営業事務の「問い合わせ地獄」をAIコールシステムで解消！本来業務に集中できる未来へ

「電話が鳴るたびに仕事が分断される」—営業事務の構造的な負荷

営業事務の疲弊は、忙しさの量だけで起きているわけではありません。
本質は“仕事の分断”です。資料作成や社内調整に集中しているときに電話が鳴り、在庫確認・納期確認・発送確認・請求の確認へと頭が切り替わる。戻ろうとした瞬間にまた鳴る。この繰り返しが、仕事の質を確実に削ります。

しかも問い合わせの多くは、悪意のある難問ではありません。むしろ定型質問です。
定型であるがゆえに「誰でも答えられるはず」と見なされやすく、仕組み化の優先度が下がり、結果として人が頑張り続ける領域になります。

定型問い合わせが“高コスト”になる理由

定型質問に対して、人が毎回同じ手順で答えると、目に見えないコストが積み上がります。
確認のためにシステムを開く、履歴を探す、営業担当に確認する、折り返す、メモを残す。
さらに、口頭のやりとりは記録のばらつきが出やすく、情報が散ります。散るほど、次回の問い合わせでまた同じ作業が発生します。

この状態では、ベテランほど負荷が高くなります。
「この顧客は例外」「この条件は営業に確認」「この商品は現場の方が早い」—暗黙知で回っているからです。
暗黙知は回る一方で、属人化が進み、休みが取りづらくなり、継続性が落ちます。

AIコールで変えられるのは“電話の処理”ではなく“運用の形”

AIコールシステムの価値は、電話そのものを消すことではありません。
電話を、扱える情報の形に変えることです。

たとえば、一次対応で用件を分類し、必要情報を揃え、記録し、担当者に渡す。
この流れが整うと、営業事務は「都度対応」から「判断と調整」に移れます。
結果として、問い合わせに飲み込まれない組織になります。

成果が出る設計：情報が“整って届く”状態を作る

問い合わせ自動化で失敗する典型は、回答を自動化しただけで、運用が変わっていないケースです。
本当に効くのは、問い合わせが来たときの情報が“整って”担当者に届く状態です。

たとえば「納期はいつですか？」という問い合わせが来たとき、AIが聞くべき情報は決まっています。
商品、数量、届け先、希望日、注文番号、担当者名。
これが揃えば、担当者は最短で判断できます。揃っていなければ、結局折り返しと確認が増えます。

「何を聞けば判断できるか」を先に定義する

問い合わせ対応が辛いのは、実は“答える”こと自体ではありません。
判断のために必要な情報が揃っていない状態で電話を受けてしまうことが、疲弊の原因です。

ここで有効なのは、問い合わせ種別ごとに「判断に必要な情報」を先に定義することです。
納期なら、注文番号・商品・数量・届け先・希望日。請求なら、請求書番号・対象期間・支払条件。出荷なら、追跡番号・出荷日・配送会社。
この“必要情報の定義”があるだけで、会話の形が揃い、対応は安定します。属人化も減ります。

社内連携の詰まりは「情報」ではなく「責任の境界」で起きる

営業事務の問い合わせは、営業・現場・経理など複数部門を跨ぎます。
そして詰まるのは、情報がないからというより、責任の境界が曖昧だからです。

「この判断は誰がするのか」「どの条件なら営業に回すのか」「どの条件なら経理に回すのか」。
境界が曖昧だと、電話のたびに“社内調整”が発生し、対応が遅れ、結果として問い合わせが増えます。
自動化は、情報連携の前に、この境界を明文化することで効きます。

顧客体験は「丁寧さ」より「確実さ」で上がる

問い合わせを自動化すると「冷たい対応になるのでは」という不安が出ます。
ただ、問い合わせの多くは“急いでいる”から起きています。欲しいのは雑談ではなく、確実な回答です。

重要なのは、答えられるものは即答し、答えられないものは「何が分かっていて、何が分からないか」を明確にして、必要な情報を回収し、次のアクションを約束することです。
この確実さがあると、顧客のストレスは減り、結果として電話は減ります。

