概要
法人問い合わせの一次振り分けをAIで自動化し、プロンプトのみの検証からn8nによる本実装へ繋げることで、対応時間を1/4に短縮した具体的な改善フローの紹介。
詳細内容
クラスター株式会社における、AIを活用した社内業務効率化のケーススタディ。法人問い合わせ（利用検討 vs 営業目的）の振り分けという、人間が介在していたボトルネックをAIに任せることで、問い合わせから返信までの時間を中央値で約4分の1に短縮した事例を詳述しています。手法としては以下の3ステップが提示されています。
1. **業務フローの理解と方針決定**: ヒアリングにより課題を特定。あえて全てを自動化せず、最も時間のかかる「一次振り分け」と「事前調査依頼」のみを対象としました。
2. **プロンプトによる検証**: `slack-explorer-mcp`を用いて過去のSlack事例を収集し、Claude Codeを活用して判定基準を言語化。実装前に、過去の正解データを用いたプロンプトのチューニングを徹底し、精度を100%近くまで高めました。
3. **本実装と人間によるレビュー**: n8nを活用してワークフローを構築。AIが判定理由を添えてSlack投稿するようにし、人間が即座に妥当性を確認（ダブルチェック）できるインターフェースを実現しました。
「作り込む前にプロンプトだけで検証しきる」という、失敗を避けるための実践的なAI導入プロセスが非常に参考になる内容です。