Claude Product Query Tool
営業やサポート向けの、社内の技術情報をチャットで答えるAI
🛠️ 自分で作れる度★★★★★🗾 日本でやれる度★★★★★
🧩どんなサービス？ 6つのポイント
👤誰が使う？
従業員500人くらいの会社の情報システム部門がお金を払う。
😩困っていたこと
パスワード再設定やVPNがつながらないといった同じ質問が毎日届く。担当者の時間がそれで埋まってしまう。
✅してくれること
簡単な問い合わせは手順書を見て自動で解決する。権限やお金、セキュリティの話は人に回し、関係する資料を添えて渡す。
🤖AIの役割
問い合わせ文を読み、社内の手順書からどの記事が合うかを選ぶ。
💰お金の仕組み
中身は無料公開し、会社への導入と運用を月額€4,000の契約で請け負う。
📈うまくいっている証拠
45件の試験データで55.6%を自動解決。実際の顧客での実績はまだない。
🛠️自分でも作れる？
🧑💻率直なところ
作れる。仕組みは単純で、手順書の整理とAIのAPIがあれば1ヶ月ほどで試作できる。社内システムとのつなぎ込みは会社ごとの作業になる。
🗾日本でやるなら
中堅企業の情シスや、情シス代行の会社に売る。初期導入30万円＋月5〜10万円ほどで、まず1社で試してもらう形がよい(たぶん)。手順書が日本語でバラバラなことが多く、その整理ごと請け負うと喜ばれる。
👣最初の一歩
知り合いの会社の情シスに、よくある問い合わせ上位20件を聞く。それを手順書にして、自動で答えられる割合を見せる。
✨まねするならこのアイデア
- 情シス代行会社向けの一次回答AI
- 社労士事務所向けの労務質問さばきAI
- 学校の先生向けのタブレット不具合窓口AI
- 不動産管理会社向けの入居者問い合わせ仕分けAI
- ネットショップ向けの返品問い合わせ仕分けAI
🔬らぼのひとこと
「危ない話はAIに判断させない」という線引きを、手順書側に書いておくのが上手です。全部答えるAIより、止まれるAIのほうが会社は安心して契約します。節約額より安い値段にして「元が取れる」と示す売り方もまねしやすいです。
🔎 くわしい点数と情報源
- devto_aihttps://dev.to/madebyexpert/i-built-an-l1-ticket-deflector-that-knows-when-to-stop-langgraph-human-in-the-loop-4fd3
- officialhttps://github.com/zedxter/l1-ticket-deflector
原文: A LangGraph agent that resolves routine L1 tickets and escalates sensitive ones to a human.