配達日の確認電話を、AIへ。
電話対応は約8割減。
ドライバーは配達に集中。
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動機
- 配達日の確認電話がつながらず、希望日の確認まで含めて、他の作業がそのたびに止まっていた
- お客様からの折り返しがドライバーに入り、配達中は出られずに顧客対応の品質が下がっていた
- 大阪・埼玉の2拠点で、同じ電話業務を人が繰り返していた
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活用
- 配達日の連絡を Rabona AI が架電。都合が悪ければ置き配を提案し、置き配も難しければ希望日と時間帯を聞き取る
- 不在時は留守番電話にメッセージを残して自動で再架電。折り返しの電話も受電AIが配達日を案内
- 配達日の確定や希望日は Chatwork へリアルタイムに通知され、担当者がその場で確認できる
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効果
- 配達日に関する電話対応の約8割を削減し、ドライバーは配達に集中できるように
- 大阪拠点で先行して運用を開始し、埼玉拠点へ展開。2拠点で同じ仕組みを活用
- 今後は担当者ごとのカレンダーやルートと連動した希望時間帯の受付へ発展させる構想
抱えていた課題
つながらない確認電話と、
配達中に鳴る折り返し。作業が止まっていた
株式会社ZAP（ZAP TRANSPORT）は、大阪府堺市に本社を置く軽貨物の配送会社です。宅配便・スポット便・ルート便から企業専用便、長距離配送、倉庫保管の3PLサービスまで手がけ、大阪の泉大津倉庫と埼玉の入間倉庫を拠点に、電動アシスト自転車をはじめとする商品の配送と組立を行っています。お客様のご自宅へ商品をお届けする仕事では、事前に配達日をご連絡し、ご都合を確認する電話が欠かせません。ただ、この電話が地味に重い業務でした。かけても一度でつながるとは限らず、つながらなければかけ直しになる。ご都合が悪ければ希望日を伺い、それを配車に反映する。倉庫での積み込みや伝票の処理など他の作業がある中で、電話のたびに手が止まってしまう状態でした。もう一つの課題が折り返しです。お客様は着信を見て折り返してくださるのですが、その電話を受けるのは配達中のドライバーです。運転中や納品中には出られませんし、出られたとしても落ち着いて話せる状況ではない。お客様をお待たせしてしまい、顧客対応の品質が下がってしまうことが気がかりでした。
Rabona AI を導入したきっかけ
ドライバーが手でかけていた電話を、
AIの架電へ。まず大阪から始めた
検討の出発点は、ドライバーが手動で行っていた配達日の調整電話を、そのままAIの自動架電に置き換えられないか、というものでした。配達日を伝え、ご都合を聞き、難しければ代案を提案する。会話の流れは決まっているので、AIに任せられる余地は大きいと感じていました。一方で気になっていたのは、誤った案内をしてしまうリスクです。ここは、通話がすべて録音され全文テキストで残ること、AIが判断できないケースは担当者へ引き継ぐ流れを最初から組み込めることを確認して、任せる判断をしました。配達先のリストはCSVで取り込むだけで、配達日や時間帯といった項目も一緒に読み込んでAIが会話の中で使ってくれます。いきなり全拠点で切り替えるのではなく、大阪拠点で先行して運用を始め、実際の通話を確認しながら会話の細部を調整したうえで、埼玉拠点へ広げる進め方をとりました。運用開始後も、曜日だけで答えられたときの日付の認識や、時間帯の読み上げ方など、実際の通話で気づいた点を Rabona AI 側と一緒に調整しています。
活用方法 ── 架電
配達日をご案内し、難しければ置き配。
置き配も難しければ希望日を伺う
現在の架電の流れはこうです。Rabona AI がお客様に電話をかけ、ご注文いただいた商品の配達予定日をご案内します。その日で問題なければ、そのままお届けです。ご都合が悪い場合は、ご不在でもお受け取りいただけるよう、玄関先などへの置き配をご提案します。置き配で良ければ、配達員が迷わないように、お車の色や外壁の色といった目印まで伺います。置き配も難しい場合は、配達予定日以降でご都合のよい日を、一つずつ最大三つまでお聞きします。ここでAIが日程を確約することはありません。伺った希望日は担当者に引き継がれ、配車の状況を見て人が確定のご連絡をします。この流れにしたことで、AIが勝手に約束してしまう心配がなく、人は「かけ直し」ではなく「調整」だけに時間を使えるようになりました。通話の結果は、配達日の確定・置き配・希望日・不在といったラベルで整理され、担当者の Chatwork へリアルタイムに通知されます。配達日が確定した案内も同じように届くので、担当者はチャットを見るだけで状況を把握できます。
配達日連絡の架電フロー。配達日の案内から置き配の提案、希望日の聞き取りまでをAIが担い、日程の確定だけを担当者が行う。
活用方法 ── 不在と折り返し
出なかったお客様には留守番電話と自動再架電。
折り返しも受電AIが対応する
電話に出ていただけなかったお客様への対応も、AIが引き受けています。不在の場合は留守番電話に配達日のご連絡である旨のメッセージを残し、時間を変えて自動で再架電します。人がかけ直しの回数や時間を管理する必要はありません。そして、留守番電話を聞いたお客様からの折り返しも Rabona AI が受電します。折り返しの電話に対して、受電AIが配達予定日をご案内し、ご都合が悪ければ希望日や時間帯、置き配の可否を架電と同じ流れで聞き取ります。以前はこの折り返しが配達中のドライバーに入っていましたが、いまはドライバーが電話に出る必要がなくなり、運転と納品に集中できています。お客様側も、配達中で出られない相手にかけ直す手間がなくなりました。受電の内容も架電と同じく Chatwork に通知され、録音と全文テキストが残ります。
折り返し電話の受電フロー。配達中のドライバーが電話に出る必要がなくなり、内容は Chatwork へ通知される。
導入後の効果と今後の展望
電話対応の約8割を削減。
次は担当者のカレンダーと連動させたい
導入してみて、配達日に関する電話対応は約8割を削減できました。確認の電話をかける、つながらなければかけ直す、折り返しに出る、希望日を聞いて伝える。この一連の作業がAIに置き換わり、人が関わるのは希望日をもとに配車を確定する部分だけになっています。取締役代表の松岡秀樹からは「いざ入れてみたら、これはもう素晴らしい」という言葉をもらっています。大阪拠点で先行して運用を始め、埼玉拠点にも広げたことで、2拠点で同じ仕組みを使えるようになりました。今後の希望としては、希望日の聞き取りをもう一段進めたいと考えています。担当者ごとのカレンダーや配送ルートを分析したうえで、お客様ごとに伺った時間帯をそのままカレンダーに追加できるようになれば、確定の連絡まで含めてさらに手間が減るはずです。この点は Rabona AI 側でも現在開発を進めているとのことで、実装を楽しみにしています。
