RAGを活用したクレーム対応で何ができる？LLMとの連動の仕組みやメリット、導入のポイントを徹底解説！

顧客からの苦情・不満を処理するコールセンター（カスタマーサービス）でのクレーム対応は、業務が属人化しやすく、情報の分断は対応の遅れや顧客満足度の低下を招きます。

こうした課題を解決する手段として、RAG（検索拡張生成）とLLM（大規模言語モデル）を組み合わせた対応が注目されています。過去の対応記録や社内マニュアルを瞬時に検索・活用できるRAGを活用することで、誰でもスピーディかつ一貫性のある対応が可能です。

本記事では、RAGが大規模言語モデル（LLM）と連携し、クレーム対応の品質をどう標準化し、業務を効率化するのか、その具体的な仕組みや導入メリットについて解説します。オペレーターの負担を軽減する、必要な情報を瞬時に引き出して素早く対応できるクレーム対応を実現したいという企業の担当者は、ぜひ最後までご覧ください。

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クレーム対応におけるRAGの活用方法

企業のクレーム対応におけるLLMとRAGは、それぞれ明確な役割を担いながら連携し、コールセンター業務の効率化と品質向上に貢献します。

RAGの役割は、必要な情報を正確かつ高速に見つけ出すことです。企業内にある以下のようなデータを対象に検索を行い、クレーム内容に最も関連性の高い文書や記述を抽出します。

• 過去のクレーム対応履歴
• 対応報告書
• メールログ
• FAQ
• マニュアル

例えば、「返金対応に関するトラブルが再発した場合」であれば、過去の同様事例から対応方針を即座に参照できるのが特徴です。社内のすべての知識を瞬時に理解し、ベテラン担当者のように的確な回答をリアルタイムで提示してくれます。

LLMの果たす役割

LLM（大規模言語モデル）はRAGによって抽出された情報をもとに、自然な表現で応答文案を作成する役割を担います。過去の対応事例を参考にした文脈に沿った回答文を生成することで高品質な対応を実現します。

こうしたLLMによるテキストの出力は、文章での回答だけでなく、AIチャットボットによる電話対応にも応用可能です。さらにAI対応の窓口は、24時間365日対応できます。

このように、RAGが情報を探す機能、LLMが要約して伝える機能を果たしており、クレーム対応に応用されています。

LLMとRAGを使ったクレーム対応システムの仕組み

従来のチャットボットは、あらかじめ学習した情報や設定されたシナリオの範囲でしか回答できませんでした。そのため、少しでも想定外の質問が来ると「分かりません」と答えるしかありませんでした。

クレーム対応におけるLLMとRAGの活用は、以下のステップで構成されます。

1. クレーム内容の問い合わせ内容把握（LLM）
2. 関連情報の検索（RAG）
3. 一般的な情報の調査と把握（LLM）
4. 上記2と3を組み合わせた応答文案の生成（LLM）
5. 対応履歴の記録と再学習

まず、顧客からのクレームや問い合わせが入力されると、LLMがその内容を自然言語で理解し、意図や背景を解釈します。次に、RAGによって社内に蓄積されたナレッジから、関連情報を検索します。

抽出された情報に基づいて、LLMが応答文案を作成します。例えば、「配送が贈れている」という問い合わせに対して、過去に同様の対応を行った事例を踏まえ、適切な表現と対応方針を盛り込んだ回答を提示します。

ここまでのプロセスはオペレーターの経験に依存せず、一定品質の対応が可能です。

その後、クレーム対応が自動的に記録され、再発防止や将来的な学習データとして再利用されます。

この一連の仕組みにより、RAGとLLMは問題処理の効率化だけでなく、企業の知見を蓄積する循環プロセスへと進化します。企業にとっては、属人化の排除や顧客対応力の強化といった面で大きなメリットが期待できます。

