問い合わせ・メールの自動振り分け｜AIで仕分けて担当者に届ける仕組み

問い合わせメールの振り分けは、まず「決まった言葉や送信元で分けられるもの」をルールで処理し、ルールで分けきれないものだけをAIで分類する、という二段構えにすると、無理なく自動化できます。フォームやメールで届いた内容を、種類と緊急度で分けて、CRMに登録し、担当者に通知する。この一連の流れが組めると、受信箱を人が目で見て仕分ける時間がなくなります。

この記事では、ルールによる振り分けとAIによる分類の違い、全体の仕組み、分類の設計、誤分類への備え、営業メールの除外、小さく始める手順を整理します。Nexlyでは、広告から入ってきた問い合わせをCRMに登録し、担当に届ける仕組みも作っていて、その経験から「ここを決めておかないと後で困る」と考える点を中心にまとめました。画面の例は、すべてダミーのデータです。

問い合わせの振り分けで、何が困りごとになるのか

問い合わせの窓口が、メールアドレスと、Webサイトのフォームの2つ以上あると、受信箱の中に、いろいろな種類の連絡が混ざります。お客様からの質問、見積もりの依頼、採用への応募、取引先からの連絡、そして営業メールです。これらを人が1通ずつ開いて、「これは営業担当」「これは経理」と判断して転送する作業は、件数が増えるほど負担になります。

困りごとは、手間だけではありません。次のような問題が起こりやすくなります。

• 誰かが見ているだろうと思われて、誰も返信していない（対応の抜け）
• 緊急の連絡が、営業メールに埋もれて見つかるのが遅れる
• 転送した先で、さらに別の担当に回され、返信が遅くなる
• どの種類の問い合わせが、何件来ているのかが分からず、改善に使えない

振り分けを自動化する目的は、人の手間を減らすことだけではなく、「届くべき人に、早く、漏れなく届く」状態を作ることにあります。そのため、設計では、速さと同時に、漏れを防ぐ仕組みも考えます。

ルールで振り分ける方法と、AIで分類する方法

振り分けの方法は、大きく2つあります。1つ目は、条件を決めて機械的に分ける「ルールによる振り分け」です。2つ目は、メールの内容をAIに読ませて、種類を判定させる「AIによる分類」です。

ルールによる振り分けは、たとえばGmailのフィルタ機能で作れます。Googleのヘルプによると、フィルタは、検索条件を指定して作成し、条件に合うメールに対して、ラベル付け、アーカイブ、削除、スター付け、自動転送といった操作を実行できます。なお、転送のフィルタは新着メールにのみ適用されます。送信元のアドレスや、件名に含まれる決まった言葉で分けられるものには、この方法が確実です。

一方、問い合わせの本文は、お客様ごとに言い回しが違います。「料金を教えてほしい」と「いくらかかりますか」と「見積もりをお願いします」は、同じ種類の依頼ですが、言葉が一致しません。ルールで全部を網羅しようとすると、条件が増え続けて、管理しきれなくなります。この部分が、AIの得意な領域です。

観点	ルールによる振り分け	AIによる分類
向いているもの	送信元、宛先、決まった件名など、形で決まるもの	本文の意味で判断するもの（依頼の種類、緊急度）
結果の安定性	同じ入力なら、必ず同じ結果	表現によって揺れることがある
理由の説明	どの条件に合ったかが明確	判定の理由は、別に出力させる必要がある
追加・変更	条件を足すほど複雑になる	種類の定義を書き換えて調整できる
コスト	ほぼかからない	処理の件数に応じて、利用料がかかる
主な弱点	想定外の言い回しに対応できない	誤分類が起こりうる。確認の仕組みが必要

この比較から、実際の運用では、2つを組み合わせるのが基本です。先にルールで処理できるものを処理し、残ったものをAIで分類します。ルールは確実で安いため、できるだけ多くをルールで処理したほうが、全体の費用も誤りも減ります。

全体の仕組み：受信から通知までの流れ

仕組みの全体は、次の5つの段階で考えます。

1. 受信：フォームの送信、または専用のメールアドレスへの着信を、自動化ツールが検知する
2. 前処理：営業メールや、自動送信のメールなど、明らかに対象外のものを除く。本文を整える
3. 分類：問い合わせの種類と、緊急度を判定する（ルール、必要に応じてAI）
4. 登録：判定結果とともに、CRMや管理表に1件の記録として登録する
5. 通知：種類に応じた担当者に、チャットやメールで通知する

