シーン早見表
| シーン | 業種選択 | 判定レベル | ヒアリングアシスト | 通知方式 (推奨) |
|---|---|---|---|---|
| 採用窓口 (応募フォーム) | 人材 | ゆるい | ON / OFF いずれも検討 | AI 解析だけ別メールで受け取る (= 担当者は要約で初動判断) |
| EC サイト (注文・配送・返品問い合わせ) | EC | ゆるい | ON | 既存の通知メールに追記 (= 担当者既存フローのまま) |
| 士業 (法律 / 会計 / 税理士事務所等) | 士業 | 標準 | ON | AI 解析だけ別メールで受け取る or 既存メールに追記 |
| BtoB 商談 (法人見積もり / 業者選定) | IT / コンサル / 製造 (該当業種) | 厳しい | ON | 既存の通知メールに追記 + Slack 投稿 (チームで初動判断) |
採用窓口 (応募フォーム)
中途採用・新卒採用の応募エントリーフォームで使うケース。応募者の属性 (経験職種・希望ポジション等) が必要だが、ハードルを上げて応募を取りこぼしたくない。
おすすめ設定
- 業種選択
- 人材
- 判定レベル
- ゆるい
- ヒアリングアシスト
- ON / OFF いずれも検討
- 通知方式
- AI 解析だけ別メールで受け取る (= 担当者は要約で初動判断)
狙い: 応募者がダイアログで躊躇するリスクを避けたい場合は OFF。応募内容が薄すぎる時だけ書き足しを促したいなら「ゆるい」+ ON。
運用上の注意
- ヒアリングアシスト ON 運用は応募者離脱リスクを伴うため、まずは OFF 運用 (= AI 解析だけ受け取り) で運用しながら様子を見るのも手。
- 業種「人材」は応募者の経験職種・希望条件・スキルを観点として AI が判定。
EC サイト (注文・配送・返品問い合わせ)
EC サイトの「お問い合わせ」窓口で使うケース。注文番号や商品名さえ書かれていれば対応可能なので、判定は緩めにして送信を妨げない設計。
おすすめ設定
- 業種選択
- EC
- 判定レベル
- ゆるい
- ヒアリングアシスト
- ON
- 通知方式
- 既存の通知メールに追記 (= 担当者既存フローのまま)
狙い: 注文番号・商品名が含まれる短い問い合わせは充足判定されやすい。極端に薄い「資料ください」だけのような問い合わせのみ書き足し誘導。
運用上の注意
- 業種「EC」は注文番号 / 配送状況 / 返品理由などを観点として AI が判定。
- 返品・クレーム系は感情面が含まれることもあるので、要約で優先度判断ができる「AI 解析通知」(= 既存メール追記) との相性◎。
士業 (法律 / 会計 / 税理士事務所等)
士業の相談予約・見積もり依頼フォームで使うケース。相談内容の概要が分からないと初動の体制を組めないが、プライバシーに配慮した運用が必要。
おすすめ設定
- 業種選択
- 士業
- 判定レベル
- 標準
- ヒアリングアシスト
- ON
- 通知方式
- AI 解析だけ別メールで受け取る or 既存メールに追記
狙い: 相談カテゴリ / 緊急度が事前に分かると、担当弁護士・税理士等への振り分けが早くなる。判定「標準」で相談内容の概要を確実に取得しつつ、過度に詳細を求めないバランス。
運用上の注意
- 個人情報 (氏名・メール等) は AI 判定の対象外なので、相談者のプライバシーは守られる (詳細は [AI に渡るデータと渡らないデータ])。
- 業種「士業」は相談カテゴリ / 緊急度 / 取扱業務範囲などを観点として AI が判定。
BtoB 商談 (法人見積もり / 業者選定)
法人サイトの「お見積もり依頼」「導入相談」フォームで使うケース。商談化のために十分な情報 (予算・納期・規模等) を引き出したい。
おすすめ設定
- 業種選択
- IT / コンサル / 製造 (該当業種)
- 判定レベル
- 厳しい
- ヒアリングアシスト
- ON
- 通知方式
- 既存の通知メールに追記 + Slack 投稿 (チームで初動判断)
狙い: 「相見積もりです」「とりあえず資料ください」だけの問い合わせを減らしつつ、本気度の高いお客様に絞って応答できる。判定「厳しい」で予算・納期・規模を必須に近い扱い。
運用上の注意
- 「このまま送信する」ボタンは常設なので、ユーザーが「これで十分」と判断すればそのまま送信できる (= 機会損失防止)。
- Slack 投稿でチームに即時共有 → 担当者を即決めて初動 24h 以内のリプライ目標を立てられる。
ご自身のシーンが上記に当てはまらない場合は、近いシーンを参考に「業種 + 判定レベル」の組み合わせから始めて、運用しながら調整するのがおすすめです。 判定の感覚は 判定レベルの使い分け で詳しく解説しています。