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  • Enable appointment booking with a specific consultant

    Enable appointment booking with a specific consultant

    AI reviews request content and suggests improvements to help applicants draft better requests.

    1. Issue: Unable to select a consultant on the web form

    A BPO provider specializing in online inquiry support with a dedicated team of 30 operators. They receive online consultation requests through a web form, and a designated operator notifies the client of the schedule on the same day.

    However, the company received frequent requests from repeat customers who wanted to book with the same operator they had previously consulted with. The web form lacked a function to specify an operator, which became a source of dissatisfaction.

    On the other hand, simply adding a designation feature would require publicly sharing operators’ names and contact information, which was difficult to implement due to personal information protection concerns. Therefore, there was a need for a system that could flexibly accommodate customer requests while ensuring a secure assignment process.

    2. Solution: AI-powered automatic assignment of a contact person

    The process owner added a field to the web form where customers could input their preferred operator’s name or email address. An AI system then cross-references this input with internal company data and automatically assigns the most relevant operator.

    This setup allows customers to communicate their preferences while ensuring that the operator’s personal information is not disclosed externally.

    Matching clients with preferred consultants boosts trust, security, and overall satisfaction.

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    View details of the workflow diagram

    The process starts upon submission of the web form.

    Automated acknowledgment generation

    Create a confirmation record for the submitted content.

    Thank-you message generation

    The AI process creates an automated reply email with an acknowledgment message.

    Send a confirmation email

    Send the created email.

    Operator email setup

    Notify the assigned operator.

    Edit notifications

    The assigned operator drafts the notification.

    Notification email

    The reply email created by the operator is sent to the client.

    No Response

    It is processed if the operator determines a reply is not needed.

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
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    The process starts upon submission of the web form.

    Automated acknowledgment generation

    Create a confirmation record for the submitted content.

    Thank-you message generation

    The AI process creates an automated reply email with an acknowledgment message.

    Send a confirmation email

    Send the created email.

    Operator email setup

    Notify the assigned operator.

    Customer emails → Custom domains

    If the request from the client includes information about a preferred operator, the AI will use this data to automatically assign the most relevant one.

    Edit notifications

    The assigned operator drafts the notification.

    Notification email

    The reply email created by the operator is sent to the client.

    No Response

    It is processed if the operator determines a reply is not needed.

    You can move the slider

    3. Customers Case Study

    4. Other Business Applications

    We will enable AI-based reviews for the following tasks:

    Designated Order Management

    Designating a Staff Member for Dispatch

    Requesting a Specific Agent in a Support Center

    5. Related Posts

  • ノーコード開発基盤 v17.1 、業務フローとチャットを、さらにシームレスに

    ノーコード開発基盤 v17.1 、業務フローとチャットを、さらにシームレスに

    株式会社クエステトラ(京都市、代表執行役 CEO 今村元一)は、クラウド型ワークフロー製品『Questetra BPM Suite』の新バージョン v17.1を公開しました。

    新バージョンでは、タスク処理機能とチャット機能の親和性を高め、業務フローと会話をよりシームレスに統合しました。プロセス詳細画面に「関連する会話」を表示できるようになり、タスク処理者は確認と意思決定をその場で行えるため、よりスムーズに[マイタスク]を処理できるようになりました。 さらに、セキュリティ強化や、CSV/TSV 処理の拡張、AIエージェントやAPIの改善など、幅広いアップデートも同時に行っています。

    Questetra BPM Suite とは

    Questetra BPM Suite は、クラウド型の業務プロセス管理システム (SaaS BPMS) です。ワークフローシステム(ワークフローアプリ)の開発および運用が、Webブラウザだけで完結します。プログラミングの知識(Codingスキル)は必要ありません。業務部門が主体となって、継続的に業務プロセスを改善できます。

    稟議申請や見積提出、問い合わせ対応などの定型業務プロセスを、ワークフローシステムとしてノーコードで作成できます。さらに、生成AIを組み込むことで、「ドラフト文書の自動生成」や「回答案の草案作成」といった知的作業の自動化も実現できます。

    v17.1 の強化ポイント

    1. チャット機能を強化

    • 「関連する会話」の表示改善
      プロセス詳細画面にチャットを表示できるようになり、タスク確認と会話を同時に進行可能に。
    • 通知 UI の改善
      [すべて見る]クリック時もダイアログ内で表示が切り替わり、業務を中断しない。
    • レイアウト改善
      左サイドメニューの開閉や独立スクロールに対応し、画面を広く効率的に利用可能に。
    • スレッド検索の拡張
      従来のチャンネル内検索に加え、権限内の全チャンネルを横断して検索可能に。