この流れを動かす部分には、ワークフロー自動化ツールを使うのが一般的です。たとえば、n8nというツールには、テキストを分類するための「Text Classifier」というノードがあります。n8nのドキュメントによると、このノードでは、分類の種類（カテゴリー）ごとに、名前と説明を設定します。複数の種類を同時に当てはめることを許可する設定や、どれにも当てはまらないときの扱いを選ぶ設定もあります。ツールの全体像はn8nの使い方ガイドで説明しています。

登録先は、すでに社内で使っているCRMや管理表で構いません。新しい道具を入れなくても、受信した内容を1件の記録として残せれば、あとから件数や対応状況を集計できます。道具の選び方はCRM・SFA・MAの違いが参考になります。kintoneのようなデータベース型のツールを使う例は、kintoneの活用例で紹介しています。

フォームとメールで、受け口の作りを変える

受け口が、Webサイトのフォームか、メールかで、前処理の難しさが変わります。フォームは、入力項目（お名前、会社名、問い合わせの種類、本文）が最初から分かれているため、データとして扱いやすいです。フォームに「問い合わせの種類」の選択欄を置けば、お客様自身が分類してくれるので、AIの判定を補う材料になります。ただし、選択を間違える人や、「その他」を選ぶ人も多いため、選択結果をそのまま信じず、本文の内容とあわせて判定します。

メールは、自由な形式で届くため、前処理が必要です。署名や、引用された過去のやり取り、広告の定型文などを取り除いてから、本文だけをAIに渡すと、判定が安定し、AIに送る文字数も減ります。添付ファイルがある場合は、内容までは読まず、「添付あり」という情報だけを記録する運用から始めると、仕組みが単純に保てます。

分類の設計：種類と緊急度を決める

自動化の成否は、仕組みよりも、分類の設計で決まります。AIにも、ルールにも、「どんな種類があるか」を先に決めて伝える必要があるためです。

種類は、「次に誰が何をするか」で分ける

種類の分け方で迷ったときは、「次に誰が、何をするか」が変わるかどうかで線を引きます。内容の違いが、対応する担当や手順の違いにつながらないなら、同じ種類にまとめてかまいません。逆に、同じ話題でも、担当が分かれるなら、別の種類にします。

種類（例）	どんな内容か	届け先（例）
サービスの問い合わせ	料金、機能、導入の相談、見積もりの依頼	営業の担当
既存のお客様のサポート	使い方、不具合、契約内容の確認	サポートの担当
請求・お金に関する連絡	請求書、支払い、領収書	経理の担当
採用・取材・提携	応募、取材依頼、協業の提案	管理部門、経営者
営業メール・不要な連絡	こちらが求めていない売り込み	届けない（記録のみ）
判定できないもの	どれにも当てはまらない、内容が不明	確認用の窓口（人が見る）

この表は例です。自社の問い合わせの実際の内訳を、過去のメール100通ほどで見て、多い順に種類を決めると、現実に合った設計になります。種類は、最初は5〜7個程度に絞ります。多すぎると、AIの判定が揺れやすく、担当者の側でも使い分けが難しくなります。

種類の最後には、必ず「判定できないもの」を置きます。AIにすべてを、いずれかの種類へ押し込ませると、無理な判定が増えるためです。n8nのText Classifierにも、どの分類にも明確に当てはまらないときに、別の出力（「その他」の枝）へ回す設定があります。この「その他」を、人が見る窓口につなぐのが、安全な設計の基本です。

注意したいのは、このノードの「どれにも明確に当てはまらないとき」の設定が、既定では「アイテムを破棄する」になっている点です（2026年10月時点のn8nドキュメント）。そのままにすると、判定できなかった問い合わせが、通知にも記録にも残らず消えます。「その他」の出力を有効にして、確認用の窓口へつなぐ設定に変えてから、本番で動かします。

緊急度は、定義を文章で書いておく

緊急度も、種類と同じく、基準を文章で決めておきます。「急ぎ」という言葉だけでは、人によって判断が分かれるため、AIも揺れます。たとえば、次のような基準です。

• 高：サービスが使えない、請求や支払いに関する期限が近い、取引先からの納期に関わる連絡。当日中に確認する
• 通常：一般的な質問や相談。営業日の2日以内に返信する
• 低：資料請求や、情報提供のみで返信が不要なもの

