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【n8n×Gemini】クレーム炎上を未然に防ぐ!顧客の「お怒り・解約リスク」を自動検知するCS支援ボット

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はじめに

カスタマーサクセス(CS)やサポート業務において、最も恐ろしいのは**「顧客の怒りや不満に気づくのが遅れ、解約(チャーン)や大クレームに発展してしまうこと」**ではないでしょうか。

日々大量に届く問い合わせメールをすべてリアルタイムで確認するのは困難です。そこで今回は、 n8nとGemini(生成AI) を組み合わせて、顧客からのメールに潜む「怒りの感情」や「解約の兆候」をAIが瞬時に読み取り、担当マネージャーへ緊急アラートを飛ばす早期警報ボットを作ってみました。

💡 このツールでできること

サポート窓口宛に届いたメールをAIが監視し、以下のようなレポートを自動生成してアラートメールを送信します。

  • お怒りレベルと解約リスクの判定(🔴高 / 🟡中 / 🟢低)

  • 顧客の感情と課題の分析(何に対して一番怒っているのか)

  • 初動対応の指示(まずは誰が、どういう手段で、何を伝えるべきか)

AIが「ベテランCS責任者」として一次対応の指示まで出してくれるため、新人スタッフでも二次クレームを防ぐ適切な初動が取れるようになります。

🛠️ ワークフローの全体像(n8n)

全体の構成は非常にシンプルです。

  • Gmail Trigger: サポート窓口宛のメールを受信。

  • Google Gemini: メールの文面から感情と解約リスクを分析。

  • Markdown: AIが生成したレポート(Markdown)を読みやすいHTMLに変換。

  • Gmail: 担当マネージャーやCSチーム宛にHTMLメールでアラートを送信。

今回はアラートの視認性を高めるため、MarkdownをHTMLに変換するノードを挟んでいるのがポイントです。

🤖 AI(Gemini)へのプロンプト

Geminiノードには、以下のようなシステムプロンプトを設定し、「ベテランCS責任者」として振る舞ってもらいます。

あなたはIT企業の「ベテランのカスタマーサクセスマネージャー(CS責任者)」です。
顧客から届いた以下の【問い合わせメール】の文章から、顧客の「感情(怒り・不満の度合い)」と「解約(チャーン)リスク」を分析し、営業・CSチーム向けの緊急アラートレポートを作成してください。

【問い合わせメール】
* 送信者: {{ $json.from.value[0].name || $json.from.value[0].address }}
* 件名: {{ $json.subject }}
* 本文: {{ $json.textPlain || $json.snippet }}

【出力フォーマット】
以下の構成でレポートを作成してください。

### 🚨 クレーム・解約リスク判定
* **お怒りレベル:** 【🔴激怒 / 🟡不満 / 🟢通常】
* **解約(チャーン)リスク:** 【🔴高(即時対応必須) / 🟡中 / 🟢低】

### 🔍 顧客の感情と課題の分析
(なぜ顧客が怒っているのか、文面から読み取れる一番のペインポイントは何かを簡潔に分析してください)

### 💡 CS責任者からの「初動対応」指示
(「まずは誰が・どういう手段(電話/メール)で・何を伝えるべきか」、二次クレームを防ぐための具体的な初動アクションを3ステップで指示してください)

これにより、単なる「怒っているかも」という通知だけでなく、「まずは営業担当の〇〇が電話で謝罪し、技術担当を同席させるアポイントを取れ」といった具体的なアクションプランが提示されます。

🏢 実運用時のTips:Outlook(Microsoft 365)環境での利用について

本記事のワークフローでは、どなたでも手軽にテストできるよう「Gmail Trigger」を使用していますが、日本のビジネス現場でシェアの高いMicrosoft Outlookをトリガーに設定することも可能です。

n8nのキャンバス上で「Gmail Trigger」を削除し、「Microsoft Outlook Trigger」ノードに差し替えるだけで基本構造はそのまま流用できます。

⚠️ 導入時の注意点

Outlook(Microsoft 365)とn8nをAPI連携するためには、Azure(Microsoft Entra ID)側でのアプリ登録や権限付与が必要となります。そのため、その企業のシステム管理者(情シス担当者)の権限が必須となります。実運用への導入をご検討の際は、事前に社内のシステム管理部門へご相談ください。

🎁 おわりに & テンプレート配布

今回作成した「お怒り・解約リスク自動検知ボット」のワークフロー(JSON)は、以下のGitHubリポジトリで公開しています。n8nにインポートして、ぜひご自身の環境でテストしてみてください。

🔗 GitHub: 33-churn-risk-detector
https://github.com/alternativescom/n8n-automation-workflows/tree/main/33-churn-risk-detector

💡 自社への導入・カスタマイズをご希望の方へ

「この記事のツールを自社環境に導入してほしい」「自社専用の条件でカスタマイズしてほしい」といったご依頼も承っております。補助金活用や業務自動化(DX推進)でお悩みの方は、ぜひお気軽にご相談ください!
🔗 Alternative Computers - DX推進サポート
https://alternativecomputers.org/ai-contact

https://alternativecomputers.org/lp

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