コミクスが生成AI活用顧問サービスで月700〜800件の社内問い合わせを半自動化、約3週間での伴走支援ライブ実装に成功

株式会社コミクスは、総合保証サービスを展開する東証上場企業に対し、生成AI活用顧問サービスを提供しました。約3週間の伴走支援を通じて、月700〜800件にのぼる保証商品の社内問い合わせ対応を半自動化する取り組みに成功しています。過去Q&Aデータを活用して、AIが回答案を自動生成し、最終判断は人が行う「半自動応答」の仕組みを構築しました。

家賃債務保証や医療費用保証、介護費用保証、養育費保証など、多岐にわたる保証商品を展開する企業では、商品数の増加や制度改定が重なります。その結果、社内各部門からの問い合わせが集積します。その件数は月700〜800件にのぼり、担当部門が一件ずつ手動で回答する状況が続いており、一次対応だけでも大きな業務負荷となっていました。

一方で、過去の問い合わせと回答のデータは社内に蓄積されていました。「答えは社内にすでにある、それを取り出す部分をAIに任せられないか」という発想が、今回の取り組みの出発点です。

いきなり全自動を目指すのではなく、AIが担うのは「回答案づくり」までとし、判断と責任は人に残すスモールスタートの方針を採りました。

今回構築された半自動応答の主な構成要素は次の通りです。過去の問い合わせ・回答データをスプレッドシートに簡易データベース化し、Claude Codeで生成したGAS（Google Apps Script）が、メールで届く問い合わせを自動で取り込みます。

主な構成要素は以下の通りです。

• 過去Q&Aデータのスプレッドシート簡易データベース化
• Claude生成GASによるメール問い合わせの自動取り込み
• AIによる回答案の自動生成
• 担当者による最終確認・回答

精度と信頼を確かめながら適用範囲を広げていく設計で、保証サービスの品質向上と対応スピードの加速の両立を目指しています。

今回の取り組みのもう一つの特徴は、DX推進役の役員が自らClaude Codeを習得した点です。初回定例で業務課題を棚卸しして、問い合わせ対応の自動化を最優先テーマに設定し、個別ハンズオンではClaude Codeデスクトップ版の環境構築から、プロンプト一つでGAS連携スプレッドシートを自動生成するまでを体験しました。

さらに定例では、チャットAIとの対話で設計書を作成したうえでClaude Codeに投入する「設計ファースト」を自ら実践し、社内の業務課題を収集するWebアンケートフォームをその場でライブ実装しました。ツールの操作を教わるだけではなく、「AIに仕事を任せる進め方」そのものを体得するスタイルが、株式会社コミクスの生成AI活用顧問サービスが重視する伴走の形です。

月700〜800件という明確な件数から着手した点は、業界を問わず、AI導入の進め方として注目されます。「全自動ではなく半自動から」というスモールスタートの設計は、業界全体としてAI導入後の定着に悩む企業が多い中で、現実的なアプローチです。

マーケティング業界の文脈に置き換えると、社内問い合わせ対応や過去資料の検索に時間を取られる構造は業界横断で共通する課題であり、「答えは社内にすでにある」という出発点の設定は、蓄積データを活用したナレッジ循環の動きとして業界全体の関心を集めてきました。役員が自らツールを習得して組織のAIリテラシー向上を牽引するモデルは、推進役の担い方として、特異な事例と言えます。

References

1. ^ PR TIMES. 「月700〜800件の"保証商品の社内問い合わせ"にAIが回答案 ──総合保証サービス企業、生成AI活用顧問で一次対応の半自動化に成功 | 株式会社コミクスのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000278.000002500.html, (参照 26-07-09).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。

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