この基準は、AIに渡す説明にも、社内の対応ルールにも、同じものを使います。基準と実際の対応期限がずれていると、通知が来ても、誰も急がなくなります。

AIに分類させるときの指示の書き方

AIに分類させるときは、種類の「名前」だけでなく、「説明」を丁寧に書きます。n8nのText Classifierでも、カテゴリーごとに説明を入れる欄があり、この説明が判定の手がかりになります。

説明に入れる内容は、次の3つです。

1. その種類に当てはまる内容の例（「料金の確認」「導入の相談」など）
2. 似ているが、当てはまらない内容（「既存のお客様の使い方の質問は、サポートに分ける」など）
3. 判断に迷ったときの扱い（「迷う場合は、判定できないものにする」）

2番目の「似ているが、当てはまらないもの」が、実は一番効きます。種類同士の境目で誤分類が起きやすいため、境目の判断基準を、先に言葉にしておくのです。

また、緊急度や、種類の判定理由を、一言で出力させておくと、あとで人が確認するときに助かります。「請求書という言葉があり、支払いの期限に触れているため、請求・お金に関する連絡」のような一文が付いていれば、判定が正しかったかどうかを、すばやく見られます。

お客様のメールには、個人情報や取引先の情報が含まれます。AIのサービスに送る内容の範囲や、そのサービスのデータの扱いは、事前に確認しておく必要があります。考え方は生成AIの使用で気をつけたいリスクで整理しています。

営業メールの除外のしかた

代表のメールアドレスやフォームには、営業メールが毎日のように届きます。これを他の問い合わせと同じ流れに乗せると、通知が増えて、本当に必要な通知が見落とされます。除外は、複数の段階で組み合わせると確実です。

段階	方法	特徴
1. 受信前	フォームに確認の仕組み（入力の検証など）を入れる	機械的な送信を減らせる。人の手による営業は防げない
2. ルール	送信元のドメインや、件名の定型表現（「ご提案」「資料のご案内」など）で除く	確実で安い。定型でない営業メールは通る
3. AIの分類	「営業メール・不要な連絡」を種類の1つとして判定させる	言い回しが違っても判定できる。誤分類の可能性がある
4. 記録	除外したものも、消さずに記録に残す	誤って除外した場合に、あとから取り戻せる

4番目が特に大切です。営業メールに見えても、実は新規の取引の相談だったということが起こりえます。除外したメールを削除せず、「営業メール」という種類で記録に残し、週に1回ほど、人が一覧で見直すようにすると、取りこぼしを防げます。誤って除外したメールの傾向が分かれば、ルールや説明の改善にも使えます。

個人や企業からの営業メールのなかには、特定電子メール法などの法令に関わるものもありますが、法的な対応が必要な場合は、専門家に相談してください。この記事の範囲は、受信側の仕分けの仕組みです。

誤分類への備え：人が確認する場所を設計する

AIによる分類は、完全ではありません。誤分類が起きることを前提に、「誤っても被害が小さい」仕組みにしておくのが、運用の要です。

確認の窓口を1つ作る

「判定できないもの」と、AIの確信が低いものを、1つの確認用の窓口（共有のチャンネルや、管理表の「要確認」の一覧）に集めます。担当者が、毎日決まった時間に、そこを見て、手動で正しい届け先に回します。人が確認する件数が少なければ、負担は小さく、見落としも防げます。

誤りを記録して、設計に戻す

人が確認して、AIの判定を直したときは、その内容を記録します。「サービスの問い合わせ」と判定されたが、実際は「サポート」だった、という記録が溜まると、どの種類の境目で誤りが多いかが分かります。そこで、種類の説明に、境目の判断基準を追記します。この見直しを、最初の1〜2か月は、週に1回行うのが目安です。

緊急度が高いものは、確認を通さずに通知する

緊急度が高いものは、確認を待たずに、先に担当へ通知します。誤って高と判定しても、担当が少し確認する手間が増えるだけですが、本当に緊急のものを見落とすと、被害が大きくなるためです。つまり、迷ったときは、緊急側へ寄せる設計にします。

AIの出力が崩れたときの備え

AIの出力が、想定した形で返ってこないことがあります。たとえば、種類の名前が少し違う、空の結果が返る、といったケースです。n8nのText Classifierには、出力の形式を自動で直す「Auto-Fixing」という設定もあります。それでも直らない場合は、確認用の窓口に回す、という最後の受け皿を、流れの中に入れておきます。仕組みが止まって、問い合わせが届かなくなる状態が、一番避けたいからです。エラーが起きたときに、管理者に通知する設定も、あわせて入れておきます。

