問い合わせ対応をAIで自動化｜Codex×GPT-6 Astraで企業リサーチの仕組みを作る3ステップ【依頼文つき】
この記事は、YouTube「事業者向けのClaude Code・Codex活用術」の動画の内容を文字でまとめたものです。画面の操作も含めて見たい方は、上の動画をどうぞ。 YouTubeで見る ↗
問い合わせ対応は、返信を書く前の「相手を調べる時間」からAIに任せられます。みやっち🧑💻が代表を務める株式会社AI Orchestraでは、会社ホームページのお問い合わせフォームに1件入ると、AIが相手の会社の基本情報を調べ、問い合わせ内容からニーズを推測して、分析メールを届けます。同じ内容はNotionのデータベースにも溜まっていきます。作ったのは非エンジニアのみやっち🧑💻自身で、この仕組みは今も毎日動いています。この記事では、2026年10月3日に公開したYouTube動画の中身を、Codexへの依頼文つきの3ステップに整理してお伝えします。
問い合わせ対応のAI自動化とは: 問い合わせ対応のAI自動化は、問い合わせフォームに届いた1件ごとに、AIが相手の会社の基本情報のリサーチと、問い合わせ内容からのニーズの推測を行い、結果をメールとデータベースに残す仕組みを指します。返信するかどうか、どう提案するかの判断は人が行い、AIが担うのはその手前の下調べです。
上の画面は、デモ用の架空データで動かした分析メールです。画面の操作も含めて見たい方は、記事の先頭の動画をどうぞ。
問い合わせが来るたびに、人は何を調べているのか
会社ホームページに問い合わせが届くと、多くの人は同じことをします。相手先の企業名で検索する。ホームページやIR資料を開く。そこから「何に困っていて、何を求めているのか」を推測する。
みやっち🧑💻の会社も、Claude Code・Codexを使う前は、この商談準備に時間をかけていました。みやっち🧑💻の計測では、1時間かかっていた商談準備が、今は5分で済んでいます。
今は、問い合わせが入った時点でAIが会社名でリサーチを走らせ、問い合わせ内容から先方のニーズを推測し、どうアプローチすれば話が進みやすいかの下準備まで済ませてくれます。ここからは、その作り方を3つのステップで説明します。
ステップ1: 人がやっていることを書き出す
業務をAIに任せるとき、最初にやるのはAIを触ることではありません。今、人がやっていることを書き出すことです。
問い合わせ対応の場合、みやっち🧑💻が実際にやっていたのは次の流れでした。
- 社名で検索して、従業員数や売上高などの会社規模を調べる
- ホームページやIR資料を読む
- 問い合わせ内容に書かれたことをもとに、ニーズを推測する
- そのうえで提案資料を作り、最初の商談に臨む
整理すると、下調べとしてやっているのは「会社の基本情報のリサーチ」と「ニーズの推測」の2つです。
ここを飛ばして「問い合わせ対応を自動化して」とだけ頼むと、AIは何をどこまでやればいいのか分かりません。自分の手順を言葉にできた分だけ、AIに渡せる仕事になります。
ステップ2: Codexに渡すコンテキストを集める
次に考えるのは、Codexにどこまでの情報を伝えたら、自分が思うとおりの仕事をしてくれるかです。この「AIに渡す前提情報」をコンテキストと呼びます。問い合わせ対応の自動化で集めたのは3つでした。
- 会社ホームページのURL: 問い合わせフォームの記入項目に合わせてリサーチが走るので、URLをそのまま入れて「ここにお問い合わせフォームがあります」と伝える
- 人がやっているワークフロー: ステップ1で書き出した内容を伝えたうえで、それを自動化したいと伝える。みやっち🧑💻はここを音声入力で入れています
- アウトプットの形: AIの仕事の結果を、どこで・どんな形で受け取りたいかを決める
3つめが見落としやすいところです。みやっち🧑💻の会社では、問い合わせが入ると通知メールが届きます。そこで、リサーチが終わったら分析メールも届くようにしました。ただ、メールは流れていく情報（フロー）です。あとから一覧で見返せるように、溜めておく場所（ストック）としてNotionのデータベースも作ってもらうことにしました。
次の文面は、動画で送った依頼文をもとにしたものです（記事用に一部を省いています）。1行目のURLだけ、自分の会社のものに置き換えてください。
（自社の会社ホームページのURL）
ここにお問い合わせフォームがあります。
お問い合わせがあったら、
1. 会社の基本情報のリサーチ
2. お問い合わせ内容から分かるニーズの推測
を自分で手動でやっているんですが、これを自動化する仕組みを作りたいです。
お問い合わせがあったら、通知メールと分析メールを送ってほしい。
あと、Notion にお問い合わせのデータベースを溜めていってください。特別な書き方はしていません。もとの依頼文は音声入力で入れたもので、話し言葉のままです。入っているのは、場所、今やっていること、受け取り方の3つだけです。
ステップ3: Codexに依頼する——モデルはGPT-6 Astraを選ぶ
ここまでできたら、集めたコンテキストをそのままCodexに送ります。ここから先は、Codexが仕組みを組み立てていきます。Notionやメールなど、ほかのサービスとつなぐところではCodexから確認を求められるので、内容を読んで答えながら進めます。
