Detail")>>

お手数ですが、対応を開始する際はアプリ内の「対応ステータス」を「対応中」に変更してください。
解決後は「解決済み」に変更をお願いいたします。

----------------------------------------
このメールは自動送信されています。
      • From Display Name: 送信者名（例: 問い合わせ対応AI）。

ステップ2：AppSheetアプリで「対応ステータス変更」アクションとUIを設定する

  1. カラムの設定: 「対応完了日」「対応内容詳細」などのカラムを追加し、誰がどのような対策で解決したかを記録できるようにします。
  2. アクションボタンの作成:
    • AppSheetエディタの「Behaviors」メニューから「+ New action」をクリックします。
    • Action name: 「対応を開始する」
    • Do this: 「Data: Set the values of some columns in this row」を選択。
    • For a record of this table: 「問い合わせ履歴」
    • Set these columns:
      • 対応ステータス: "対応中"
    • 表示条件: [対応ステータス] = "未対応" （未対応の場合にのみ表示）

    同様に、「対応を解決済みとする」アクションも作成し、ステータスを「解決済み」に変更できるようにします。

これで、お客様からの問い合わせが届くと、AIが自動で分類・振り分けを行い、適切な担当者に通知が届き、担当者はアプリ上でステータスを管理しながら対応を進められるフローが構築されます。

アプリを実際に使ってみる

  1. アプリを保存し、デプロイします。
  2. テストのため、お客様からの問い合わせを想定して、新しい問い合わせを登録します。
    • アプリから「問い合わせ履歴」を追加し、「お客様名」「メールアドレス」を入力し、「問い合わせ内容（テキスト）」カラムに問い合わせ内容を貼り付けます。
      • 例1: 「新製品Aの機能についていくつか質問があります。特に〇〇機能について詳しく知りたいです。」
      • 例2: 「先日注文した製品がまだ届きません。注文番号はXXXXです。配送状況を確認してください。」
      • 例3: 「ログインしようとするとエラーが発生します。パスワードは合っているはずなのですが。」
  3. データを保存すると、バックグラウンドでGeminiのAI Task（ステップ2の「問い合わせ仕分けボット」）が実行され、各AI分類結果カラムと担当者カラムが自動で埋まります。
  4. 数秒後、アプリをリロードするか、詳細ビューを開くと、「AI分類カテゴリ」「AI分類詳細」「担当部署」「担当者」の各カラムに、AIが分類・割り振った内容が自動で表示されていることを確認できます。
  5. 同時に、割り振られた担当者には、新規問い合わせの通知メールが届きます。
  6. 担当者はメールのリンクからアプリを開き、AIの分類結果を確認し、「対応を開始する」アクションボタンをタップして対応を開始します。

これで、お客様からの問い合わせ内容の分類と振り分けが、AIの力を借りて効率的に、かつ具体的に行えるようになり、対応漏れのリスクを大幅に削減できます！

 

Googleの機能連携で、問い合わせ対応管理戦略をさらに強化する！

この問い合わせ自動分類アプリは、Googleの他の強力な機能と連携することで、その価値を何倍にも高めることができます。

 Google Looker Studio (旧 Google Data Studio) との連携：問い合わせ傾向の可視化とサービス改善

  • 問い合わせダッシュボード作成: AppSheetの「問い合わせ履歴」データをGoogle スプレッドシート経由でGoogle Looker Studioに連携させ、組織全体の問い合わせ傾向や対応状況をリアルタイムで可視化するダッシュボードを構築します。
    • ダッシュボードの表示例:
      • 月ごとの問い合わせ件数と解決率の推移
      • AI分類カテゴリ別の件数ランキング（例: 製品に関する質問が多い、技術サポートが多い、など）
      • 担当部署ごとの対応件数と平均対応時間
      • 対応ステータス別の件数（未対応、対応中、解決済みなど）
      • AI分類詳細から抽出される具体的な課題や要望のトレンド
  • サービス改善と製品開発へのフィードバック: このダッシュボードを見ることで、経営層や製品開発チームは、お客様からの「生の声」をデータとして把握し、製品やサービスの改善、FAQの拡充、あるいは新たな機能開発のヒントを得ることができます。

 