    2. セキュリティ強化

    • 不審ログインの検知と追加認証
      新しい端末からのパスワードログインを「不審」と判定し、ワンタイムパスワードによる追加認証を要求。検知時にはユーザーへ通知メールを送信。

    3. CSV/TSV 処理の拡張

    • 数値型データ項目への保存に対応
      CSV を集計した結果の数値を直接データ項目に保存可能に。
    • ID カラムの自動付与
      入力データに自動で ID を付与し、行の識別を容易に。
    • カラム単位での複数行文字型項目への保存
      CSV の各カラムを個別の複数行文字型データ項目に保存可能に。

    4. その他の改良

    • プロセスログ表示の高速化
      大量データの案件でもログ確認をスムーズに。
    • AIエージェントの強化
      Claude 3.7 Sonnet / GPT-4.1 系など最新モデルに対応し、処理の安定性を向上。
    • REST API の拡張
      特定アプリの権限確認 API を追加。タスク処理時には分岐先をノード番号で指定可能に。

    詳細については、リリースノートを御参照ください。

    クエステトラ社について

    株式会社クエステトラは京都を拠点とする SaaS BPM ベンダーです。世界中のビジネスプロセスを最適化します。

    商号

    株式会社クエステトラ (Questetra, Inc.)

    代表

    代表執行役CEO 今村 元一

    所在地

    京都市中京区御池通間之町東入高宮町206 御池ビル4階

    設立

    2008年4月

    資本金

    1億8405万7500円

    本プレスリリースに関する問い合わせ

    pr@questetra.com or 075-205-5007

  • Streamlining Incident Reporting Process through Direct Chat Posting

    Streamlining Incident Reporting Process through Direct Chat Posting

    Automatic chat reporting shares incident information instantly, reducing delays and enabling faster initial response.

    1. Issue: Response delays due to slow information sharing

    An IT services company with approximately 120 employees specializes in the development and operation of cloud infrastructure and business systems.

    The company had a system in place where, when a security incident occurred, the discoverer would report the situation, the ISMS office would confirm the details, and then issue instructions for a response.

    However, the initial and provisional reports had to be confirmed by the office before being distributed to relevant parties. This often led to delays in information sharing, which in turn compromised the speed of the initial response.

    2. Solution: Automatic and Immediate Reporting to Internal Chat

    The process owner established a system where the contents of the report are automatically posted to the internal chat.

    Specifically, they changed the process so that initial and provisional reports are automatically posted to the internal chat without requiring prior confirmation from the ISMS office. This allowed for immediate sharing with all relevant parties as soon as a report was completed, eliminating delays caused by waiting for the office’s review.

    Real-time incident sharing enabled faster initial response.

    * In Questetra BPM Suite, this is referred to as Collab chat.

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    View details of the workflow diagram
    1. Initial report

    Report on the initial response to the incident.

    2. Initial report confirmation

    Confirmation and information sharing will be conducted regarding the reported incident.

    3. Report on temporary measures

    Implement and report on the provisional measures for the reported incident. If the person in charge is unavailable, the on-site team can decide to change the assigned person.

    3’. Final Resolution Report (Follow-up)

    Address the feedback on the provisional response report and resubmit it.

    4. Provisional Response Confirmation

    The provisional response report will be reviewed, and if any deficiencies are found, it will be sent back.

    5. CEO confirmation

    CEO will confirm the incident.

    6. Report on permanent measures

    Implement a permanent solution for the incident and provide a report.

    6′. Report on permanent measures(Follow-up)

    Address the deficiencies in the permanent solution report and resubmit it.

    7. Permanent Solution Confirmation

    Review the details of the permanent solution report and send it back if any deficiencies are found.

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    View details of the workflow diagram
    1. Initial report

    Report on the initial response to the incident.

    x1. CollabChat(To all employees)

    A post will be made to the company-wide internal chat (Collab chat).

    2. Report on temporary measures

    Implement and report on the provisional measures for the reported incident. If the person in charge is unavailable, the on-site team can decide to change the assigned person.

    x2. CollabChat(To all employees)

    A post will be made to the company-wide internal chat (Collab chat).

    3. Report on permanent measures

    Implement a permanent solution for the incident and provide a report.

    x3. CollabChat(To CEO)

    Incident report will be posted to the CEO on Collab chat.

    3′. Report on permanent measures(Follow-up)

    Address the deficiencies in the permanent solution report and resubmit it.

    4. Permanent Solution Confirmation

    Review the details of the permanent solution report and send it back if any deficiencies are found.

    x2. CollabChat(To all employees)

    A post will be made to the company-wide internal chat (Collab chat).

