Helpfeelの導入事例

営業店から本部への電話照会が月間数千時間に達していた。

業務のやり方がベテラン行員に偏り、マニュアルの保管場所も部署ごとにばらばらで自力では探せなかった。

1. DX戦略部が12部署へ照会業務の量と原因を調べた
2. 散らばる約2000件のマニュアルを3か月で集めた
3. 集めた文書をHelpfeelに集約し検索できるようにした
4. ベテランの手順を現場担当者が記事として書き起こした
5. 文章を自動生成せず検索で答えを返す設計を選んだ

導入から10か月で問い合わせ削減率11%となり、年間約4,400時間の照会業務を減らした。

空いた時間は相続や資産運用など対面の相談に回す。

定期購入が伸びるほど質問も増え、一時は出荷1件あたりで見た問い合わせの割合が10％を上回った。

月によっては5,000〜10,000件が届きその多くはサイトに載っている内容だった。

1. 曖昧な言葉でも答えに届く検索型のヘルプサイトへ入れ替えた
2. サイトやマイページやメールのフッターに入口を置く
3. 実際に打ち込まれた検索キーワードを見ながら記事を直した
4. 大型のコラボ前に想定される疑問を先に記事にする
5. 質問の意図をくみ取るAgent Modeを足し提供元と調整した

10％を超えていた問い合わせ率が6％台まで下がり調子の良い月は5％台になった。

20名いた対応人員は10名で回るようになりCS全体の費用も減った。

低圧契約が600万口を超え電話の問い合わせが多く繁忙期は受け切れない時間帯もあった。

旧FAQは検索できずアクセスログも取れないため改善の手がかりがなかった。

1. 旧FAQのリンクを消し検索型のHelpfeelへ入り口を一本化した
2. 言い方が分かれる質問も意図予測検索で答えに届く形にした
3. 記事づくりでAIの質問文生成を使い言い換えを増やす
4. 検索しても答えが出なかった言葉を見つけて毎月記事を足す
5. 電話の応対ログをHelpfeel Analyticsで分析した

導入から10か月で閲覧数は月間16万PVとなり旧FAQの10倍以上に増えた。

オーガニック検索からの流入は32倍になり電話の問い合わせは昨年比で約20%減った。

引越しが集中する3月に契約手続きの問い合わせが増え、電話がつながりにくくなっていた。

従来のFAQには検索機能がなく、顧客が自分で答えにたどり着けなかった。

1. 2025年3月に自己解決AIのHelpfeelを入れFAQを作り直した
2. 言い回しに幅があっても意図を予測し合う記事を出す仕組みにした
3. 検索エンジンから記事へ直接入る導線を整えた
4. 数百ページの紙マニュアルや応対ログをデータ化した
5. 現場のやり方もまとめAIが参照できる基盤を作った

10か月で月あたり16万PVまで閲覧が伸びて定着し、電話の問い合わせは前年と比べて約20％減った。

応答率は大きく改善し、検索からの自然流入は従来の32倍に広がった。

ゲーミングアクセサリー事業ではメールの問い合わせが月100〜200件から月1000件へ増え当日返信が守れない日が出ていた。

スマホケースは対応機種が多く注文間違いによるキャンセル対応が月200件も発生していた。

1. 手持ちのFAQをツール側へ渡して記事を整えてもらった
2. あいまいな言葉でも記事に届く窓口を2つの事業サイトに置いた
3. 検索ログを読みキャンセルという語が上位と分かった
4. FAQ記事からキャンセル受付フォームへ進む導線を作った
5. 保証の相談は記事から申請フォームへ送る形にした

月約200件あったキャンセル対応が約40件まで減った。

問い合わせ率は5〜6%台から4%台に下がり売上が4〜5倍になっても人を増やさずに回せている。

電気代の高騰で太陽光の需要が伸び、問い合わせが増えることが見えていた。

既存のFAQは検索が弱く、営業担当1人が電話対応を抱えていた。

1. あいまいな言葉でも記事に当たる意図予測検索のツールを入れた。
2. そのツールでFAQを作り直し営業3人で運用した。
3. 問い合わせの多いものから記事にし個別性の高い内容は載せない。
4. 検索された言葉を毎月の定例会で見直した。
5. 新規の商談ではFAQ画面を見せて使い方を先に伝えた。

