CREが実践するAI活用による業務効率化

こんにちは、CRE（Customer Reliability Engineer）担当の森田です。

CREは、カスタマーサポート（CS）とプロダクト開発チーム（PE）の橋渡しとして、技術的な課題の解決や、ユーザー体験の改善を担う役割です。以前の記事 tebiki CREのはじまりとこれからでは、CREチームの立ち上げやその役割について紹介しました。

あれから時間が経ち、現在CREは4名体制で、次のような幅広い業務を担当しています。

いずれも速度と確実性の両立が求められる業務です。その中でも、“速度”を支えてくれているのが、生成AIの存在です。調査の初動、ナレッジの検索、説明文の整理など、さまざまな場面でAIツールが「次の一手」を後押ししてくれるようになっています。

本記事では、そんな日々の業務の中で、CREがどのようにAIを活用しているのか、ご紹介します。

CSからエスカレーションされた以下のような技術的なお問合せに対応するのが、私たちCREの主要業務のひとつです。

これらの対応には、コードリーディングやPRの調査、場合によってはPEへの確認依頼が必要で、時間と労力がかかります。私は普段コードを書くことはなく、また、読み解くことも簡単ではないです。それでも、日々の業務で技術的な問い合わせに対応する上で、コードの仕様や動きを理解する必要があります。

かつては、以下のような流れで対応していました：

このプロセスは、毎回個人の記憶を頼りに人力で照合する必要があり、認知的な負担が積み重なるものでした。

業務効率化を図る中で、私たちは試験的にAIツールを次のように使い分けています。それぞれの強みを活かすことで、調査精度やスピードの向上だけでなく、心理的な負荷の軽減にもつながっています。

これらのツールを活用することで、特にコードの意図や実装経緯を調べるハードルが大きく下がりました。

以前は「これはエンジニアに聞かないと無理かも」と感じていた場面でも、ある程度自分で調査の仮説が立てられるようになったのは、大きな前進です。

ただし、誤回答のリスクがあるため、AIの出力をそのまま鵜呑みにすることはありません。特にお客様へのご案内に関わる場面では、必要に応じて開発チームへの確認や、別の手段での裏取りを行いながら活用しています。

また、これらのAIツールの活用においては、顧客情報や個人情報などの機微データは読み込ませていません。社内のコードベースやマニュアル、FAQなどに限って活用し、外部への情報流出リスクがないよう運用しています。

まだツールの導入から間もない状況ですが、以下の効果を実感しています。

AIはあくまで“補助ツール”であり、CREの本質は「お客様の体験をより良くすること」だと考えています。

そのために、CSと開発チームをつなぎ、技術的な課題を解決することが私たちの役割です。今後もAIや自動化を活用しながら、より本質的な業務に集中できる環境を整えていきたいと思います。

Tebiki社では一緒に働く仲間を募集しています！より良い顧客体験の実現に挑戦したい方は、ぜひ採用サイトをご覧ください。

▼採用HP