    Before / After comparison (slider can be moved)

    3. Customers Case Study

    4. Other Business Applications

    We will enable AI-based reviews for the following tasks:

    Sharing Development Project Progress

    Streamlining internal event management

    5. Related Posts

  • オンライン相談の修正追加を確実に

    オンライン相談の修正追加を確実に

    電話やメールでの追加情報連絡が正確に届かない課題に対し、専用フォームを導入。情報の抜け漏れや誤伝達を防ぎ、顧客満足度と業務効率を向上させた。

    1. 課題:お客様からの追加情報が正確に届かない

    ZoomZoomオンライン社は、オンライン形式のカスタマーサポートを代行するBPO受託会社です。30人のスタッフが、お客様からWebフォームで受け付けた「オンライン相談のリクエスト」に基づき、希望日程を即日通知しています。

    しかし、リクエスト送信後に、お客様が「質問リストを添付し忘れた」「希望日時を変更したい」といった追加情報を伝えるケースが多くありました。

    こうした電話やメールでのやり取りでは、担当者が申込者の意図を確実に把握できず、やり取りの前後で情報が食い違うこともありました。その結果、必要な情報の伝達漏れが発生していました。

    2. 解決策:追加情報送信フォームの導入

    プロセスオーナーは、追加情報を送信できる専用フォームを新たに設置しました。このフォームのURLを控えメールに記載することで、お客様は必要な情報を直接入力・送信できるようになりました。

    担当者は、このフォーム経由の情報を確認するだけで済み、従来のようにメールや電話で情報が錯綜する事態を防げるようになりました。

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    ワークフロー図詳細を見る

    WEBフォームから送信されることで開始されます

    受付控え文 自動作成

    送信された内容についての受付控えを作成します

    感謝メッセージ生成

    控え文を挿入した自動返信メールをAI工程で作成します

    控えメール送信

    作成されたメールを送信します

    担当者Emailセット〜自動工程

    対応担当者への通知を実施

    顧客メアド〜担当者セット

    依頼者から寄せられた内容に担当指名に関する情報がある場合にAIが関連する情報から担当を割り当てます

    通知文を編集

    対応担当者が通知文を作成します

    通知メール

    依頼者へ担当者が作成した返信メールを送信します

    不対応

    担当者が返信不要と判断した場合に処理されます

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    ワークフロー図詳細を見る

    WEBフォームから送信されることで開始されます

    受付控え文 自動作成

    送信された内容についての受付控えを作成します

    感謝メッセージ生成

    控え文を挿入した自動返信メールをAI工程で作成します

    控えメール送信

    作成されたメールを送信します

    追加リクエスト用フォーム追加

    専用のフォームを自動で作成します

    担当者Emailセット〜自動工程

    対応担当者への通知を実施

    顧客メアド〜担当者セット

    依頼者から寄せられた内容に担当指名に関する情報がある場合にAIが関連する情報から担当を割り当てます

    通知文を編集

    対応担当者が通知文を作成します

    通知メール

    依頼者へ担当者が作成した返信メールを送信します

    不対応

    担当者が返信不要と判断した場合に処理されます

    中央のバー操作で Before / After が比較できます

    3. 効果

    顧客満足度の向上

    追加情報が確実に担当者へ届くようになり、会議準備に必要な情報が正確に揃いました。これにより、顧客満足度が向上しました。

    業務効率の向上

    追加情報が一元的に集約され、担当者が効率的に確認・対応できるようになりました。業務の流れもスムーズになりました。

    誤伝達の削減

    電話やメールに依存していた従来の方法に比べ、誤伝達のリスクが大幅に低下しました。業務の品質も安定しました。

    4. その他の業務への応用

    顧客情報更新プロセス

    顧客情報が頻繁に変わる業種では、専用フォームを設置し、最新情報を正確かつ効率的に収集できます。

    購入後のフィードバック収集

    製品やサービス購入後に顧客の声をオンラインフォームで収集し、迅速に改善へ反映できます。

    イベント参加者情報の管理

    イベント運営では、参加者からの追加要望や変更依頼をフォームで一元管理し、スムーズな進行を実現できます。

  • AI Guides the Next Step That Resonates with Customers

    AI Guides the Next Step That Resonates with Customers

    AI analysis of surveys ensures objective proposals, speeding up negotiations and sales efficiency.

    1. Issue: Misguided Proposals Based on Subjective Judgment

    As an IT service sales partner, the agency engages prospects through targeted email proposals to drive new business negotiations.

    To gauge dissatisfaction and identify areas for improvement regarding these proposals, they also send a survey consisting of a 5-point rating scale and open-ended comments.

    Interpreting survey responses has been highly subjective, leading to inconsistent evaluations by sales representatives. This often results in certain comments being either downplayed or overly emphasized.

