Scenario
問い合わせ対応AIを、プロンプト集で直すか仕組みから見直すか？
6分のミニ・シミュレーションです。正解ではなく、AIと働く時の判断スタイルを見ます。
Scenario
HelioDeskの問い合わせ対応AI改善
サービス
HelioDesk。BtoB SaaS向けの問い合わせ管理ツール。CSチームがZendeskとNotion FAQを併用しています。
ユーザー課題
月1,200件の問い合わせ対応で、回答品質のばらつきと一次回答の遅さが課題になっています。
作りたい改善
問い合わせ対応AIの品質を上げたい。ただし、誤回答や人間への引き継ぎ漏れは避けたい。
判断のゴール
来月までに、プロンプト改善で進めるか、FAQ参照・評価・ログ・承認を含む仕組みを作るか方針を出す。
現在の状況
過去の問い合わせログはZendeskにあるが、カテゴリや失敗理由は整理されていない
FAQはNotionにあるが、古い記事と最新仕様が混在している
CSメンバーは「良い回答例」を持っているが、暗黙知になっている
PMは来月までに改善効果を見たいが、成功指標はまだ曖昧
チーム内では「プロンプト集を整備する」案と「評価・ログ付きの仕組みを作る」案が分かれている
この診断では、点数や優劣ではなく「AIとどう働く傾向があるか」を返します。