問い合わせ数は体感で8割ほど減った。

FAQに来た人の43%が検索を使い、そのうち80%以上が答えまでたどり着いている。

契約数が伸びる中で加入条件や手続きに関する電話とメールが多く、コールセンターの席数の管理が重くなっていた。

一覧から探す昔ながらのFAQは使い勝手が悪く自己解決につながりにくかった。

1. 既存のFAQ記事を引き継ぐ形でHelpfeelへ切り替える
2. 回答記事から質問文を作る下書きを生成AIに任せる
3. 担当者が中身を確かめて公開する
4. 検索語と記事のひも付けを増やしどの語でも同じ解説へ届くようにする
5. 公式LINEのリッチメニューにFAQへのリンクを固定する

問い合わせ件数は導入前と比べて約20%減った。

問い合わせ率は4％台半ばから3％台後半へ下がりコールセンターの席数も2席分減らせた。

職員が500名を超えて救急の受入も5年で倍増し現場と事務の両方で負担が限界に近づいていた。

人事の3名が500名以上の労務管理をしながら給与や制度の質問にも答えており現場でも新人からの質問が業務を止めていた。

1. 部門横断の小委員会の案をもとにHelpfeelを入れた
2. まず就業規則を記事にしたが使われなかった
3. 職員アンケートで必要な情報を聞き直した
4. 感染症の対応ガイドラインや看護手順を足した
5. 社内チャットで操作方法を定期的に配信した

導入から約1年後のアンケートでは87%が存在を知っており75%が使いやすいと答えた。

人事部門の残業は2024年度に昨対比で年間約60時間減り離職率も前年比2.7%改善した。

約150の営業店から本部へ同じような照会が何度も届いていた。

マニュアルの置き場が散らばっていて1件の回答に30分以上かかることもあった。

1. 掲示板に残る過去のやり取りから記事の下書きを作った
2. 特定の事例向けの回答を他の店でも使える内容へ書き直した
3. 担当者とテクニカルライターで正しさを確かめた
4. 情報を分野で分け優先度の高いものから段階的に公開した
5. 行員は意図予測検索で記事を探す形にした

約1,800の記事を公開し更新のたびに月次の通達で知らせる形にした。

電話照会の件数と内容を分析して行員がつまずきやすい分野が見えるようになった。

会員が急に増えて問い合わせが年10%以上のペースで積み上がっていた。

FAQの検索があいまいな言葉や表記のゆれに弱く利用者が自分で答えにたどり着けなかった。

1. FAQページと問い合わせフォームの検索にHelpfeelをつないだ
2. 入力の言葉から意図を読み取り質問文に変換して候補を出した
3. 質問文づくりやフォームへの接続は提供元の支援を受けた
4. 2か月に1回の定例会で200件を超える手直しを重ねた
5. 検索窓の下に購入者と出品者のタブを置いた

2023年8月末の導入直後から問い合わせが約15%減りカスタマーサポート担当者1人月分の作業が減った。

フォーム利用者へのアンケートでも満足度が徐々に上がっている。

自社サイトにFAQはあったが、閲覧の動きを見て直し続ける体制が無かった。

コールセンターと営業店には毎月2,400件前後の電話が来ており、ネット口座を全国から受け付けることで初めて接点を持つ人の質問が増えると見込んでいた。

1. 既存の記事を移し約200本のFAQを検索型ツールで公開した
2. 言い換えでも答えにたどり着く意図予測検索を使った
3. トップページにFAQを開くElementを埋め込んだ
4. 毎月の検索語の分析から記事を足し不要な記事を消した
5. 自部署で判断できない内容は担当課に記事を書いてもらった

ネット口座は全国展開の開始から2024年5月までに契約数が約4,000件、預金額は100億円以上に増えた。

それでも全拠点で受けた電話問い合わせ件数は2023年3月より2024年3月のほうが少なくなった。