「何から始める？」に応える問い合わせ自動返信の導入と運用：運用フローの再設計からデータで育てる段階的改善まで

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　　MIXI MEETUP！AI DAY 2026 - SESSION ARCHIVE
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「何から始める？」に応える問い合わせ自動返信の導入と運用：運用フローの再設計からデータで育てる段階的改善まで

「ユーザーの問い合わせへの自動返信を導入したいが、具体的な進め方に迷っている」という方の助けになることを目指した発表です。本セッションでは、TIPSTARにおいてゼロから仕組みを構築した過程を、運用フローの再設計やデータに基づく「段階的改善」といったプロセスに焦点を当てて紹介します。これから自動化に取り組む方が、具体的なイメージを持って最初の一歩を踏み出すためのヒントになれば幸いです。

CS本部/CS部/CREグループ/CREチーム
藤澤 千尋

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□イベントハッシュタグ
#miximeetup2026
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Transcript

1. ©MIXI 「何から始める？」に応える 問い合わせ自動返信の導入と運用 運用フローの再設計からデータで育てる段階的改善まで 藤澤 千尋 CS本部 CS部 CREグループ CREチーム
2. ©MIXI 所属紹介 MIXIが展開する様々なサービスのカスタマーサ ポートサービスを提供する CS本部 Customer Reliability Engineer / Engineering 「顧客の信頼」を最大化するエンジニア CRE
3. ©MIXI 本日のテーマ
4. ©MIXI 「何から始める？」に応える 問い合わせ自動返信の導入と運用 運用フローの再設計からデータで育てる段階的改善まで 藤澤 千尋 CS本部 CS部 CREグループ CREチーム
5. ©MIXI 背景 • ユーザーの問題解決までの時間を短縮したい • AIの登場 ユーザーのお問い合わせに⾃動で返信したい
6. ©MIXI 2026年3月現在 約30%のお問い合わせにシステムで対応 • 対象サービス『TIPSTAR』 • 2025年4月からシステムの検討を開始 • お問い合わせ手段はメール • 第1報を対象
7. ©MIXI 本日話したいこと • 自動返信の仕組み • 計測 • 今後の展望
8. ©MIXI 自動返信の仕組み
9. ©MIXI 最初に考えたこと お問い合わせに自動返信するにはどうすればいいか • AIを使ってお問い合わせの内容を解釈 • AIが返信内容を生成する
10. ©MIXI リスク 特に「AIが返信内容を生成する」部分へのリスク • 誤った案内をしてしまうのでは • 不適切な表現になってしまうのでは • 実用可能なレベルに精度を高めるには時間がかかるのでは ユーザーへの送信実績がある「過去の返信内容」をそのまま 利用できないか？
11. ©MIXI 運用フローの確認・過去データの分析 • お問い合わせはカテゴリ分けされて管理されている • 返信内容は一から考えることもあるが、事前に準備したテンプレー トも活用している • テンプレートの内容やカテゴリの整理をした結果、約3割はテンプ レートを利用して返信が可能ということがわかった
12. ©MIXI 方針 • 過去のお問い合わせデータの返信文をそのまま利用する • 特に、テンプレートを利用した返信を活用したい • ユーザーからの最初の入信 = 第1報 のみを対象とする
13. ©MIXI 仕組み • ステップ1: 類似したお問い合わせデータを検索 • ステップ2: 類似データの返信文でグルーピング • ステップ3: 判定＆送付 ユーザー お問い合わせ フォーム ステップ1 ステップ2 ステップ3 オペレーター 自動返信
