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月700~800件の"保証商品の社内問い合わせ"にAIが回答案 ──総合保証サービス企業、生成AI活用顧問で一次対応の半自動化を推進中

株式会社コミクス

月700~800件の

家賃・介護・養育費と多岐にわたる保証商品への社内問い合わせを、過去Q&Aデータ×Claude生成GASで半自動化へ。役員自らClaude Codeを習得し、社内ツールを「設計ファースト」で実装を計画。


[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/2500/278/2500-278-191022b8f267cc20a2915bac4e6d5e1f-2560x1440.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


株式会社コミクス(本社:東京都渋谷区、代表取締役:鈴木章裕)は、総合保証サービスを展開する東証上場企業において、同社DX推進役の役員に対し生成AI活用顧問サービスを提供し、約3週間での社内ツールライブ実装などの伴走支援を行っており、月700~800件にのぼる保証商品の社内問い合わせ対応を半自動化する取り組みを推進しています。
過去のQ&Aデータを活用し、AIが回答案を自動生成、最終判断は人が行う「半自動応答」の仕組みを構築する予定です。
■背景・課題
家賃債務保証・医療費用保証・介護費用保証・養育費保証など、多岐にわたる保証商品が展開される中、商品が増え、制度改定が重なるほど、社内の各部門から保証商品に関する質問が集まります。
その数は月700~800件にのぼり、現在は担当部門が一件ずつ手動で回答しており、一次対応だけでも大きな業務負荷となっていました。
一方で、過去の問い合わせと回答のデータは社内に蓄積されています。「答えは社内にすでにある。それを取り出す部分をAIに任せられないか」──これが本取り組みの出発点です。

■提供内容
1)過去Q&A×スプレッドシート×Claude生成GASの「半自動応答」
既存のQ&Aデータを活用できることから、問い合わせ対応を早期に成果を出しやすい最優先テーマと位置づけ、次の仕組みを提案・構築支援しています。
・過去の問い合わせ・回答データをスプレッドシートに簡易データベース化
・Claude Codeで生成したGAS(Google Apps Script)が、メールで届く問い合わせを自動で取り込み
・蓄積データを参照してAIが回答案を自動生成
・最終確認と回答は担当者(人)が実施
いきなり全自動を目指すのではなく、AIが担うのは「回答案づくり」までとし、判断と責任は人に残す半自動化からのスモールスタートで、精度と信頼を確かめながら適用範囲を広げます。
2)担当役員が自ら手を動かす ── 約3週間の伴走記録
本取り組みのもう一つの特徴は、推進役の役員が自らClaude Codeを習得していることです。
・初回定例:業務課題を棚卸しし、問い合わせ対応の自動化を最優先テーマに設定
・個別ハンズオン:Claude Codeデスクトップ版の環境構築。プロンプト一つでGAS連携スプレッドシートを自動生成し、対話だけで「集計結果のメール送信機能」を追加実装するまでを体験
・定例:チャットAIとの対話で設計書を作成したうえでClaude Codeに投入する「設計ファースト」を自ら実践し、社内の業務課題を収集するWebアンケートフォームをその場でライブ実装
ツールの操作方法を単に教わるのではなく、「AIに仕事を任せる進め方」そのものを体得する──これが、コミクスの生成AI活用顧問サービスが重視する伴走スタイルです。自ら手を動かし、AIとの協働を実践することで、組織全体のAIリテラシー向上を牽引するモデルケースとなっています。

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■特長・強み
・「設計ファースト」による手戻りの削減
・先に人間が仕様を固める:チャットAIとの壁打ちで要件を整理し、設計書に落とす
・実装はAIに任せる:設計書をClaude Codeに渡すと、追加の質問なく実装が進む
・微修正も対話で完結:「ボタンのクリック領域が狭いので広げて」といった自然言語の指示でUI調整

単なる丸投げではなく、人が業務課題から設計を行い、AIが迅速に実装を担い、最終的に人が動作を確かめる。この適切な役割分担が、開発の手戻りを大幅に減らし、生成AIの性能を最大限に引き出します。これにより、非エンジニアであっても、実務に直結するツールをスピーディーに生み出すことが可能になります。
■ 想定利用者・活用シーン
想定利用者
・保証サービスや多岐にわたる商品を扱う企業の経営層/CIO
・社内からの問い合わせ対応に追われている業務部門の責任者
・生成AIの業務適用を推進したい情報システム部門

活用シーン例
・間接業務:社内FAQ対応、各種申請手続きの一次受付・回答案作成
・現場業務:商品仕様に関する社内照会対応
・組織力強化:社内に散在する過去Q&Aデータやマニュアルの資産化・活用
■ 今後の展望
・問い合わせ半自動応答システムの構築・社内展開:教育用動画とあわせて全社利用へ
・商品マスターデータの一元管理:基幹システムから出力されるデータを活用し、商品情報・約款・業務フローが散在する現状を「信頼できる唯一のマスターデータ」に集約する構想
・社外向けサービス化:社内問い合わせで磨いた仕組みを、将来的には顧客向けサービスへ展開することも視野
対象企業とコミクスは、月700~800件という明確な対象規模を持つ具体的な業務からAI活用を実業務に接続し、保証サービスの品質向上と対応スピードの加速の両立を目指します。生成AIの導入を「ツールを入れること」で終わらせず、業務プロセスの変革へと繋げていく方針です。

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ーーー株式会社コミクス 会社概要ーーーーーーー
本社住所:東京都渋谷区円山町15-4 近藤ビル2階
代表:代表取締役 鈴木章裕
設立:2007年9月
事業内容:生成AI活用生産性向上支援、BtoB事業者向け営業支援、フリーランスプロ人材紹介等
Web:https://www.comix.co.jp/
コミクスアカデミー:https://www.comix.co.jp/academy/
【お問い合わせ】
TEL:03-5459-5394 MAIL:n.adachi@comix.co.jp 担当:株式会社コミクス 安達成生

プレスリリース提供:PR TIMES

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