    Consequently, customer feedback is frequently misrepresented in subsequent proposals, leading to a mismatch with customer expectations. This necessitates numerous proposals to be made before advancing to the consideration phase.

    2. Solution: AI-based Survey Response Analysis

    To solve this problem, the process owner incorporated generative AI (ChatGPT) into the proposal distribution flow.

    Customer surveys (5-point rating and free-form comments) are automatically analyzed by AI, and areas for improvement and next sales actions are suggested.

    In addition, an objective satisfaction rating (1-5) is now calculated based on these ratings and comments.

    This enables salesrepresentatives to objectively consider their next proposal.

    Reduced proposal volume accelerated negotiations, directly enhancing sales efficiency.

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    View details of the workflow diagram
    0.Manual start / HTTP start

    Manual start, or start via HTTP request from an external system.

    q_key

    A Key is set for each survey.

    Canceling the investigation

    The investigation will be canceled if there are any input deficiencies, such as the sales representative’s name being blank.

    email

    Satisfacton survey request emails will be sent.

    Satisfaction Survey FORM

    An answer form for the survey is issued based on the evaluation chosen by the customer, and the customer is asked for comments.

    Satisfaction 1=5

    The star rating is converted into a numerical value. For example, two stars (★★) becomes “2”.

    postGoogleChat

    Responses to the questionnaire will be posted to Google Chat.

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
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    0.Manual start / HTTP start

    Manual start, or start via HTTP request from an external system.

    q_key

    A Key is set for each survey.

    Canceling the investigation

    The investigation will be canceled if there are any input deficiencies, such as the sales representative’s name being blank.

    email

    Satisfacton survey request emails will be sent.

    Satisfaction Survey FORM

    An answer form for the survey is issued based on the evaluation chosen by the customer, and the customer is asked for comments.

    Satisfaction 1=5

    The star rating is converted into a numerical value. For example, two stars (★★) becomes “2”.

    AI evaluation prompt

    The contents of the survey response are inserted into a prompt for analysis instructions, and then formatted.

    AI evaluation(ChatGPT)

    The formatted prompt is passed to the AI (ChatGPT), which analyzes the following:

    Calculation of overall satisfaction (1-5)/Extraction of key issues and requests/Suggestion of the next sales action

    postGoogleChat

    Responses to the questionnaire will be posted to Google Chat.

    You can move the slider

    3. Customers Case Study

    4. Other Business Applications

    We will enable AI-based reviews for the following tasks:

    Improving Marketing Strategies

    Streamlining New Sales Training

    5. Related Posts

  • 控えメール、AIで温もりをプラス

    控えメール、AIで温もりをプラス

    オンライン相談の控えメールが定型的で、申込者に冷たい印象を与え再申込意欲を下げていた。AIが要望に応じたメッセージを生成し自動反映することで、信頼向上と担当オペレーターの負担の軽減を実現。

    1. 課題:定型的な控えメールによる冷たい印象

    ZoomZoomオンライン社は、オンライン相談の対応を代行するBPO受託会社です。30人のスタッフが、申込者からのオンライン相談リクエストをWebフォームで受け付けています。

    申込者はフォームに複数の日程希望を入力して送信し、オンライン相談を依頼します。送信後すぐに入力内容の一部(希望日時など)が反映された控えメールが届き、受付完了が通知されます。

    しかし、申込者がフォームのご要望欄に「初めてなので不安です」「前回と同じ担当者にお願いしたいです」といった内容を記入しても、返信内容は自動生成であるため画一的な定型文に過ぎませんでした。

    その結果、申込者は「要望が本当に反映されるのだろうか」という不安を抱き、やや冷たい印象を受けてしまう課題がありました。こうした印象は、リピート申込の意欲低下や問い合わせの増加につながっていました。

    2. 解決策:AIによる個別メッセージの生成

    プロセスオーナーは、オンライン相談受付フローにAIエージェント工程を組み込みました

    申込者がリクエストを送信すると、AIが要望欄も含めた内容を解析し、寄り添いや共感を示すメッセージを生成します。生成された文面は控えメールに組み込まれ、そのまま自動返信される仕組みとなりました。

    これにより、控えメールの文面は「ご要望」欄などの入力内容に応じて変化し、一律ではなく個別性のある応答となりました。

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    ワークフロー図の詳細を見る
    Webフォーム送信で開始

    受付控え文 自動作成

    送信された内容についての受付控えを作成します。

    控えメール送信

    作成されたメールを送信します。

    件名/案内文草稿セット

    件名、案内文草稿セットします。

    通知文を編集

    対応担当者が通知文を作成します。

    通知メール

    依頼者へ担当者が作成した返信メールを送信します。

    件名:不対応

    担当者が返信不要と判断した場合に処理されます。

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    ワークフロー図の詳細を見る
    Webフォーム送信で開始