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クレーム対応にRAGを活用する5つの大きなメリット

クレーム対応にLLMとRAGを活用することで得られるメリットは、以下の通りです。

担当者による対応のバラつきを抑制・均一化

クレーム対応は、オペレーターの経験や知識によって、対応の質が大きく左右される業務と言えます。ベテラン社員であれば処理できる問題も、経験の浅い担当者では判断に迷い、対応に時間がかかるケースがあります。この属人性こそ、企業の対応品質を不安定にする要因の一つです。

RAGは、過去の優れた対応事例や最新の製品マニュアルといった「暗黙知」や「形式知」を全てのオペレーターが平等に活用できるようにします。RAGによる情報の抽出やLLMによる応答文案の提示は標準化されるため、誰が対応しても一定水準の対応品質を保つことができます。

この仕組みにより、担当者ごとの対応力の差をなくし、一貫性のある対応を提供できます。結果として、顧客満足度の向上と、企業としての信頼性確保につながるでしょう。

クレーム対応の迅速化

顧客からの問い合わせに対し、オペレーターがマニュアルをめくったり、先輩に確認したりする時間は、顧客満足度を低下させる大きな要因です。RAGは、必要な情報を瞬時に提示するため、調査時間を劇的に削減します。

結果として一人あたりの対応件数が増加し、部門全体の生産性が向上します。

RAGは、クレーム対応時間の短縮も実現可能です。担当者は迷うことなく、スピーディにクレームを処理できるようになります。

問い合わせ件数が多い時期や複数のオペレーターが同時に対応する体制において、こうした仕組みは業務効率を向上させるのに効果的です。

オペレーターの物理的・精神的負担の軽減

クレーム対応は、顧客を相手にする以上、精神的負荷の大きい仕事です。特に近年では、過剰な要求や暴言、理不尽な言いがかりなどのカスタマーハラスメント（カスハラ）が増加傾向にあり、オペレーターのメンタルヘルスに関わる深刻な課題となっています。

こうした状況下で、LLMとRAGを活用することで、オペレーターの物理的・精神的な負担を大きく軽減することが可能です。RAGは過去の対応事例や社内ルールを即座に検索するため、検索業務は簡易的になります。さらに、LLMが応答文案を提案することで、テキストを一から考える必要がなくなり、業務量は大幅に軽減されます。

カスハラのような対応困難なケースにおいても、過去の事例や法務対応の記録が参照できるため、的確な判断が可能です。オペレーター個人に責任を負わせるのではなく、AIが情報面で支援することで、組織全体で担当者を守る体制が構築できます。

このように、職場環境の健全化においても、LLMとRAGは欠かせない技術として重宝されます。

顧客満足度の向上

「迅速」かつ「的確」な対応は顧客の不満を解消し、時には信頼へと転換させる力を持っています。RAGによるスピーディで正確な回答は、たらい回しや長時間の待機といった顧客のストレスを軽減します。

さらに、24時間365日稼働するチャットボットにRAGを組み込めば、顧客はいつでも問題を解決できるようになり利便性が飛躍的に向上します。

再発のトラブルにも対応可能

過去の対応履歴が適切に管理されていないと、再現性が確保されず、同じ問題を再び一から検討することになります。これは、対応の遅れや判断のばらつきを招き、最終的には顧客の信頼を損なう原因にもなりかねません。

このような課題に対し、RAGは過去のクレーム対応履歴や社内文書を対象に、問い合わせ内容と類似性の高い事例を即座に検索します。また、対応履歴や判断経緯がナレッジとして自動的に蓄積されます。

それぞれの対応はデータベースに整理され、次回以降の検索対象として即座に活用できるようになります。これにより、以前のクレームに対してどのような判断がなされ、どのような文言が効果的だったかを担当者はすぐに把握できます。

このように、再発防止の観点からもRAGとLLMは重要です。その場しのぎの処理に終わらせず、企業の知的資産として継続的に活用していくために有効です。

クレーム対応の再発防止に効果的なRAGを組み込む際のポイント

クレーム対応を一時的な対処で終わらせず、再発防止につなげるには、RAGを活用したナレッジの仕組みづくりが重要です。ここでは、効果的にRAGを組み込むポイントを解説します。

