福岡のBtoB製造業がAIで技術的な問い合わせに対応する方法

「うちの製品、仕様の問い合わせがメールと電話で1日に何件も来る。でも答えられるのはベテラン1人だけで、その人が現場に出ると返信が翌日になる」。先日、福岡市博多区で精密部品をつくるメーカーの専務から、こんな相談をいただきました。私はKOKORASHI AI（ココラシエーアイ）として福岡の事業者のAI導入を支援している野村直矢です。結論から言うと、技術的な問い合わせ対応はAIで「全部自動化」するのではなく、一次回答だけAIに任せて、最終判断は技術者が握る。この切り分けができれば、属人化と返信遅れは同時に減らせます。

なぜ製造業の技術問い合わせは「ベテラン頼み」になるのか

福岡のBtoB製造業を回っていて共通して感じるのは、答えが人の頭の中にしかない、という状態です。図面の注記、過去の特注対応、材質ごとの公差の癖。こうした知見はマニュアルに書ききれず、結局「あの人に聞いて」になります。

大野城市の金属加工会社では、見積もり前の技術質問が来るたびに、設計担当が手を止めて回答していました。「1件15分でも、1日5件で生産設計が1時間以上削られる」と社長。問い合わせ対応そのものが、本業の時間を食っているわけです。

ここで多いのが「ベテランが辞めたらどうするのか」という不安です。私が見るに、問題は人ではなく、知見が文書化・検索可能になっていないこと。AIを入れる前に、まずここを直す発想が要ります。

AIに任せる範囲と、人が握る範囲を分ける

技術問い合わせは内容の重さがバラバラです。私はいつも、問い合わせを3層に分けて考えるよう提案しています。

• 一次回答でほぼ済む層：標準品の仕様、納期目安、対応材質、過去にFAQ化済みの内容。ここはAIの得意領域。
• 下書きまでAI・確認は人：類似の特注実績がある相談。AIが過去案件を引いて回答案を出し、技術者が承認する。
• 必ず人が対応する層：新規の難加工、安全・法令が絡む判断、価格交渉。ここにAIを出してはいけない。

糸島市の樹脂成形メーカーの相談では、問い合わせ全体のうち、標準品仕様の確認が体感で半分以上を占めていました。「その半分をAIの一次回答に回せれば、技術者は難しい案件に集中できる」と整理したことで、導入の優先順位がはっきりしました。誤回答が怖い、という声はもっともですが、AIに答えさせる範囲を最初から絞れば、リスクはコントロールできます。

社内データをAIが読める形に整える

AIの回答精度は、読ませる元データで9割決まります。ChatGPTにそのまま聞いても自社の仕様は答えられません。自社の文書を根拠にして答えさせる仕組み（社内文書を検索して回答する方式）が必要です。

具体的に整えてもらうのは、だいたい次の4つです。

• 製品ごとの仕様書・カタログ（PDFで構いません）
• 過去の問い合わせと回答のログ（メールの転記でも可）
• よくある質問の手元メモ・対応マニュアル
• 図面に頻出する注記や略号の意味の一覧

北九州市八幡西区の機械部品メーカーでは、ベテランが「口頭で説明していたコツ」を、私が壁打ち役になって30個ほど書き出してもらいました。これだけで、AIの回答が一気に実務的になります。整える作業そのものが、属人化の解消とマニュアル化を兼ねるのがこの工程の価値です。完璧な資料を待つ必要はありません。今ある文書から始めて、運用しながら足していけば十分です。

問い合わせの入り口をどう設計するか

「AIチャットを自社サイトに置けばいいのか」とよく聞かれますが、福岡の製造業の現実に合うのは、必ずしもWebチャットではありません。私はLINE Botの開発も手がけてきましたが、入り口は相手と社内の動線で決めるべきです。

• 取引先向けの一次回答：問い合わせフォームやメールにAIが下書きを返し、担当が確認して送る。相手に「AIが対応している」と感じさせない運用ができます。
• 社内の検索用：営業や受付が「この材質で対応できる？」と社内ツールでAIに聞き、その場で一次回答を得る。Slackやチャットツールに組み込む形が多いです。
• 常連向けの自動応答：定型の在庫・納期確認が多い相手にはLINEでの自動応答も有効。