    受付控え文 自動作成

    送信された内容についての受付控えを作成します。

    感謝メッセージ生成

    AIがご要望や相談事項等のコメントを踏まえたメッセージを生成します。

    控えメール送信

    生成されたメールをセットし、送信します。

    件名/案内文草稿セット

    件名、案内文草稿セットします。

    通知文を編集

    対応担当者が通知文を作成します。

    通知メール

    依頼者へ担当者が作成した返信メールを送信します。

    件名:不対応

    担当者が返信不要と判断した場合に処理されます。

    中央のバー操作で Before / After が比較できます

    3. 効果

    申込者体験の向上

    控えメールに寄り添いや共感を示すメッセージが加わることで、申込者は「自分の要望がきちんと受け止められている」と感じられるようになり、安心感が高まりました。

    信頼関係の強化

    無機質な通知から一歩進んだ応答に変わることで、オンライン相談サービス全体に対する信頼感や温かみのあるブランドイメージが醸成されました。

    オペレーターの負担軽減

    AIが「ひと言添える役割」を担うことで、控えメールに温かさを加えられるようになりました。その結果、不安が和らぎ、確認問い合わせも減少しました。

    4. その他の業務への応用

    お問い合わせ受付メール

    問い合わせ内容を踏まえ、安心感を与えるメッセージを加えることで、申込者の満足度を高められます。

    資料請求時の自動応答

    請求内容に応じた共感や期待感の表現を添えることで、次の接点につながる体験を提供できます。

    イベント申込確認メール

    参加動機やコメントに応じて励ましや歓迎の言葉を自動生成することで、参加意欲をさらに高められます。

  • オンライン相談予約を指名可能に

    オンライン相談予約を指名可能に

    オンライン相談の担当者指名ができないWebフォームの課題に対し、AIで希望担当を自動割当てする機能を導入。顧客満足度と業務効率を向上させつつ、個人情報も保護する仕組みを実現した。

    1. 課題:Webフォームから担当を指定できない

    ZoomZoomオンライン社は、オンライン形式の問い合わせ対応を行うBPO受託会社で、30人のオペレーターが在籍しています。顧客からのオンライン相談リクエストはWebフォームで受け付け、担当するオペレーターが日程を即日通知していました。

    しかし、リピーターからは「前回対応した担当者を指名したい」という要望が多く寄せられていました。ところがフォームには担当者を指定する機能がなく、不満の要因となっていました。

    一方で、指名機能を単純に追加すると担当者の氏名や連絡先を公開する必要があり、個人情報保護の観点から実現は困難でした。そのため、顧客の希望を柔軟に受け付けつつ安全に割り当てる仕組みが求められていました。

    2. 解決策:AIによる担当者の自動設定

    プロセスオーナーはWebフォームに「希望する担当者(名前またはメールアドレス)」を入力できる欄を設け、顧客が希望を入力できるようにしました。その入力内容をAIで社内の情報と照合し、最も関連性の高い担当者を自動で割り当てます

    これにより、顧客は希望を伝えつつ、担当者の個人情報を外部に公開せずに済む体制を実現しました。

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition

    ワークフロー図詳細を見る

    WEBフォームから送信されることで開始されます

    受付控え文 自動作成

    送信された内容についての受付控えを作成します

    感謝メッセージ生成

    控え文を挿入した自動返信メールをAI工程で作成します

    控えメール送信

    作成されたメールを送信します

    担当者Emailセット〜自動工程

    対応担当者への通知を実施

    通知文を編集

    対応担当者が通知文を作成します

    通知メール

    依頼者へ担当者が作成した返信メールを送信します

    不対応

    担当者が返信不要と判断した場合に処理されます

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    ワークフロー図詳細を見る

    WEBフォームから送信されることで開始されます

    受付控え文 自動作成

    送信された内容についての受付控えを作成します

    感謝メッセージ生成

    控え文を挿入した自動返信メールをAI工程で作成します

    控えメール送信

    作成されたメールを送信します

    担当者Emailセット〜自動工程

    対応担当者への通知を実施

    顧客メアド〜担当者セット

    依頼者から寄せられた内容に担当指名に関する情報がある場合にAIが関連する情報から担当を割り当てます

    通知文を編集

    対応担当者が通知文を作成します

    通知メール

    依頼者へ担当者が作成した返信メールを送信します

    不対応

    担当者が返信不要と判断した場合に処理されます

    <実際にAIへ渡すPromptの設定例>

    AIエージェント工程で、顧客の希望社内スタッフデータを突き合わせ、「名前一致」「メールアドレス一致」「部分一致(ニックネームや略称)」などのルールを組み込みます。