通知とCRM登録の設計

分類の結果は、通知と記録に使います。この部分の設計が悪いと、せっかく分類しても、現場で使われなくなります。

通知の内容は、読まなくても判断できる形にする

担当者に届く通知には、次の項目を入れます。

• 種類と緊急度
• 差出人と、会社名（分かる場合）
• 内容の要約（2〜3行）
• 元のメールやフォームを開くリンク
• 返信の期限の目安

要約だけで判断が終わってしまわないよう、必ず元の内容へのリンクを付けます。緊急度が高いものは、通知の見た目を変えて、目立たせます。通知先は、個人宛より、チームの共有チャンネルのほうが、休暇や不在のときの対応の抜けを防げます。

CRMには、1件ずつ記録を残す

CRMや管理表には、受信日時、差出人、種類、緊急度、要約、対応状況、担当者を登録します。対応状況を「未対応・対応中・完了」のように持たせておくと、対応の抜けを、一覧で見つけられます。同じ差出人から、すでに記録がある場合は、新しい記録を作らずに、既存の顧客に紐づけると、やり取りの履歴がまとまります。

記録が溜まると、種類ごとの件数、返信までの時間、広告やサイトの経路別の問い合わせ数などが集計できます。振り分けの自動化は、手間を減らす施策であると同時に、問い合わせの実態を、データとして見られるようにする施策でもあります。

運用が始まってから見る数字

稼働したあとは、次の数字を月に1回ほど見て、設計を直します。

見る数字	分かること	直し方の方向
種類ごとの件数	どの種類が多いか。少なすぎる種類がないか	種類を統合する、または分ける
「判定できないもの」の割合	種類の定義が実態に合っているか	多ければ、新しい種類を足す、説明を直す
人が判定を直した件数	どの境目で誤分類が多いか	説明に境目の判断基準を追記する
返信までの時間	通知が実際の対応につながっているか	通知先、緊急度の基準を見直す
未対応のまま残っている件数	対応の抜けがないか	リマインドの通知を足す

とくに「返信までの時間」は、自動化の価値をいちばん直接に示す数字です。振り分けの前と後で比べられるよう、始める前の数字も、おおまかに記録しておきます。

通知が多すぎると、見られなくなる

通知は、増やせば安心というものではありません。1日に何十件も通知が来ると、担当者は慣れて、通知そのものを見なくなります。次のように、種類と緊急度で、通知の出し方を変えると、見られる通知を保てます。

• 緊急度が高い：担当者個人にも、メンションつきで通知する
• 通常：チームの共有チャンネルに、まとめて通知する
• 低い：通知は出さず、一覧に記録して、1日1回のまとめの通知で知らせる
• 営業メール：通知しない。週1回の見直しのときに、一覧で見る

また、担当者が通知を受け取ったあとの動き（返信する、別の担当に回す、対応不要にする）も、あらかじめ決めておきます。通知から次の行動までが決まっていないと、「見たけれど、誰かがやるだろう」という状態になり、対応の抜けが生まれます。通知を出す仕組みと、対応の担当を決めるルールは、セットで作ってください。

担当が不在のときの扱い

休暇や不在で、担当者が通知を見られない場合に備えて、代わりの担当を決めておきます。自動化の流れに、担当の不在を判定する仕組みを入れるのは複雑なので、最初は、個人ではなくチームの共有窓口に通知する形にして、チーム内で拾えるようにするのが現実的です。

本番で動かす前の確認項目

2週間の試験が終わって本番に切り替えるときは、次の項目を確認してから動かします。一つでも欠けると、問い合わせが届かなくなる場所があります。

• 判定できなかったものが、破棄されず、確認用の窓口に届く設定になっているか
• テスト用の問い合わせを、フォームとメールの両方から送り、通知とCRM登録まで届くか
• エラーが起きたとき、管理者に通知が届くか（わざと失敗させて確かめる）
• 営業メールとして除外したものが、記録に残っているか
• 通知を受ける人と、確認用の窓口を見る人が、名前で決まっているか

この確認は、設定を変えたあとにも同じ手順でやり直します。テストの問い合わせを、毎回同じ数件で用意しておくと、変更の前後で結果を比べやすくなります。

設定を変えるときのルール

種類の説明や、緊急度の基準を直すと、判定の結果が変わります。変更したときは、変更の日付と内容を記録しておき、変更の前後で、誤りの件数がどう変わったかを見ます。担当者を決めて、勝手に設定が変わらないようにしておくと、原因の切り分けがしやすくなります。

