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30分でできる、お客様問い合わせの回答をLLMに考えてもらう仕組み

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テーマ「2025年の最も大きなチャレンジ」
ChatGPT
NotebookLM
tech

モチベーション

個人開発でWalicaの開発・運用をしている
ありがたいことに閑散期でも月間60万人以上が使っているので、ユーザーからの問い合わせがちょいちょいくる。
だいたい同じ問い合わせが多く、機能追加の要望や使い方がわからないことによる質問が来る
今まではGmailでメールテンプレートを使いつつほぼ手動で回答していたが、工数を下げて早く回答できるようにしたい

構成

構成と言ってもコーディングは不要で、
ChatGPT Atlasで過去のメールを取得し、Notebook LLMにインプットして回答文を考えてもらうだけになります。
昔、GmailのAPIを使って学習元の情報を取得することを考えたのですがめんどくさくてやっておらず、ChatGPT Atlas(ブラウザの操作をLLMがやってくれる偉いやつ)に任せておけばだいたいの情報は取れることがわかったので実践してみました。
エンジニアだったらこれだけ説明すれば実践できると思うので、ここから先はLLM入門者向けに書きます。

やり方

  1. ChatGPT Atlasをインストールします

  2. ChatGPT Atlasを起動し、普段問い合わせの返信に使っているWebサイトを開きます

  3. 問い合わせのメールが表示されるようにうまいことフィルタリングします

  4. 「ChatGPTに質問する」ボタンを押します

  5. チャット欄からプロンプトを送信します

現在表示されているメールの送信文面を全て取得し、AI Agentにメールの送信文面を考えるインプットのファイルを生成してください
何度かやり取りが発生しているメールについては、宛先の中で１番最初の送信メールだけ見ればいいです
フォーマットはtxtで、全ての内容を1つのtxtファイルに纏めてください
試行錯誤してデータが取れない場合、30件で打ち切ってください

  1. 作業が完了するとtxtファイルがもらえるので、Notebook LLMにアクセスしてtxtファイルをアップロードします

  2. 回答文を考えてもらえるように設定を変更します

  3. チャット欄から試しに質問文を送り、動作確認します

  1. URLを共有して、社内のメンバーなど他の人が使えるようにします

最後に

個人的に使ってみたところ、かなり賢く様々な質問に回答が返ってきました。
まだ「LLMでちゃんと回答できんのかい」という不安がある時に試す分には良い仕組みなのではないでしょうか。
もちろん困っているユーザーへの回答になるので、人で品質を担保するのは大事なのですが、うまく機能したらSlackなどのコミュニケーションツールやChrome拡張機能にするなどの発展が考えられそうです。

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