    【実際の導入では⋯】

    • 完全一致 → 部分一致 → 類似度判定(AIによる文字ベクトル比較)
    • マッチしなければ「標準ルール(ドメインなど)」にフォールバック

    といったプロセスにすると現場運用が安定すると考えられます。

    中央のバー操作で Before / After が比較できます

    3. 効果

    顧客満足度の向上

    希望する担当者に対応してもらえることで、安心感と信頼が高まりました。

    業務効率の向上

    担当者割り当てがAIによって自動設定され、決定までの手間と時間が削減されました。

    個人情報の保護

    担当者の情報を公開せずに指名制度を実現でき、セキュリティと企業の信頼性を両立できました。

    4. その他の業務への応用

    受注管理の指名対応

    顧客ごとに担当者を指定できる仕組みを取り入れ、受注管理の効率化と満足度向上を実現できます。

    人材派遣でのスタッフ指名

    派遣スタッフを希望に応じて割り当てることで、マッチング精度を高め、契約数増加につなげられます。

    サポートセンターでの担当指名

    顧客が特定スタッフを指名できる仕組みを導入し、専門性を活かした迅速対応を可能にします。

  • 小さな不満をなくすメール運用

    小さな不満をなくすメール運用

    配信停止フォームに完了通知の受信可否チェックを追加し、選択結果で自動送信を制御。手続完了メールを一律送信していたため、一部顧客が「不要な通知」と感じていたストレスを解消し、問い合わせ負担を軽減。

    1. 課題:完了通知がもたらす小さなストレス

    NyokiNyoki農産物社の通販チームでは、リピーター向けに季節の野菜を紹介するメルマガを配信しています。顧客が配信を停止したい場合は、メール内に記載された「配信停止URL」から専用フォームにアクセスし、手続きを行うことができます。

    手続きが完了すると「受付完了メール」が自動送信されます。このメールは完了を知らせる安心材料になる一方で、「もう不要と伝えたのに、またメールが来た」と感じて煩わしく思う顧客もいました。

    このように受け止め方の差があるメールを一律に送ると、一部の顧客にとっては余計な一通となり、ちょっとした不快感を残すことがあります。その積み重ねが、顧客の気持ちを冷めさせるきっかけにもなりかねません。

    2. 解決策:顧客が送信の有無を選べる仕組み

    プロセスオーナーは、配信停止フォームに「受付完了メールを受け取る」というチェックボックスを追加しました。あわせて、その選択結果に応じてメールを送信するかどうかを切り替えられるよう、配信停止フローも改編しました。

    これにより、顧客は受付完了メールを受け取るかどうかを自分で決められるようになりました。通販チームメンバは、安心したい人と、できるだけメールを減らしたい人のどちらにも、ちょうど良い対応ができるようになりました。

    Basic Edition
    Advanced Edition
    Professional Edition
    ワークフロー図詳細を見る
    配信停止確認フォーム

    顧客は、Submitボタンを押して配信停止を依頼します。受付完了メールが不要な場合は、「受付完了メールを送信します」のチェックを外します。

    Basic Edition
    Advanced Edition
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    ワークフロー図詳細を見る
    配信停止確認フォーム

    顧客は、Submitボタンを押して配信停止を依頼します。

    受付完了メールが不要な場合は、「受付完了メールを受信する」のチェックを外します。

    分岐

    顧客の選択結果に応じて、この後のフローが切り替わります。

    中央のバー操作で Before / After が比較できます

    3. 効果

    顧客のストレス軽減

    メールが「必要な人だけ」に届くようになり、不要と感じる顧客の不快感を減らすことができました。

    顧客ロイヤルティの強化

    配信停止後の小さな不満が減り、ブランドへの好感度が維持されやすくなりました。

    対応負担の削減

    「このメールは何?」といった問い合わせが減り、チームの業務負荷も下がりました。

    4. その他の業務への応用

    セミナー・イベント受付

    参加登録後の確認メールをオプション化し、参加者の利便性と安心感を両立します。

    顧客サポート対応

    問い合わせ受付後の自動応答メールを選択制にし、顧客のニーズに応じた柔軟な対応を実現します。

    定期レポート配信

    ダウンロードリンク送付や確認通知を希望者のみに限定し、情報過多を防止します。

  • メルマガ改善は顧客の声から

    メルマガ改善は顧客の声から

    配信停止フォームに理由入力欄とAI解析工程を追加し、コメントから返信草稿を自動生成。停止理由を把握できず内容改善が困難だったメルマガ運用を、根拠ある改善と顧客維持が可能な仕組みに転換。

