対応範囲（回答→実行）
Velros AI vs チャットボット
チャットボットは質問に答えますが、実際の会社の仕事は回答のあとに残ります。Velros AIは、問い合わせを振り分け、社内対応の下書きを作り、承認待ちまでつなげます。
Velros AIが違うやり方をすること
買う前に決めておく判断の基準
対応範囲（回答→実行）
承認の統制
誤答のリスク
買う前に見る三つの基準
承認の統制
誤答のリスク
比べる基準は、人の時間が減るかどうかです。
月額や制作費だけを見るのではありません。実際の運用の負担がどこまで減るのかを、同じ基準で比べます。
価格表より先に見る三つの運用の軸
対応範囲（回答→実行）
導入の前に、人とスタッフが実際に使っている時間を見ます。
承認の統制
業務が変わっても、毎週直し続ける人がいるかを見ます。
誤答のリスク
問題が起きたとき、だれが、なぜ、どう処理したのかが残るかを見ます。
DECISION TABLE
人が見る比較表
対応範囲（回答→実行）
測定できる
承認の統制
測定できる
誤答のリスク
測定できる
Before
導入の前に迷うこと
だれが運用するのか
変わったらだれが直すのか
問題の根拠は残るのか
Velros
運用ルールとして残るもの
1
対応範囲（回答→実行）
2
承認の統制
3
誤答のリスク
違いは、導入したあとも見え続けます。
繰り返しの質問に答えるだけで止まらず、注文、予約、見積もり、クレームの状態も一緒に整理します。
社内の担当者が対応するチェックリストと顧客に送る下書きを分けて作ります。
リスクのある問い合わせはすぐ送らず、承認待ちに残します。
任せる仕事と、確認する仕事を分けます。
人が毎回つかまらないよう、リスクのある仕事だけを確認し、ほかは処理の流れの中で回します。
人が確認
人が残す判断
根拠の記録
運用の記録
運用の判断
専門家が入る部分
人が残す判断
チャットボットは答えるだけですが、Velros AIは注文・返金・送信のような実行を人が確認したうえでのみ進めます。
運用の記録
初回応答時間、後続対応の完了率、承認待ちの件数、未解決の問い合わせを見ます。
専門家が入る部分
Velrosの専門家は、会話の流れよりも実際の業務完了の基準を先に設計します。
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詳しく
チャットボットは答え、会社の仕事は答えの後ろに残ります
チャットボットは窓を一つ開きます。よくできたものは、よくある質問に正確に答えます。しかし顧客が尋ねるのは、答えを得るためではなく、何かを実現するためです。返金を受け、予約を変え、見積もりをもらうために。
この選択肢が本当に得意なこと
- 答えが一つの質問
- 営業時間、場所、配送状況。即座に、正確に。
- 二十四時間
- 人が眠っているあいだも窓は開いています。
- 初回応答
- 待たせないというだけで、離脱は減ります。
費用が実際に発生する場所
- 答えのあとに残る仕事
- 返金は計算され、予約は変更され、見積もりは書かれなければなりません。チャットボットはその手前で止まります。
- 人に渡したあと
- 「担当者におつなぎします」は、問題を移しただけで、減らしてはいません。
- 積み上がりません
- 会話は覚えても、会社の基準は育ちません。人が直した文言が次の会話に届きません。
これが正解である場合
- 問い合わせがそのまま仕事のすべてである業
- 尋ねて答えれば終わるなら、チャットボットで足ります。
- 答えの後に何も続かないとき
- 実行を伴わない質問。
- まず応答時間を縮めたいとき
- 何もかも遅いことが最大の問題なら、先に窓を開けます。
よく聞かれること
- チャットボットを外す必要がありますか
- ありません。答えが一つの質問はそのままに、答えの後に残る処理を続けます。
- 顧客はAIと話すのを嫌がりませんか
- 嫌がられるのはAIではなく、解決しないことです。取り消せない実行は、やはり人が確定します。
- 返金を自動で処理しますか
- しません。理由と期限、送料の負担まで整えたカードを人へ上げます。
比べ終わったら、人の時間が戻るほうに決めてください。
自社の状況を比べる最後まで運用するのは誰ですか。
人の確認はどれだけ減りますか。
問題が起きたとき、根拠は残りますか。