関連記事：「RAGを導入するまでの8ステップ！プロジェクトの進め方や技術選定のポイント」

クレーム対応の記録を残しておく

再発防止に活かすには、個別の対応履歴を記録として残すことが不可欠です。多くのクレーム対応では、問い合わせ内容が担当者の頭の中だけに留まり、明文化されていないケースが見られます。

このような状況では過去の対応を再現できず、同じミスや不一致が繰り返される原因になります。

RAGを活用する前提として、対応記録を蓄積する体制を整えることが必要です。これにより、RAGが後から該当事例を高精度で抽出できるようになります。具体的には、以下のような情報を一元的に保存します。

• 顧客からの問い合わせ内容
• 対応に至った経緯
• 使用した文言
• 顧客の反応
• 上長の判断

クレーム対応の記録蓄積は個別対応の再現性を高めるだけでなく、社内全体で共有できるナレッジとしても活用可能です。トラブルの傾向分析や対応改善にも役立ち、応対品質を継続的に底上げする基盤となります。

関連記事：「RAGの精度を向上させる方法は？チャンキングなど手法や落ちる原因」

対応の優先順位を決めるルールを整える

クレームの種類や顧客の影響度によって、対応の優先順位は変わります。しかし、現場で明確なルールがないまま対応していると、緊急性の高い案件が後回しにされたり、判断が属人的になったりするリスクが生じます。

これにより、対応が遅れた結果として二次クレームにつながるケースも少なくありません。そのため、RAGを活用する上で優先順位を判断する基準を明文化しておくことは重要です。

例えば以下のような観点をもとに対応の緊急度や重要度を評価するルールを設けることで、RAGが該当する過去事例を適切に抽出しやすくなります。

• 顧客の影響度（取引規模や契約内容）
• トラブルの緊急性・被害の広がり
• 法的リスクの有無
• 顧客の感情レベル
• 過去に同様の対応履歴があるか
• 他部署・外部ベンダーの関与が必要か

また、優先順位に応じたフローもルール化しておけば、LLMが適切な対応案を提示できるようになります。こうしたルール整備は提案精度を高めるだけでなく、組織内での判断の一貫性とスピードを向上させる際にも有効です。

判断やエスカレーションの流れを見える化する

クレーム対応において重要なのは、現場で判断に迷った際に、誰がどのような基準で決定を下すかを明確にしておくことです。そのためには、判断基準やエスカレーションの手順がはっきりしている必要があります。

RAGを活用する際にも、判断基準や対応フローをあらかじめ文書化し、見える化しておくことが不可欠です。例えば、「以下の条件を満たした場合はマネージャーに報告」「法的リスクがある内容は法務部へ即時エスカレーション」など、組織としての対応ルールを明確に設定しておくことで適切に判断できるようになります。

こうしたフローを一元管理しておけば、過去の対応記録と照らし合わせて今後の改善点を洗い出すことも可能です。結果として、クレーム対応のトラブル再発を防ぐ効果も期待できます。

見える化された判断プロセスは対応の属人化を防ぎ、再現性の高いナレッジとして組織全体に展開できる基盤となります。

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RAGを活用したクレーム対応についてよくある質問まとめ

まとめ

コールセンターやカスタマーサービス部門にLLMとRAGを導入することは、過去の対応履歴という資産を最大限に活用し、迅速で一貫性のある高品質な顧客対応を可能にします。これにより、属人化から脱却し、コールセンター全体の対応力を底上げする仕組みが構築できます。

ただし、その効果を十分に引き出すには、基となる社内ナレッジの整備や実際のカスタマーサービス業務に合わせた判断ルールの策定が欠かせません。自社のどのデータをどのように活用すれば最も効果的か、あるいはどのような運用フローを構築すべきかといった点は、専門的な知見を要する部分です。

もし導入の具体的な進め方や自社への適用についてお悩みの場合は、専門家の支援を得ることで、より確実な一歩を踏み出すことができるでしょう。