    1. 課題:根拠あるメルマガ改善ができない

    NyokiNyoki農産物社の通販チームでは、リピーター向けに季節の野菜やお得情報をメールで配信しています。メルマガはおおむね好評な一方で、一定数の顧客が配信停止を選択していました。

    しかし、チームは「どのメールをきっかけに配信停止が起きたか」までは把握できても、その背景や理由までは分かりませんでした。理由が不明のままでは、内容や送信タイミングを的確に見直すことができず、顧客に合わせた改善が難しい状況でした。

    2. 解決策:フィードバック収集の仕組みを整備

    プロセスオーナーは、配信停止フォームにコメント入力欄を追加し、ワークフローにAIエージェント工程を組み込みました。

    これにより、顧客は配信停止を依頼する際に、任意で「配信停止理由」を入力できます。入力されたコメントはAIにより解析され、返信の草案が自動生成されます。

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    Advanced Edition
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    配信停止確認フォーム

    顧客は、Submitボタンを押して配信停止を依頼します。

    受付完了メールが不要な場合は、「受付完了メールを受信する」のチェックを外します。

    受付完了メールを受信

    「受信する」とした場合、顧客に「受付完了メール」が送信されます。

    1.配信リストから削除

    チームメンバが配信停止対象のメールアドレスを、配信リストから削除します。

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    配信停止確認フォーム
    • 顧客は、Submitボタンを押して配信停止を依頼します。
    • 受付完了メールが不要な場合は、「受付完了メールを受信する」のチェックを外します。
    • 配信停止理由を記入します。(任意)
    受付完了メールを受信

    「受信する」とした場合、顧客に「受付完了メール」が送信されます。

    AIによる草稿生成

    配信停止理由に記入された内容がAIによって解析され、お礼メールの草稿が生成されます。

    1.配信リストから削除
    • チームメンバが配信停止対象のメールアドレスを、配信リストから削除します。
    • 配信停止理由の記入がある場合、お礼メール草稿を元に、チームメンバがメールを作成します。
    メール自動送信

    お礼メールが顧客に自動送信されます。

    中央のバー操作で Before / After が比較できます

    3. 効果

    停止理由を把握できる

    顧客が記入したコメントから、具体的な配信停止理由を把握できるようになりました。

    改善点が明確になる

    集まった声を分析することで、メルマガの内容・送信頻度・タイミングなど、改善の方向性を明確にできるようになりました。

    顧客関係を良好に維持

    お礼メールを送ることで、配信停止後も顧客との関係を丁寧に保てるようになった。

    4. その他の業務への応用

    商品レビュー収集

    購入完了後のフォームに自由記述欄を設け、AIがレビュー確認やお礼メールを補助。

    問い合わせ対応の改善

    問い合わせフォームに「対応満足度コメント」を追加し、AIが改善提案や定型返信を生成。

    キャンペーン後アンケート

    キャンペーン終了時に簡易アンケートを自動配信し、AIが回答を集計・要点整理。

  • 保護中: AI × ワークフローで業務を「即・改善」する方法

    保護中: AI × ワークフローで業務を「即・改善」する方法

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  • Immediately Identify the Trigger Email for Unsubscription

    Immediately Identify the Trigger Email for Unsubscription

    Linking send/stop processes as parent-child enabled identifying emails causing unsubscribes.

    1. Issue: Difficulty in identifying the cause of unsubscriptions

    An agricultural company operates an online mail-order business that delivers vegetables from local farms nationwide. The mail-order team regularly sends out email newsletters to repeat customers introducing seasonal vegetables and recipes.

    The newsletter was generally well-received, and the person in charge had put a lot of effort into creating the content. However, there were still requests to stop receiving the newsletter without the reason being known. The team wanted to understand which emails were causing people to stop subscribing in order to improve the newsletter content.

    However, because the sending and stopping processes were performed in separate processes, it was not possible to identify the email that caused the problem without comparing the records of both. This meant that analysis took a long time, delaying improvements to the content of the email newsletter and reviewing measures.

    2. Solution: Coordinate delivery and suspension between parent and child processes

    The process owner has now linked the distribution and unsubscribe processes, which were previously performed separately, as parent-child processes.

    Specifically, they incorporated a Service Task into the parent process that delivers emails, which calls a child process that executes the unsubscribe process. This automatically links the parent and child process IDs, allowing them to correlate and check the delivery and stop history of each process.

    As a result, mail order team members were able to accurately identify who had been sent the email and which email had triggered the suspension.

    Accurately identify the specific emails that triggered unsubscribes to refine your strategy.

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    View details of the workflow diagram
    Subscription to mailing list

    Input TSV Text data

    Name and email set

    Extract TSV data line by line

    Email newsletter delivery

    The process for sending the email newsletter will now begin. The process will end once all TSV data has been processed and the newsletters have been sent.