“自動化の順番”を間違えない

いきなり全ての問い合わせを自動化しようとすると、現場は混乱します。
最初に狙うべきは、頻度が高く、回答が定型で、失敗したときの影響が小さい領域です。

そこで運用が回り、記録と通知が整ってから、例外処理や個別条件に広げる。
この順番を守ると、現場の抵抗が減り、導入は「仕事が楽になる」という実感として浸透します。

事例イメージ：中断回数が減ると、成果は後から付いてくる

メーカー系企業では、在庫・納期問い合わせが重なり、営業事務が終日中断される状態が続いていました。
一次対応を整えた結果、電話の回数よりも先に変わったのは「中断回数」でした。
中断が減ると、資料の精度が上がり、社内の手戻りが減り、顧客対応のスピードが上がります。
この連鎖で、部門全体の“仕事が前に進む感覚”が戻ってきます。

問い合わせを“減らす”より、問い合わせの流れを整える

問い合わせ対応を改善する議論は「電話を減らす」がゴールになりがちです。
しかし現場で効くのは、電話を減らすことよりも、問い合わせが来たときの流れを整えることです。

問い合わせは、必ず“次の作業”を発生させます。
在庫なら引当、納期なら生産・出荷の確認、請求なら経理への連携。
この“次の作業”が誰の責任で、どこに記録され、どう通知されるかが曖昧だと、電話の回数に関係なく現場は疲弊します。

情報源を一本化できない組織ほど、電話が増える

問い合わせが増える組織には共通点があります。情報が複数の場所に散っていて、「聞いたほうが早い」状態になっていることです。
在庫はExcel、出荷は別システム、請求は紙、例外対応はベテランの頭の中。
こうなると、顧客も社内も、電話に頼るのが合理的になってしまいます。

AIコールを導入する前に、まず“正”となる情報源を決める必要があります。
すべてを統合できなくても構いません。最低限「何を見れば良いか」が決まっているだけで、対応は安定し、例外処理が減ります。

「例外」を設計しない自動化は必ず破綻する

自動化で一番難しいのは、例外です。
VIP顧客、特別な取引条件、イレギュラーな納期、担当者指名。
ここを曖昧にすると、AIの回答が現場の運用と噛み合わず、クレームか手戻りになります。

重要なのは、例外をなくすことではなく、例外が来たときに“正しく人に渡る”ことです。
例外条件の定義と、引き継ぎ先の固定、そして記録の統一。ここが整うと、自動化は現場に受け入れられます。

「記録が残る」ことが、問い合わせの質を変える

電話対応が苦しい理由のひとつは、終わった瞬間に情報が消えることです。
メモが残っても、誰が見られるか分からない。履歴が残っても、探せない。
この状態だと、同じ問い合わせが何度でも発生します。

AIによる一次対応で、受付内容が要約され、担当者に通知され、履歴として残る。
これが回り始めると、問い合わせは“対応”から“改善”へ変わります。
どの問い合わせが多いかが見え、案内の改善や運用の見直しにつながるからです。

BellのAI電話で補完できる領域（電話を“情報”に変える）

問い合わせの入口が電話に偏っている現場ほど、AI電話の価値が出ます。
BellのAI電話で一次受付し、必要情報を揃え、通知と記録まで一気通貫でつなぐことで、営業事務は“電話に振り回されない”状態に近づきます。

まとめ：営業事務の強さは「静かな運用」に宿る

営業事務の仕事は、目立たないほど強い。
問い合わせが整理され、例外が正しく流れ、記録が残り、改善が回る。
この静かな運用が整ったとき、営業事務は“問い合わせ対応係”ではなく、組織の推進力になります。

まとめ：営業事務を「問い合わせの受け皿」から「業務の推進役」へ

営業事務の価値は、問い合わせに答えることではなく、業務を前に進めることです。
定型対応を仕組みに移し、情報を整えて流す。
この再設計ができると、営業事務は組織の推進力になり、結果として売上や顧客満足にまで効いてきます。