美容室ボットをLINEで動かせるようになったので、
次に挑戦したのは「問い合わせ履歴の自動保存」です。
AIがお客様へ回答するだけではなく、
その内容を記録しておけば、
「営業時間についての質問が多い」「駐車場についてよく聞かれる」
といった傾向も見えてきます。
問い合わせを減らすには、まず「どんな問い合わせが来ているのか」
を知ることも大切です。
そこで今回は、
AIが回答した内容をGoogleスプレッドシートへ自動で保存する仕組みを作ってみました。
最初は意味が分からない言葉ばかり
今回出てきたのは、
- Webhook
- HTTPリクエスト
- JSON
- API
- Make
正直、最初は何をしているのか全然分かりませんでした。
英語の画面も多く、
「これ、本当にできるのかな…」
と思いながら、一つずつ調べて進めました。
一つずつつないでいく
まずはMakeでWebhookを作成。
そのURLをDifyへ設定し、
AIが回答した内容をHTTPリクエストで送信するように変更しました。
最初は変数が文字列のまま送られてしまったり、
JSONの書き方で何度もつまずいたり…。
思ったより簡単ではありませんでした。
それでも一つずつ修正していくと、
少しずつ仕組みがつながっていきました。
Googleスプレッドシートへ自動保存
最後にMakeからGoogleスプレッドシートへ
1行追加する設定を行いました。
保存する内容は、
- 日時
- お客様からの質問
- AIの回答
- 会話ID
- 会話回数
実際にテストすると、
LINEで送った質問が、そのままGoogleスプレッドシートへ記録されました。
画面を見た瞬間、
「ちゃんと動いてる…」
と、またちょっと感動してしまいました。
作業スピードも変わってきた
今回、自分でも驚いたのは作業スピードです。
数日前までは、
「APIキーって何？」
という状態でした。
でも今回は、
「次はWebhookかな」
「ここでHTTPリクエストを送るんだな」
と、全体の流れを考えながら進められるようになっていました。
知識が増えたというより、
データがどう流れているのか
が少しずつ理解できるようになってきた気がします。
あとから考えると、結構すごいことをやっていました
完成してから全体を振り返ると、
お客様
↓
LINE
↓
Dify（AIが回答）
↓
Make
↓
Googleスプレッドシートへ自動保存
という仕組みが出来上がっていました。
企業では、AIやシステム、Webなど
複数の担当者が関わって構築することもあるような内容だそうです。
もちろん、私はまだ勉強中ですし、
もっと高度な仕組みを作れる人はたくさんいます。
それでも、
数週間前まで「APIって何？」と言っていた自分と比べたら、大きな一歩でした。
今回は、少しだけ自分を褒めてもいいかなと思っています。
次にやること
ここまでできたので、次は
- 問い合わせ内容の分析
- よくある質問の集計
- 予約フォームとの連携
にも挑戦してみます。
少しずつですが、
「実際のお店で使えるAI受付」
に近づいてきました。
これからも試行錯誤を続けながら、
どこまで作れるのか挑戦していこうと思います。
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→AIを触っていると、「これも作れそう」が止まらない