Case 05
問い合わせ対応自動振り分けAI(SwitchBoard)
メール・LINEの問い合わせをAIで自動分類し、Slack・LINEへ最適な経路で通知するマルチチャネル通知システム。
Next.jsTypeScriptSupabaseClaude APISlack APILINE Messaging APIWebhookCron
Before
メール・LINEの問い合わせが窓口に集中し、分類・振り分けに時間がかかる
→
After
AIが内容を自動分類し、最適な担当チャンネルへリアルタイム通知


対象
複数チャネルからの問い合わせが集中し、振り分けに時間がかかる不動産管理会社様などの営業・サポート部門(架空クライアント 不動産管理会社 を想定)
課題
メール・LINEなど複数チャネルからの問い合わせが窓口に集中し、内容の分類や適切な担当への振り分けに時間がかかる。対応漏れ・対応遅延が発生するリスクがあり、特に問い合わせ量が多い店舗や営業チームでは機会損失につながりやすい(架空クライアント 不動産管理会社 を想定)。
解決
メール・LINEからの問い合わせをAIが自動分類し、内容に応じて最適な経路(Slack・LINE)へリアルタイム通知するマルチチャネル通知Hubを構築。Webhook/Cronによる自動処理で、人手を介さず一次振り分けを完結させ、5分以内の初動対応を想定したSLA設計とした。
実装
- →LINE Webhook署名検証(HMAC-SHA256、タイミングセーフ比較)
- →external_idによる冪等性(重複通知防止)
- →Headless Cronによる1分ごとのキュー処理
- →Claude APIによるカテゴリ分類(賃貸・売買・内見・クレーム)
- →confidence・classification_reasonの保存によるAI判断の可視化
- →キーワード一次判定+Claude再確認による二段階緊急判定
- →Slack通知(カテゴリ別チャンネル振り分け)
- →LINE Push通知(クレーム時の緊急連絡)
- →retry_count・last_errorによる障害追跡
- →ダッシュボードUI(結線図・通知ログ・問い合わせ一覧)
工数
T-11(リスク管理)→ヒアリング→設計・提案→実装→デプロイ→セキュリティ監査まで一貫対応
効果
- ✓問い合わせの見落とし・対応遅延のリスク軽減につながる
- ✓分類作業の自動化により、初動対応のスピードアップが期待できる(5分以内SLAを想定した設計)
- ✓複数チャネルの問い合わせをSlack上で一元的に把握できる体制になり、運用状況に応じて効果測定が可能
- ✓デモ環境で総受信758件・通知成功率99.6%を実データ相当のフィクスチャで検証済み
使用技術
Next.jsTypeScriptSupabaseAnthropic Claude APISlack Web APILINE Messaging APIVercel
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