送る前に、1つだけ決めておくことがあります。仕組みを作るときにCodexで選ぶモデルです。みやっち🧑💻は動画で「Codexを使うときは必ずAstraで」と話していて、実演の画面でもモデルはGPT-6 Astraです。
理由は、安いモデルで試すと「AIが今どこまでできるのか」の限界値が分からないからです。事業に使うなら、新しい仕組みを最初に作るときこそ、その時点で一番賢いモデルで試す。そこで「このくらいはできる」という感覚を身につけていくことが大事だ、というのがみやっち🧑💻の考えです。GPT-6 Astraは利用枠の減りが速いモデルなので、普段使いのモデルとの分け方はCodexのクレジットを実測した記事も参考にしてください。
依頼を送り、Codexとのやり取りと動作の確認を重ねると、問い合わせが入るたびに「リサーチ完了」のメールが届き、Notionにもデータが溜まっていく仕組みができあがります。
上の画面は、動画用に用意したデモ専用のデータベースで、並んでいるのはすべて架空のデータです。動画では触れていませんが、自分で作るときは、テストの問い合わせを1件入れて、メールが届くか、Notionに1行増えるかを自分の目で確かめることをおすすめします。Notion側のデータベースをどう設計するかは、Notion自動化の5ステップに詳しく書きました。
分析メールが届いたあと、人は何をするのか
これまでは、問い合わせが届くたびに社名で検索して会社規模を調べ、ホームページやIR資料を読み、問い合わせ内容からニーズを推測して、ようやく提案の準備に入っていました。
今は、通知メールに続いて分析メールが届きます。開いた時点で、相手の会社の概要と、推測されるニーズが揃っている。人は、その内容を読んで、どう返すか、何を提案するかを決めます。みやっち🧑💻の会社では、素早い一次対応と、問い合わせ先に合わせた提案ができるようになりました。
気をつけたいのは、AIの調べた内容は下準備であって、結論ではないことです。同じ名前の別の会社を拾うことも、古い情報を拾うこともありえます。分析メールは必ず自分で読み、気になる点は元の情報を確かめてから使ってください。問い合わせで預かった情報をAIサービスで扱うことは、自社のプライバシーポリシーの利用目的に書いておき、判断に迷う点は専門家に確認すると安心です。
みやっち🧑💻式3ステップは、問い合わせ以外の業務にも使えるか
使えます。動画の最後で、みやっち🧑💻は今回の作り方を次の3つにまとめています。
- 人がやっていることを書き出す: 自分が毎回やっている手順を、そのまま言葉にする
- Codexに渡すコンテキストを集める: 場所・手順・受け取り方の3つをそろえる
- 情報の受け取り方をフローとストックで決める: 通知メールで気づき、一覧で見返せるようにする
みやっち🧑💻はこの1年、YouTubeでの発信を控えて、自分の会社のAI化と、一人社長から大企業までの伴走支援を重ねてきました。その中で確立したのが「みやっち🧑💻式・事業者のためのClaude Code・Codex活用術」で、今回の動画でいえばこの3ステップです。みやっち🧑💻は動画で、これを社内業務の効率化における公式だと話しています。
自分が相手のどこを見て、何を推測しているか。この手順は人によって違います。だから、自分の手順を書き出して、そのままAIに渡せることが、Claude Code・Codexで自分用の仕組みを作る理由になります。問い合わせ対応に限らず、社内の業務を任せるときは、書き出す・集める・受け取り方を決める、の順番は変わりません。Codexに任せられる仕事の広がりは、Codexの業務活用例5選にまとめています。
よくある質問
プログラミングの経験がなくても作れますか
この仕組みを作ったみやっち🧑💻自身が非エンジニアです。動画では、手順を書き出してCodexに依頼し、メールとNotionに結果が届くところまでを実演しています。ただし、頼んで終わりではありません。Codexからの確認に答えること、テストの問い合わせを入れて結果を確かめることは、自分でやる必要があります。
Codexをまだ触ったことがありません。何から始めればいいですか
インストールからサインインまでの流れは、Codexの始め方にまとめています。動画の概要欄にも、最初の設定手順をまとめた案内があります。
Notionを使っていなくても同じことはできますか
Notionでなくても、考え方は同じです。大事なのは、流れていく通知（フロー）とは別に、あとから一覧で見返せる置き場（ストック）を1つ決めることです。みやっち🧑💻の会社ではNotionを選びましたが、すでに顧客管理をスプレッドシートで回しているなら、依頼文の最後の1行をその置き場に書き換えて試してみてください。
まずは動画で、画面ごと確かめる
文章で流れをつかんだら、次は実際の画面を見るのが近道です。依頼文を入れるところから、分析メールが届き、Notionにデータが溜まるところまで、5分39秒の動画にまとめています。
YouTube動画「会社HPの問い合わせをAIで自動分析！GPT-6 Astraで受注率を爆上げ」を見る
見終わったら、自分が問い合わせのたびにやっていることを、紙に書き出してみてください。そこが、この仕組みづくりの1歩目です。