14. ©MIXI ステップ1: 類似したお問い合わせデータを検索 1. AIを使ってお問い合わせ内容を要約する 2. 過去のお問い合わせデータの中から「お問い合わせ内容」が類似す るものを検索する 過去のお問い合わせデータ お問い合わせ文 返信文 ※AI利用の際には個人情報マスキング済み
15. ©MIXI ステップ2: 類似データの返信文でグルーピング 1. 検索結果の「返信文の類似度合い」でクラスタリング 2. グループ内の並び替え ◦ 問い合わせ文の類似度合いが高いメンバーが先頭 3. グループの並び替え ◦ メンバー数が多いグループが先頭
16. ©MIXI ステップ2: 類似データの返信文でグルーピング ステップ1で見つけた 問い合わせ文が 似ているリスト 返信文の類似度で グループ分け
17. ©MIXI ステップ2: 類似データの返信文でグルーピング 第1グループ 並び替え 第2グループ 第3グループ 問い合わせ文の類似度順
18. ©MIXI ステップ3: 判定＆送付 1. 第1グループのメンバー数が閾値以上かどうかをチェック 2. 閾値以上の場合、第1グループの先頭のメンバーの返信文を自動返 信する
19. ©MIXI 閾値を下回った場合 • 「サジェスト対象」と判定し、オペレーターが対応する • Webアプリで類似データを閲覧可能 ◦ ステップ2で決定した順番通りにデータを表示 ◦ 1クリックで返信文をコピー可能
20. ©MIXI ポイント①: 段階的リリース • 最初にサジェスト機能をリリース • サジェスト機能を運用し、問題がないことを確認してから自動返 信機能をリリース
21. ©MIXI ポイント②: 運用フローの調整 オペレーターの協力を得て、フローの変更を実施 • お問い合わせ管理方法の変更とそれに伴う運用フロー変更 ◦ 返信テンプレート ◦ 管理カテゴリ • システム導入に伴う運用フローの変更 • システム導入後のユーザーへのフォロー体制構築 ◦ 自動返信結果のチェック
22. ©MIXI 「自動返信の仕組み」のまとめ • 過去の類似のお問い合わせデータから返信の文面を生成し、送信す る仕組みを採用 • 段階的なリリースを実施 • システム導入前から運用フローの調整を開始
23. ©MIXI 計測
24. ©MIXI 計測している指標 • 入信数 • 自動返信した数 • サジェストした数 • 処理対象外とした数、など
25. ©MIXI 計測結果の利用方法 • 目標達成に近づいているかの確認 • 改善ポイントを探す手がかり
26. ©MIXI 定期的な結果確認 主要な指標の計測結果はデータアナリストに協力してもらいLooker で管理 • Lookerのダッシュボードを作成 • ダッシュボードの内容を毎週Slackに自動投稿 • Slackに投稿されたグラフや数値をみてわいわい話す ◦ 目標の達成具合 ◦ 改善ポイント
27. ©MIXI 改善ポイントを探す手がかり 「できていない」の数や割合、具体的な内容に着目することで、次 の改善ポイントを見つける • 具体例が揃っているので対策を考えやすい • 改善できた時の効果が予測しやすい
28. ©MIXI 実際に実施してきた改善 自動返信機能リリース後も8回改善リリースを実施 • 自動返信・サジェスト処理対象カテゴリの追加 • 自動返信判定の閾値調整 • イレギュラー対応による精度低下の改善 • AIを用いたお問い合わせ内容の要約の精度向上、など
29. ©MIXI ポイント 初期リリース段階から指標の計測もセットで検討・実装する • どんな数値があったら「効果」を表現できるのか • どんな数値があったら「改善案」を検討できるのか ◦ 「できなかった」という大枠のデータではなく「なぜできなかったのか」な どの詳細がわかると分析がしやすい • どうすればその数値を取得できるのか
30. ©MIXI 「計測」のまとめ • 関係者が閲覧できる場所に主要指標の計測結果を共有 • リリースと計測はセットで検討、実施
31. ©MIXI 今後の展望
32. ©MIXI 今後の展望 • 自動返信率の向上 • 自動返信結果の正誤確認の自動化 • 他プロジェクトへの展開
33. ©MIXI まとめ
34. ©MIXI ポイント • 仕様検討段階から関係者を巻き込む • 目標、計測結果を関係者全員で共有する • 計測結果を元に段階的に改善していく
35. ©MIXI ご清聴ありがとうございました。
36. ©MIXI