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LLMによる問い合わせ対応と
業種: イベント用品レンタル 支援期間: 5ヶ月 フェーズ: PoC → 実装 → 運用移管
A社様（イベント用品レンタル）
LLMによる問い合わせ対応と
見積もり生成の完全自動化
営業支援 LLM活用 業務効率化 見積もり自動生成
⚡
数十分→数分
対応時間短縮
✓
均一化
回答品質
🚀
数百件
一括処理可能
🎯
100%
技術移転成功
クライアント概要
A社様はイベント用品のレンタル事業を運営。商品予約システムを通じて日々多数の問い合わせを受け、見積もり作成から契約まで一貫した営業対応を行っています。問い合わせ対応業務および見積もり作成業務において、返答時間の短縮と対応品質の均一化が課題となっていました。
課題
1
問い合わせ対応に多大な工数
営業担当者が個別に回答を作成する必要があり、1件あたり数十分かかっていた
2
見積もり作成の複雑さと属人化
商品種別、顧客タイプ（個人/代理店）、地域、レンタル日数などの複数条件に応じた料金計算が複雑で、ベテラン営業に依存
3
回答品質のばらつき
経験の差により、回答の丁寧さや正確性、見積もりの正確性に差が生じていた
4
繁忙期の対応力不足
問い合わせが集中する時期に十分な対応ができない状況
ソリューション
Claude（大規模言語モデル）+ SQLite + Kintone連携による問い合わせ回答＆見積もり自動生成システムを構築。商品データベース構築、複雑なビジネスロジック実装、評価基準策定まで一気通貫で支援しました。
Phase 1 フィージビリティスタディ
Claude（大規模言語モデル）を活用した問い合わせ回答自動生成の技術検証を実施。実業務データを使用した検証により、高精度な回答生成が可能であることを確認し、Phase2への移行を決定。
Phase 2 要件定義・実装・検証・運用支援
1. 業務フロー分析と要件定義
- 営業フローの詳細ヒアリングと整理、ボトルネックの特定
- Webサイトから商品情報を抽出し構造化データベースを作成
- Kintone連携要件の調査とデータフロー設計
2. AI回答・見積もり生成システムの実装
単なる回答生成にとどまらず、複雑なビジネスロジックを持つ見積もり自動生成システムまで実装。
システムアーキテクチャ
- ・堅牢な処理フロー設計
- ・商品データベースの構築と統合
- ・Claude Projects + MCP統合
見積もり算出ロジック
- ・顧客タイプ別料金設定
- ・レンタル日数に応じた料金倍率
- ・地域別追加料金の自動計算
3. 評価・品質管理の仕組み構築
- 回答の正確性、丁寧さ、完全性などの評価軸を定義
- 複数パターンのプロンプトを評価・比較し最適化
4. 運用体制の構築と技術移転
- 詳細な運用マニュアル作成
- 継続的改善のサポート体制構築
使用技術
AI・言語モデル
- ・Claude (Anthropic) - 大規模言語モデル
- ・Claude MCP (Model Context Protocol)
- ・Claude Projects - ナレッジ管理
データ・インフラ
- ・SQLite - 商品情報データベース
- ・Kintone API - 業務システム連携
- ・Python - データハンドリング・自動化
実現した成果
営業効率の劇的な向上
- 対応時間の大幅短縮：1件あたり数十分かかっていた作業を数分に短縮
- 大量処理への対応：数百件の問い合わせを一括処理可能に
- 夜間・休日の活用：営業時間外に回答生成を実行可能
回答品質の向上と均一化
- 品質のばらつき解消：経験の浅い担当者でも、ベテランと同等の質の回答が可能に
- 一貫性の確保：企業のトーンに合った一貫した回答を維持
技術的自立の実現
- 完全な内製化：運用マニュアルと技術移転により、自社で運用・改善できる体制を確立
- 自走可能な組織へ：独自でAI活用の検証を進められる体制を構築
クライアントの声
「具体的な課題を設定して検証してきたことが良かった」
「独自でAIの利用検証を進められるようになった」
— プロジェクト総括ミーティングより