Slack上で返信文まで自動生成。お問い合わせ対応時間を67.1%削減した社内事例（株式会社ベーシック）
formrunの新規お問い合わせ対応では、要件の読み取りから返信文の作成・調整まで、毎回一定の工数がかかります。株式会社ベーシック（formrun運営）ではこれまで、生成AIでお問い合わせへのシンプルな回答文を作成し、別の生成AIで営業的な提案文の追記や再度レビューをするなど、用途に応じて複数の生成AIを使い分けていました。しかし、その度にツール間を行き来したり、文章をコピー＆ペーストして整え直したりする作業が発生し、業務負担になっていました。
そこで今回、ワークフローツール workrun を活用し、Slackに投稿される「新規お問い合わせ通知」を起点に、返信文の素案生成〜添削〜同じスレッドへの投稿までを自動化。結果として、毎回10分かかっていた作業が3分に。1件あたりの対応時間を67.1%削減できました。
※本記事は、Basic株式会社（formrun運営）における社内活用事例です。
事業内容 | フォーム作成サービス「formrun」の開発・運営 |
主な用途 | 新規お問い合わせ窓口 |
推しのポイント | ・Slack投稿をトリガーにワークフローを起動できる |
導入後の成果・効果 | 1件あたりの対応時間を67.1%削減 |
利用プラン | 社内運用のためプランなし |
最初にworkrunのご利用用途を教えてください
オンラインセールス担当者： 新規・既存のお問い合わせ対応で、返信文作成にかかる工数を下げるために使っています。特に、ツールの往復や転記・整理にかかっていた時間を減らすのが狙いでした。
※実際に構築したフローで返信文を自動作成している動画
導入前はどんな課題がありましたか？
オンラインセールス担当者： 以前は用途に応じて複数の生成AIツール（ChatGPTなど）を使い分けていました。流れとしては、まず「過去のナレッジを読み込ませたチャットボット」に問い合わせ内容を貼って素案を作り、その後、セールス視点を持たせた別のChatGPTで文章を調整してから返信する、という運用です。
このやり方だと、返信品質は担保しやすい一方で、
- ツール間を行き来するたびに 転記と整理 が発生する
- 文章を整える工程が積み上がって、対応が 属人化 しやすい
- 既存顧客が誤って問い合わせしてきた場合に、背景確認やエスカレーションで手戻りが出る
といった課題が目立ってきました。問い合わせ件数が増えるほど、負担がそのまま増えていく構造だったのも背景です。
workrun導入の決め手は何でしたか？
オンラインセールス担当者： 決め手は大きく3つあります。
1つ目は、Slackを起点にできることです。お問い合わせ通知はSlackに集約されているので、現場の起点を変えずに自動化できるのが大きかったです。
2つ目は、出力を同じSlackスレッドに返せることです。問い合わせ内容と返信案が同じ場所に並ぶので、確認や相談が早くなり、対応のスピードも上がりました。
3つ目は、生成AIの処理を複数のステップで組めることです。返信文の素案生成だけだと、回答がYES/NOで終わったり、情報が足りないときの確認質問が弱くなりがちです。そこで「素案→レビュー（整形・訴求調整）」までを連続したステップにすることで、“送れる返信文”まで持っていける手応えがありました。
＜返信作成の生成AIと複数のステップで生成AIの処理を組んだ場合の違い＞
質問：回答内容によって自動メール返信を出し訳できるか？
正解：できる。しかし自動メール返信上でif文などHTML的な編集が必要になる。
返信作成の生成AIだけで作成した場合
- 自動返信メールに出し分けができることは案内できている
- 「STARTERプラン以上」は間違い(BEGINNER以上で可能)
- ヘルプサイトの案内が通常の自動メール返信になっている
生成AIの処理を複数のステップで組んだ場合
- 自動返信メールの出し訳ができること、難易度が高いこと、適切なヘルプサイトの案内ができている
実際にどのように運用していますか？
オンラインセールス担当者： 全体の流れはシンプルです。ポイントは「Slack上で完結すること」と「返信文の品質を落とさないこと」です。
基本フロー（新規お問い合わせ）
- formrunで新規問い合わせを受付 → Slackに通知
- workrunがSlack通知を検知し、問い合わせ内容を生成AIに送信
- 生成AIが返信文の素案を作成
- 別ステップで文章をレビュー／整形（必要に応じて訴求や次のアクション提示を追加）
- 完成した返信案を 同じSlackスレッドに投稿
やり取り中のお客様（過去文脈あり）
オンラインセールス担当者： 新規ではなく、メールのやり取りが続いている場合は、過去の文脈を踏まえた返信が必要です。そのため、formrunのカードNoなどをキーに「メール履歴集約スプレッドシート」から過去の流れを参照し、背景情報として整理したうえで返信文を作る運用も入れています。また、AIが特に良い返信文を書けたケースは、ナレッジとして蓄積しています。よくある問い合わせカテゴリの“回答の型”が溜まると、次からの再現性が上がり、品質の標準化にもつながります。
実際にどのような成果につながりましたか？
オンラインセールス担当者： 一番大きい成果は、1件あたりの対応時間が67.1%削減できたことです。
- 導入前：10分00秒
- 導入後：3分27秒（67.1%削減）
単純に“文章を作る時間”が減っただけでなく、これまで積み上がっていた ツールの往復・文章整理・転記 がまとまって削れたのが効きました。Slack上で問い合わせと返信案が揃うことで、確認も含めた一連の流れが短くなった感覚があります。
どのような企業・チームにおすすめしたいですか？
オンラインセールス担当者： 次のようなチームには特におすすめできます。
- お問い合わせ対応が多く、今後さらに増える見込みがある
- Slackを中心に、スレッドで確認・相談しながら対応している
- 返信文に「要件回答」だけでなく「訴求」「次のアクション提示」も必要
- 過去のやり取り（文脈）を踏まえる返信が一定数ある
- 対応品質を落とさずに、属人化と工数を減らしたい
workrunで「起点（Slack）を変えずに」自動化できるので、現場に馴染ませやすいのもポイントだと思います。