Google Chat / Google Meetとの連携：緊急問い合わせ時の即時連携と共同作業

AIが緊急性の高い問い合わせ（例: 「システムが完全に停止した」「重大な情報漏洩の疑い」など）を検知した場合、関係者への迅速な通知と共同作業を促します。

  • Automationの設定: AI分類詳細が特定のキーワード（例: 「緊急」「システム障害」）を含んでいたり、AIが緊急度が高いと判断するカテゴリに分類された場合に、Google Chatの緊急対応チームのスペースに自動でメッセージを投稿するAutomationを設定します。
  • 緊急会議の自動招集: 深刻な問い合わせの場合、自動でGoogle Meetの緊急会議を招集するAutomationを設定することも可能です。関係者に即座に会議URLを共有し、状況共有と解決策の検討を迅速に行えます。
  • 例：
    • Event: 「問い合わせ履歴」の「AI分類詳細」が特定のキーワード（例: contains([AI分類詳細], "システム障害")）を含んだとき。
    • Process:
      1. 「Run a task」で「Send a message to a channel」を選択し、運用チームのチャットに通知。
      2. メッセージ例:
        【🚨緊急🚨】新規問い合わせ（システム障害の可能性）！
お客様名: [お客様名]
問い合わせ内容: [問い合わせ内容（テキスト）]
AI分類詳細: [AI分類詳細]
早急な対応をお願いします！
詳細確認: <<LINKTOROW([問い合わせID], "問い合わせ履歴_Detail")>>
      3. 同時に、「Run a task」で「Google Meet: Create a meeting」を選択し、会議URLを生成してチャットに投稿。

 

 Google Tasks / Google Calendarとの連携：対応タスクの管理と期限設定

AIが分類した問い合わせを、具体的なタスクとして担当者に割り当て、進捗を管理します。

  • Automationの設定: AI分類が完了し、「担当者」が割り振られた際に、その問い合わせを個別のタスクとしてGoogle Tasksに登録し、担当者に割り当てるAutomationを設定します。問い合わせの緊急度に応じて期限も自動で設定可能です。
  • リマインダー通知: Google TasksやGoogle Calendarのリマインダー機能により、担当者は対応タスクの実行を忘れずに、期日までに完了を促されます。
  • 例：
    • Event: 「問い合わせ履歴」の「対応ステータス」が「未対応」になったとき。
    • Process:
      1. 「Run a task」で「Google Tasks: Add a task」を選択。
      2. Task Name: [お客様名]様からの問い合わせ対応（[AI分類詳細]）
      3. Due Date: 問い合わせの緊急度に応じた期限（例: IF([AI分類カテゴリ] = "クレーム", TODAY() + 1, TODAY() + 3)）。
      4. Assigned To: [担当者] （担当者のメールアドレス）。

 

Google Drive / Docsとの連携：FAQやナレッジベースの構築

過去の問い合わせ内容と解決策を記録し、FAQやナレッジベースとして活用することで、将来的な同様の問い合わせへの対応時間を短縮します。

  • 解決事例の自動蓄積: アプリの「対応ステータス」が「解決済み」になった際に、Google Docsで解決事例レポートを自動生成し、Google Driveの専用フォルダに保存するAutomationを設定できます。これにより、どのような問い合わせが発生し、どのように解決したのかを記録に残せます。
  • FAQサイトへの連携: 頻繁に寄せられる問い合わせ内容や、AIが分類したカテゴリごとの解決策を、Google SitesなどでFAQやトラブルシューティングガイドとして公開することで、お客様自身で問題を解決できる機会を増やし、問い合わせ件数の削減にも貢献します。

 

まとめ

Google Gemini in AppSheetを活用した問い合わせ自動分類システムは、単なる業務効率化ツールに留まりません。それは、お客様からの問い合わせ対応を「迅速」「正確」「丁寧」に変革し、お客様の信頼を勝ち取るための、極めて強力なツールです。

このシステムがもたらすメリットは計り知れません。

  • 対応スピードの劇的向上: 問い合わせが届いた瞬間にAIが分類・振り分けを行うため、対応開始までの時間を大幅に短縮できます。
  • 対応漏れのゼロ化: 自動分類と通知により、問い合わせが見落とされたり、適切な担当者に届かなかったりするリスクを排除できます。
  • 対応精度の向上: AIによる客観的な分類は、人為的なミスや担当者によるばらつきをなくし、常に適切な担当者が対応にあたれるようにします。
  • 顧客満足度の向上: 迅速かつ適切な対応は、お客様の満足度を高め、企業への信頼感を醸成します。
  • 業務負荷の軽減と生産性向上: 分類・振り分けの手間がなくなることで、オペレーターや担当者は、お客様一人ひとりへの丁寧な対応や、より質の高いサポート提供といった本来の業務に集中できるようになります。
  • データに基づいたサービス改善: 構造化された問い合わせデータは、製品やサービスの改善、FAQの拡充、新たな機能開発など、ビジネス全体の成長に貢献します。

プログラミングの知識は必要ありません。Google GeminiのAIの知能と、AppSheetのノーコード開発の柔軟性が一体となることで、あなたのビジネスは、これまでとは比べ物にならないほど迅速に、そして安心して、お客様からの問い合わせ対応を「信頼」の源へと変えていくことができるでしょう。

前の記事

Gemini in AppSheet| . 領収書・請求書のデータ入力はAIにお任せ！経理業務を劇的に効率化！作り方を簡単に説明
Gemini in AppSheet| . 領収書・請求書のデ…

次の記事

Gemini in AppSheet|営業日報は音声入力で完結…
Gemini in AppSheet|営業日報は音声入力で完結！移動中にサッと報告！作り方を簡単に説明