過去の質問履歴からFAQ候補を洗い出す

カスタマーサポートの現場では、毎日似たような質問が届きます。「パスワードを忘れました」「送料はいくらですか」「返品はどうすればいいですか」——こうした繰り返しの質問を FAQ（＝よくある質問集）にまとめれば、お客様は自分で答えを見つけられるようになり、あなたの対応時間も大幅に減ります。

でも「どの質問をFAQにすればいいの？」という最初の一歩が意外と難しいですよね。料理にたとえると、冷蔵庫の中身を全部テーブルに出して「今週よく使った食材はどれ？」と振り返る作業に似ています。この Atom では、AIを使ってその「振り返り」を一気にやる方法を学びます。

必要なもの

• 過去の問い合わせ履歴（メール、チャットログ、スプレッドシートなど何でもOK）
• AIチャットツール（ChatGPT、Claude など。無料版で十分です）
• メモ用のテキストファイルまたはスプレッドシート

問い合わせ履歴を集める

過去1〜3か月分の問い合わせ内容をテキストとしてコピーできる状態にします。完璧に整っていなくて大丈夫です。「お客様からの質問部分」が読めればOKです。

• 良い例: メールの受信ボックスから問い合わせメール50件分の本文をコピーしてテキストファイルに貼り付けた
• 悪い例: 「だいたいこういう質問が多い気がする」と記憶だけで進める（抜け漏れが起きます）

集めた履歴をAIに渡して、FAQ候補を洗い出してもらいます。以下のプロンプト（＝AIへの指示文）をそのまま使ってください。

プロンプト例 1：質問の分類

以下はお客様からの問い合わせ履歴です。
内容を読んで、似た質問をグループにまとめてください。
各グループに「質問のテーマ名」と「件数」と「代表的な質問文」を付けてください。
件数が多い順に並べてください。

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（ここに問い合わせ履歴を貼り付ける）

AIが返してくれる結果は、たとえばこんな形になります：

プロンプト例 2：FAQ化の優先順位付け

先ほどの分類結果をもとに、FAQ記事にする優先度を判定してください。
判定基準は以下の3つです：
1. 件数が多い（3件以上）
2. 回答が毎回ほぼ同じ（定型回答できる）
3. お客様が自分で解決できる内容

各テーマについて「高・中・低」の優先度と、その理由を1行で書いてください。

AIの出力をそのまま成果物にせず、あなたの目で確認して整えます。

FAQ候補リストのテンプレート

以下の形式で、テキストファイルまたはスプレッドシートにまとめてください：

# FAQ候補リスト
作成日: 2026-04-13
対象期間: 2026年1月〜3月
問い合わせ総数: 約50件

• パスワードリセット（12件）→ 定型手順あり、自己解決可能
• 送料について（8件）→ 料金表へのリンクで解決

• 返品・交換（7件）→ 条件分岐があるため一部のみFAQ化

• 個別の在庫問い合わせ（3件）→ 在庫は都度変わるためFAQ不向き

- **良い例**: AIの分類結果を確認し、「これは実際には別の質問だな」と思ったものを手動で分け直した
- **悪い例**: AIの出力をそのまま貼り付けて「完成」とした（AIは文脈を完全には理解できないので、人の目チェックが必要です）

![完成したFAQ候補リストの画面](/lesson-assets/atom.cs-automator.faq-history-inventory/screen_capture.png)

完成したFAQ候補リストが以下を満たしているか、チェックしましょう：

• 問い合わせ履歴の実データに基づいている（記憶や想像ではない）
• 3件以上の問い合わせがあるテーマが漏れなく拾えている
• 各テーマに優先度（高・中・低）と理由が付いている
• AIの出力をそのまま使わず、自分の目で確認・修正した

「履歴が少なすぎてAIが分類できない」

10件未満だとグループ化が難しいです。最低20〜30件は集めましょう。足りない場合は対象期間を広げてください。

「AIが的外れな分類をする」

AIに渡すテキストに「あなたの会社の業種」「主な商品やサービス」を1〜2行で追加すると精度が上がります。プロンプトの冒頭に「当社はアパレルECを運営しています。」のように書き添えてください。

「どこまで細かく分ければいいかわからない」

目安は「1つのFAQ記事で1つの回答が書けるか」です。「返品」と「交換」で回答が違うなら別テーマにします。回答がほぼ同じなら1つにまとめてOKです。