AIエージェント活用事例
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仕事・リサーチ実装例

問い合わせメールを分類して担当者に届ける自動化

n8nがサポート用メールボックスを監視し、各メールに分類・要約・優先度を付けて、適切な担当者のチャットへ送ります。

n8n

使い方

  1. 投稿者は、家族が経営する小さな家電店のサポート用メールボックスを監視するn8nワークフローを共有しました。
  2. メールごとに1回の情報抽出呼び出しで、分類（支払い・技術・営業・その他）、短い要約、確信度、文面の調子と緊急性に基づく優先度を取得し、担当者のチャットへ送ります。
  3. 確信度の低いメールは特定の担当者ではなく専用の確認チャンネルへ送り、モデルが推測した分類をメモとして添えます。

結果

投稿者は具体的な数値を示していません。確認チャンネルを見ると、モデルがよく迷う分類が分かり、プロンプトの改善に使えると述べています。

補足

ワークフローのJSONと、情報抽出に使った4つのプロンプトは投稿者のGitHubリポジトリにあるとのことです。実際の店舗で運用した結果は記事にありません。

出典

Reddit 原文 ↗

プロンプト例 · n8n

サポート用メールボックスに届くメールを分類・要約し、担当者別のチャットルームへ送るn8nワークフローを作ってください。

入力：監視するメールボックス［アドレス］、分類一覧［例：支払い、技術、返品、その他］、分類ごとの担当者とチャットルーム［Slack・Telegramなど］、確信度の基準［例：低い場合は確認チャンネルへ］。まず、利用中のn8nでこのメールボックスとチャットツールを接続できるか、メール本文をAIモデルに送ってよいか確認してください。

実装手順：1）新着メールの送信者、件名、本文を読み取る。2）1回のAI呼び出しで、分類、2〜3行の要約、確信度（高・中・低）、優先度（文面の調子と緊急性に基づく）を決めた形式で取得する。分類一覧はプロンプト内に置き、後から文章を編集するだけで変更できるようにする。3）確信度が高または中なら、担当者のチャットに送信者、件名、要約、優先度の表示を送る。4）確信度が低ければ確認チャンネルへ送り、モデルが推測した分類をメモとして添える。5）メールへの返信や削除は組み込まない。

成果物：インポートして使えるワークフローJSON、分類プロンプトの全文、担当者へ送るチャットメッセージの例。まず過去のメール10通で試し、分類結果を表で示してください。確認チャンネルに送られたメールを見て、プロンプトの改善点をまとめてください。