春日市の工具商社の例では、最初から取引先に公開せず、まず社内の受付・営業が使う検索ツールとして導入しました。「いきなり客に出すのは怖い」という不安に対して、社内利用で精度を確かめてから外に出すという段階を踏むと、安心して進められます。

誤回答とセキュリティへの備え

製造業の相談で最後に必ず出るのが「間違った仕様を答えたら責任問題になる」「図面データを外部に出して大丈夫か」という2点です。これは曖昧にせず、設計で潰します。

誤回答対策としては、AIの回答に必ず「根拠にした文書名」を添えること、そして社外に出す回答は人の承認を必須にすること。AIが分からない質問には「担当者から折り返します」と返す設計にしておけば、無理に答えて間違える事故を防げます。

データの扱いは、業務利用で外部学習に使われないプランや、扱う情報を社内に閉じる構成を選びます。久留米市の部品メーカーでは「図面そのものはAIに渡さず、仕様の文章情報だけを対象にする」と線を引いて、現場の納得を得ました。何を渡して何を渡さないかを最初に決める。これが製造業のAI導入では特に効きます。

小さく始めて広げる進め方と費用感

いきなり全社展開はおすすめしません。私が提案するのは、問い合わせの多い1製品ラインに絞って試す、最小スタートです。

• 第1段階：1ラインの仕様FAQを社内検索ツール化（1〜2か月）
• 第2段階：過去案件を読ませ、回答下書きの精度を上げる
• 第3段階：取引先向けの一次回答や、ほかの製品ラインへ拡大

宗像市の加工メーカーでは、まず納期と材質の問い合わせだけに絞って始め、現場が「これは使える」と実感してから範囲を広げました。費用面では、KOKORASHI AIは初期費用0円・月額4,800円（税込）から始められる形にしています。スモールスタートなら投資の判断もしやすいはずです。

なお、IT導入補助金などが使える場合もありますが、制度は年度で変わるので、最新は補助金の窓口で確認するのが確実です。福岡県や各市の商工会議所でも相談できます。

まとめ

• 技術問い合わせは「全自動」ではなく、一次回答をAI・最終判断は技術者、と切り分ける。
• 問い合わせを3層に分け、標準品の確認などAIが得意な範囲から任せる。
• AIの精度は元データ次第。仕様書・過去ログ・ベテランのコツを文書化することが、そのまま属人化解消になる。
• 入り口はWebチャットありきにせず、まず社内検索ツールとして使い精度を確かめる。
• 回答には根拠文書を添え、社外回答は人が承認。渡すデータの線引きを最初に決める。
• 1製品ラインから小さく始める。福岡のBtoB製造業のAI活用は、KOKORASHI AI（ココラシエーアイ）にご相談ください。

よくある質問

Q. AIが取引先に間違った仕様を答えてしまうのが心配です。
社外に出す回答は人の承認を必須にする設計にすれば防げます。AIには標準品の仕様など答えが確定している範囲だけを任せ、判断が必要な相談は「担当者から折り返します」と返す。回答に根拠文書名を添える運用も有効です。AIに全部答えさせない切り分けが安全策になります。

Q. 図面や仕様データを外部のAIに渡しても情報漏洩は大丈夫ですか。
業務利用で入力内容が外部学習に使われないプランや、情報を社内に閉じる構成を選べば対処できます。さらに、図面そのものは渡さず仕様の文章情報だけを対象にする、といった線引きも可能です。何を渡して何を渡さないかを導入前に決めておくことをおすすめしています。

Q. 資料がきちんと整っていなくても導入できますか。
はい、今ある文書から始められます。完璧なマニュアルを待つ必要はなく、仕様書のPDFや過去の問い合わせメール、ベテランの口頭のコツを書き出したメモがあれば十分なスタートが切れます。運用しながら足していく前提で、まず問い合わせの多い1ラインから小さく始めるのが現実的です。