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    Subscription to mailing list

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    Extract TSV data line by line

    Unsubscribe process (service task)

    A subprocess is initiated to handle the unsubscription process.

    Email newsletter delivery

    The process for sending the email newsletter will now begin. The process will end once all TSV data has been processed and the newsletters have been sent.

    You can move the slider

    3. Customers Case Study

    4. Other Business Applications

    We will enable AI-based reviews for the following tasks:

    Managing campaign application acceptance

    Accurately recording inquiry history

    Coupon application and approval process

    5. Related Posts

  • AIが導く、顧客に響く次なる一手

    AIが導く、顧客に響く次なる一手

    営業担当者は提案後の評価アンケートを基に次の提案を考えていたが、多忙で分析不足により活用できていなかった。AIで課題抽出・提案提示・評価算出を自動化し、提案精度・商談スピード・顧客満足度を向上させた。

    1. 課題:分析不十分による提案のミスマッチ

    DaikoDaiko社は、ITサービス製品の営業代行事業を展開しています。営業担当者は、見込み顧客に提案書をメールで送付して商談につなげています。

    その際、提案書に対する不満や改善点を把握するため、5段階評価と自由記述コメントで構成された”満足度調査アンケート”も併せて送付しています。

    各営業担当者はアンケートの評価やコメントを参考に次の提案書を考えていますが、抱える顧客数が多いため十分に分析する時間が取れず、活用しきれていない状況が続いていました。

    その結果、顧客の期待から外れる提案が増え、導入検討に至るまでに複数回の提案が必要となり、営業効率の低下を招いていました。

    2. 解決策:AIによるアンケート回答分析

    この課題を解決するため、プロセスオーナーは生成AI(ChatGPT)を満足度調査フローに組み込みました。

    顧客アンケートの「対象提案タイトル・5段階評価・コメント」データが解析指示のプロンプトに挿し込まれます。そのプロンプトを基にAIにより解析が行われ、①主要な課題や要望を特定し、 ②次の提案アクション ③総合満足度評価(1〜5)が生成されます。

    これにより、営業担当者はアンケートを効率的に活用し、次の提案を検討できるようになりました。

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    Professional Edition
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    0. 手動開始 / HTTP開始

    手動、または外部システムからのHTTPリクエストで開始。

    q_key

    アンケートごとに Key が設定されます。

    1./1b. 調査の中止

    入力の不備(営業担当者名が空)などがあった場合調査は中止されます。

    email

    満足度調査依頼メールが送信されます。

    満足度調査(株式会社アンケート)FORM

    顧客が選んだ評価ごとにアンケート回答FORMが発行され、顧客にコメントを求めます。

    満足度=1〜5

    ★ランク付けされた評価を数字にデータ変換します。※★★の場合は「2」など

    postGoogleChat

    アンケート回答内容がGoogleChatに投稿されます。

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    0. 手動開始 / HTTP開始

    手動、または外部システムからのHTTPリクエストで開始。

    q_key

    アンケートごとに Key が設定されます。

    1./1b. 調査の中止

    入力の不備(営業担当者名が空)などがあった場合調査は中止されます。

    email

    満足度調査依頼メールが送信されます。

    満足度調査(株式会社アンケート)FORM

    顧客が選んだ評価ごとにアンケート回答FORMが発行され、顧客にコメントを求めます。

    満足度=1〜5

    ★ランク付けされた評価を数字にデータ変換します。※★★の場合は「2」など

    AI評価プロンプト

    アンケート回答内容が解析指示のプロンプトに差し込まれ、成型されます。

    AI評価(ChatGPT)

    成型されたプロンプトがAI(ChatGPT)に渡され、以下が解析されます。

    主要な課題・要望の抽出/次の営業アクションの提示/総合満足度(1〜5)の算出

    postGoogleChat

    アンケート回答内容がGoogleChatに投稿されます。

    中央のバー操作で Before / After が比較できます

    3. 効果

    商談効率の向上

    改善点が明確になり、提案回数が減少しました。その結果、商談スピードが向上しました。

    営業工数の削減

    回答解釈の手間が減り、提案準備時間を短縮でき、より多くの顧客に対応できるようになりました。

    顧客満足度の向上

    初期段階から課題に合った提案ができ、顧客の反応が早まり信頼関係の構築につながりました。

    4. その他の業務への応用

    マーケティング施策の改善

    アンケート結果を解析し、広告メッセージを最適化して反応率を高める効果を期待できます。

    カスタマーサポートの強化

    問い合わせ内容をAIが解析し、FAQ更新や改善アクションに即時反映できます。

    新人営業教育の効率化

    AIが提示するアクション事例を教材化し、短期間で実務に即した教育が可能になります。