AIエージェントでヘルプデスクを自動化｜社内QA・問い合わせ対応の作り方

この記事のツールの機能は、2026年10月2日に各社の公式ドキュメントで確かめたものです。機能や画面は変わることがあります。使う前に、末尾の出典から最新の内容を確かめてください。

AIエージェントでヘルプデスクを自動化するときは、すべての質問に答えさせることを目指しません。資料に答えがある質問だけに答え、それ以外は人に回す形を作ります。社内QAでも顧客の問い合わせでも、この考え方は同じです。

ヘルプデスクで任せやすい問い合わせ

任せやすいのは、答えが資料に書いてあり、誰が聞いても同じ答えになる問い合わせです。社内なら、経費の申請方法、休暇の申請先、パスワードの再設定の手順などです。顧客向けなら、製品の使い方、料金プランの違い、手続きの手順などです。

任せにくいのは、相手の事情で答えが変わる問い合わせです。契約の変更、返金の判断、苦情、個人の評価や健康に関わる相談は、AIが答えを作らずに人へ回します。AIの役割は、問い合わせを受け付けて、内容を整理して担当者に渡すところまでにします。

AIエージェントで社内QAを始めるときは、過去の問い合わせを見て、多い質問から順に資料を用意します。最初から全部の質問に対応させる必要はありません。対応する範囲を利用者に示しておけば、範囲外の質問は最初から人に届きます。

答えの元になる資料を整える

AIエージェントの答えの質は、渡した資料の質で決まります。資料から関連する部分を探して答えを作る仕組みは、RAG（検索拡張生成）と呼ばれます。仕組みの違いはAIエージェントとRAGの違いで説明しています。

• 古い版を消す。新旧の手順が両方あると、AIが古いほうを答えることがある
• 1つの資料に1つの話題を書く。話題が混ざると、関係ない部分を引いてくる
• 見出しに質問の言葉を入れる。社員や顧客が使う言い方で書く
• 表や画像だけで書かれた手順は、文でも書いておく
• 資料ごとに担当者と更新日を決める

Dify では、ナレッジという機能に資料を登録します。ローカルのファイルのアップロード、Notion からの同期、Webサイトからの取り込みに対応しています。登録した後は、ナレッジ検索テストで、質問に対してどの部分が引かれるかを確かめられます。Dify のナレッジの詳しい使い方はDifyのナレッジの使い方にあります。

顧客の個人情報を含む資料は、そのまま登録しません。個人情報保護委員会は、2023年6月2日の注意喚起で、個人情報を含む内容を生成AIサービスに入力するときは利用目的の範囲内かを確かめること、提供する事業者がそのデータを機械学習に使わないことなどを確かめることを求めています。

答えられないときに人へ回す設計

人へ回す設計は、最初に作ります。後から足すと、AIが答えを作ってしまう穴が残りやすいためです。回す条件、回す先、回すときに渡す内容の3つを決めます。

1. 回す条件：資料に答えが見つからない、質問が任せない分類に当たる、利用者が人と話したいと書いた
2. 回す先：社内のチャットの担当チャンネル、問い合わせ管理のツール、担当者のメール
3. 渡す内容：質問の全文、AIが探した資料、利用者の連絡先（本人が書いた場合だけ）

n8n の公式ドキュメントには、AIが答えられないときに Slack へ人の助けを求めるメッセージを送るワークフローの例があります。この例では、利用者にメールアドレスを聞いてから担当者に知らせます。Dify では、質問分類器ノードで問い合わせを分類し、分類ごとに別の処理につなげられます。たとえば、製品の使い方は資料から答え、返品の相談は担当者への連絡につなぐ、といった分け方です。

利用者には、人に回したことと、いつ頃返事が来るかを伝えます。AIが答えられなかったことを隠すと、利用者は同じ質問を何度も送ってきます。

n8nとDifyで作るときの構成

n8n と Dify のどちらでも、ヘルプデスクのチャットボットを作れます。公式ドキュメントで確かめた主な部品は次のとおりです。

n8n でチャットボットを作る場合

n8n でチャットボットを作るときは、Chat Trigger ノードを入口にして、AI Agent などのノードにつなぎます。Chat Trigger には、エージェントかチェーンのノードを必ずつなぐ決まりがあります。画面は、n8n が用意したチャット画面を使う方法と、自分の画面に埋め込む方法から選べます。埋め込む場合は、n8n のチャットウィジェットを使うか、自分で画面を作ります。

Chat Trigger は、誰でも使える設定、共通のユーザー名とパスワードを使うベーシック認証、n8n にログインした人だけが使える設定を選べます。社内QAに使うなら、誰でも使える設定にはしません。また、Chat Trigger へのメッセージは1通ごとにワークフローを1回実行します。1回の会話で10通送られると、実行回数は10回です。n8n の料金は実行回数で決まるため、利用者の数と1人あたりのやり取りの数から見積もります。

Dify でチャットボットを作る場合

Dify のチャットボットは、モデルとプロンプトで会話型のアプリを作るいちばん簡単な方法と説明されています。資料を引いて答えるだけなら、チャットボットにナレッジをつなげば始められます。問い合わせを分類して処理を分けたいときは、Chatflow で質問分類器ノードと知識検索ノードを組み合わせます。作ったアプリは、Webアプリ、API、Webサイトへの埋め込みの形で公開できます。

回答の品質を見続ける方法

公開した後も、回答の品質を見続けます。見るものは、利用者の評価、答えられなかった質問、間違えた答えの3つです。

見る頻度と担当者を、公開する前に決めておきます。担当者がいないと、低評価が付いても誰も資料を直さず、同じ間違いが続きます。答えられなかった質問は、資料を足すべき場所を教えてくれる記録として扱います。

Dify のログでは、利用者がどんな質問を送り、アプリがどう答え、どんな評価が付いたかを確かめられます。利用者の高評価・低評価とコメントは、対象のメッセージと一緒に保存されます。注釈という機能では、決まった質問に対して人が書いた答えを登録できます。似た質問が来ると、Dify は新しく答えを作らずに登録した答えを返します。ログの答えを直して注釈として保存することもでき、どの注釈が何回使われたかも確かめられます。

n8n には、評価という機能があります。テスト用の質問と期待する答えの組を用意し、ワークフローに流して結果を比べます。公開前は少数の例で目で比べる軽い評価を、公開後は実際のやり取りから例を増やし、指標で測る評価を行う、という2つの使い方が説明されています。間違いが見つかったら、その質問をテスト用の組に足し、直した後に全体を流し直します。評価の考え方はAIエージェントの評価方法で説明しています。

Employee Store のカスタマーサポートカテゴリ

Employee Store は、開発者が作ったAIエージェントを、会社が導入できるマーケットプレイスです。カテゴリの1つにカスタマーサポートがあります。出品者は n8n や Dify のワークフロー、自社開発のエージェントなど、形式を問わず掲載できます。

価格は買い切り、月額、初期費用と月額のいずれかで、決済は Stripe です。購入後は取引ルームで出品者とメッセージをやり取りし、納品物を確かめて受領します。納品は原則3営業日以内で、過ぎた場合は返金されます。導入する前に、どの資料を用意すればよいか、人へ回す仕組みがあるかを出品ページで確かめてください。