種類を増やしたくなったときの考え方

運用が進むと、「この種類を細かく分けたい」という要望が出てきます。そのときは、分けたあとの種類に、実際に別の担当や別の手順があるかを確認します。件数が月に数件しかない種類は、別に立てず、既存の種類の中にまとめて、要約の中で区別するほうが管理しやすいです。種類が増えると、AIの判定の揺れと、確認の手間も増えるためです。

逆に、「判定できないもの」の中に、同じような内容が繰り返し入ってくる場合は、新しい種類として切り出す合図です。確認用の窓口の記録を、月に1回、種類ごとに眺めて、増やすか統合するかを決めます。

小さく始める2週間の進め方

最初から全部を自動化しようとせず、「分類と通知」だけを先に動かして、人の確認を残したまま、少しずつ広げます。

期間	やること	確認すること
1〜3日目	過去の問い合わせ100通ほどを、種類と緊急度で人が分類する。件数の多い順に、種類を5〜7個に決める	種類の境目で迷うものがどれくらいあるか
4〜7日目	種類の名前と説明、緊急度の基準を書く。過去の100通で、AIの判定を試し、人の分類と比べる	一致する割合、誤りが多い境目
8〜10日目	受信から通知までの流れを作る。通知は、まず確認用の窓口だけに出す	流れが止まらないか、エラー時の通知が届くか
11〜14日目	実際の新着で試す。AIの判定は、全件、人が確認する。誤りを記録して、説明を直す	誤りの件数と傾向、担当者の負担

2週間の終わりに、誤りが少ない種類から、人の確認を外し、担当者へ直接通知します。誤りが多い種類は、確認を残したまま、説明を直して試します。この「確認を外す」判断は、数字を見て、種類ごとに行います。

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よくある質問

Q. Gmailのフィルタだけで十分ではありませんか？

送信元や、決まった件名で分けられるものなら、フィルタで十分です。フィルタは、検索条件に合うメールにラベルを付ける、転送するなどの操作ができます。ただし、本文の意味で判断する分類や、CRMへの登録、チャットへの通知までを行いたい場合は、自動化ツールとAIを組み合わせるほうが、対応の幅が広がります。

Q. AIの分類の精度は、どれくらい出ますか？

種類の定義の質と、問い合わせの内容によって大きく変わるため、一般的な数字は示せません。自社の過去のメールで、人の分類と比べて、一致する割合を測ってから判断してください。誤りが多い境目は、説明を直して、再度比べます。

Q. 誤って営業メールとして除外してしまうのが心配です。

除外したメールを削除せず、記録に残して、週に1回ほど一覧で見直す運用にします。また、除外の判定は、最初は人が確認する期間を設けて、誤りが少ないことを確かめてから、自動に切り替えます。

Q. 小さな会社でも、導入する価値はありますか？

問い合わせが月に数十件程度でも、対応の抜けを防ぐ効果が見込めます。件数が少ないうちは、AIを使わず、ルールと、通知とCRMへの登録だけから始めて、種類の判断に迷うことが増えてから、AIを足す進め方もあります。

Q. メールの内容をAIのサービスに送っても、問題ありませんか？

お客様の個人情報を含むため、利用するサービスの規約とデータの扱いを確認する必要があります。入力した内容が学習に使われない設定や、法人向けのプランを選ぶことに加え、送る内容を、必要な部分に絞る方法もあります。社内のルールは、事前に決めておいてください。

まとめ：ルールで確実に、AIで柔軟に、迷いは人に回す

問い合わせの自動振り分けは、ルールとAIの両方を使い、迷ったものを人に回す、という設計で、安全に始められます。

• 送信元や定型の件名で決まるものは、ルールで処理する。本文の意味で判断するものだけを、AIで分類する
• 種類は「次に誰が何をするか」で分け、最後に「判定できないもの」を置く
• 緊急度の基準は文章で書いて、AIにも社内にも同じものを使う
• 営業メールは、除外しても消さずに記録に残し、定期的に見直す
• 最初の2週間は全件を人が確認し、誤りが少ない種類から確認を外す

まずは、過去の問い合わせ100通を、人の手で種類に分けてみてください。分けにくいものが多い場合は、種類の設計から見直します。

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