LLMに個人情報を渡さずにCS問い合わせ対応エージェントを作るThis article explains how to build a CS support agent that automates repetitive…
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従業員番号やメールアドレスを使うサービスでは登録・ログイントラブルが頻発するが、個人情報をLLMに送らずにCS対応を自動化するエージェントの設計手法を解説している。
This article explains how to build a CS support agent that automates repetitive account-verification inquiries without exposing personal information to the LLM, reducing manual CS workload.
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「カンリー福利厚生」を開発するカンリーのエンジニアが、顧客企業の従業員向けサービスで頻発する登録・ログイントラブルへの問い合わせ対応を、個人情報をLLMに渡さずに自動化する設計手法を公開した。定型的だが手間のかかるCS業務をAIエージェントで軽減しつつ、プライバシーを守る実装の一例として参考になる内容だ。
「カンリー福利厚生」は、顧客企業の従業員がメールアドレスと従業員番号で登録して利用するサービスだという。勤務先が管理する番号で本人確認を行うこの方式には、業種を問わず共通の運用課題がある。登録時の番号の入力ミスや、雇用区分の変更に伴う番号の変わり目で、登録やログインにつまずく利用者が一定数現れる点だ。1件ごとの対応は定型に近いものの、アカウントの調査や勤務先企業への確認往復が発生するため、CSの対応時間は静かに積み重なっていく。
記事では、この往復作業をエージェントで自動化する構成を解説している。ポイントは、従業員番号のような個人情報をLLMへ直接送らずに処理する点にある。近年、生成AIを業務に組み込む際は、入力データが外部サービスに送信・学習利用されるリスクが懸念され、個人情報や機密情報の取り扱いが導入の障壁になりやすい。この課題に対し、個人を特定できる情報(PII)をLLMの処理経路から切り離す設計が有効と見られる。
一般に、こうしたエージェントは、LLMが問い合わせの意図を判断し、外部のツールやデータベースを呼び出して回答を組み立てる「ツール実行」の仕組みを用いることが多い。個人情報の照合や本人確認といった機微な処理を、LLMではなく従来型のシステム側に担わせれば、AIには判断や文章生成だけを任せる形にできる。ローカル環境で動作するLLMの活用も、データを自社環境内にとどめる観点から、プライバシー配慮の選択肢のひとつとなり得るだろう。
定型的な問い合わせが多い領域では、こうした自動化によってCSの負荷を下げつつ、対応品質を一定に保てる可能性がある。一方で、AIの誤判断や本人確認の精度は運用上の重要な論点であり、どこまでを自動化し、どこから人間が介在するかの線引きが実装の鍵になりそうだ。個人情報保護と業務効率化を両立させる具体例として、同様の本人確認型サービスを持つ企業にとって示唆に富む取り組みと言えるだろう。
Customer support teams that verify user identities face a quiet, recurring cost: many tickets are almost identical, yet each still requires manual investigation and back-and-forth with outside parties. In a post on Zenn, a developer named Koizumi at Canly, who works on the "Canly Employee Benefits" (カンリー福利厚生) service, explains how his team set out to automate this kind of work with an AI agent while deliberately keeping personal information away from the large language model.
The setup is a specific but widely shared pattern. Canly Employee Benefits is used by employees of client companies, who register with an email address and an employee number, with identity confirmed against the number the workplace manages. Services built on this "verify against a workplace-managed number" method share a common operational theme regardless of industry: a predictable share of users stumble during registration or login. The two causes highlighted are input errors when entering the number, and the transition points where a number changes as an
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