LINE×Slack 学習する窓口

LINE の問い合わせに答えていると、同じ質問が何度も来ます。 かといって、AI に全部を任せて自動で返すのは、間違った返事が出るのが怖い。

このワークフローは、その間を取ります。

• お客様の質問に似た過去の担当者の返信を探して、Claude が返信案を作る
• 返信案は、初期設定ではお客様には送らず、Slack のスレッドに出すだけ（お客様には受付の返事だけ）
• 担当者が Slack のスレッドに返信すると、そのまま LINE に届く
• 返信に #learn を付けたときだけ、個人情報を伏せて覚える。次から、似た質問に返信案が出る
• 自信があるものだけ、AI が LINE に直接返す設定（auto_reply）にもできる

learning-support-desk.json をダウンロード

n8n 公式のテンプレートにも提出して（2026年10月10日）、承認されました。 n8n の画面での公開の日付は、2026年10月12日です。承認されたのは英語版で、この記事で配っている日本語版は、審査を受けていません。n8n が内容を保証するものではありません。

なお、同じ筆者の、似た仕組みのテンプレートがもう1本あります。過去の問い合わせの履歴（個人情報を伏せたもの）から答える RAG で、n8n 公式には、英語版だけを出しています（この記事のような、記事も日本語版もありません）：Answer masked customer support tickets with Claude and Google Gemini RAG（n8n 公式のページ、英語）。

3本目の LINE×Slack（答えが決まるものを AI が即答し、残りを担当者に回す）に、担当者の返信から学ぶ輪を足したものです。LINE の設定と Slack のアプリの作り方は、3本目と同じです。

このワークフローが守っている3つの決まり

決まり	どうしているか
お客様に勝手に答えない	初期設定は auto_reply = false。返信案は Slack に出るだけで、お客様には受付の返事だけが届く
覚えるのは、担当者が選んだものだけ	返信に #learn が付いたものだけ覚える。付けなければ、LINE には届くが、覚えない
迷ったら、人に回す	似た質問がしきい値（0.75）に届かない、AI が「答えられない」と言う、下書きに [NAME] のような伏せ字が残る、のどれでも、担当者待ちになる

「覚えさせる」は、一度間違えると、同じ間違いが何度もお客様に届く仕組みです。だから、覚える側を、いちばん慎重に作りました。この記事の後半は、ほとんどそこで間違えた記録です。

4つの流れが1つのワークフローに入っています

流れ	何をするか
A. お客様の LINE	署名の確認、再送の除外、テキストだけを通す。質問の個人情報を伏せ（正規表現）、学習済みの Q&A から似たものを探し、Claude が返信案を作る。Slack のスレッドに出す（なければ新しいスレッドを作る）
B. 担当者の Slack の返信	人が書いた返信だけを LINE に送る（「//」で始まる社内メモは送らない）。#learn があれば、伏せて、確認して、覚える
C. 検索用の索引の作り直し	n8n の再起動で、検索用の索引（メモリ上）が消える。保存済みの Q&A から作り直す
D. 返信待ちの見張り	15分ごとに、返信待ちが長いお客様を Slack のスレッドで知らせる

付箋を除いて66ノードです。

実機で試した結果

LINE の公式アカウントと Slack のワークスペースにつないで、2026年10月10日に試しました（n8n 2.36.8、自分のパソコンの WSL で動かし、Cloudflare のトンネルで外から届くようにしました）。LINE から約6通、Slack から3回です（数は、私の記録から数えたもので、実行の記録とは突き合わせていません）。

やったこと	結果
「履いていない靴は返品できますか？」を送る	学習済みの Q&A（最初は英語で教えた1件だけ）に、類似度 0.80 で当たった。Slack に日本語の返信案が出た。LINE には受付の返事だけ
言い換えて「未使用の靴を送り返したいです」	類似度 0.83
「誕生日用のギフトカードはありますか？」	類似度 0.51 で、しきい値に届かず、「担当者の返信が必要」になった
Slack の返信に #learn を付ける	LINE にはタグなしで届いた。Slack に、伏せた Q&A（[NAME] [ID] など）が出た
学習したあと、auto_reply を ON にして「営業時間は何時までですか？」	類似度 0.85。AI が LINE に直接返した（LINE の API が受け付けた応答と、Slack の「AI が自動で返信した」の表示を確認）。末尾に「自動返信です」の一文が付く
n8n を実際に再起動する	起動の瞬間に索引の作り直しが動き、保存済みの3件が入り直した（実行の記録のイベント名は Instance started）

類似度は、少ない例での数字です。 質問を数問しか試していないので、しきい値 0.75 は、自分のデータで調整してください。

つまずいた5つと、直し方

1. 後から届いた別の質問と、結び付けて覚えてしまった

いちばん危ない失敗でした。

最初の作りでは、お客様ごとのデータに「最後の質問」を1つだけ持たせて、担当者が返信したら、それを「質問」として覚えていました。ところが、お客様が続けて2つ質問を送ってきて、担当者が最初の質問に返信すると、こうなりました。

• お客様：「履いていない靴は返品できますか？」→「誕生日用のギフトカードはありますか？」
• 担当者：返品の質問に答えて #learn
• 覚えたもの：質問＝ギフトカード、答え＝返品の案内（保存した表の行で確認しました）

このまま使うと、「ギフトカードは？」と聞かれるたびに、返品の案内が返信案に出ます。自動返信を ON にしていたら、お客様に届いていました。

直し方は2つです。

1. 担当者の返信が来るまでのお客様の書き込みを、5件まで全部残す（pending_inquiries）。担当者が返信したら空にする
2. 覚えるとき、Claude に「この返信は、番号のどれへの答えか」を番号（question_index）で選ばせる。はっきりしなければ 0 を返させて、覚えない

直したあと、「営業時間」と「駐車場」を続けて送り、営業時間にだけ答えて #learn を付けると、質問＝営業時間で覚えました。続けて、どちらにも関係ない「ありがとうございました。 #learn」を書くと、覚えず、Slack に「どのメッセージへの答えか、はっきりしない」と出ました。

2. まとめて届いた2人分の質問が、1人目の記録に書かれた

LINE の Webhook は、出来事の配列で届きます（複数の出来事が1回に入ることがあります）。4件（2人分のテキスト、スタンプ、友だち追加）をまとめて流して試すと、2人目の質問が、1人目のスレッドの記録を上書きしました。

原因は、1件ずつ処理する仕組み（Loop Over Items）の中で、前のノードの値を $('Extract message fields').first() で読んでいたことです。このノードには4件全部が入っていて、「最初の1件」は、いつも1人目でした。ループの中のノード（1件だけが通るもの）から読むように直すと、2人分が、それぞれの記録とスレッドに入りました。

3. 注文番号を伏せ損ねた

覚えるときの個人情報の処理は、正規表現（メール、電話、カード、郵便番号、番号類）と、Claude の2段階です。ここで、「My order number is A12345」の A12345 が、伏せられずに保存されました。

• 正規表現は、「order number」のすぐ後ろに番号が続く形しか見つけられなかった（間に「is」が入ると外れる）
• Claude も、このときは取りこぼした（同じ入力で、最初の試験では [ID] に伏せていました。取りこぼしの理由は、確かめていません。同じ日にプロンプトを足した直後でした）
• 最後の「伏せ漏れの確認」は、パターン（メール、電話など）を探すだけなので、番号だけの文字列は見つけられません

正規表現を直して、「is / was / は / が」を挟んだ形も見つけるようにしました（「order number is A12345」「注文番号は B98765」「Order number: C55555」「order #D77777」が [ID] になります）。

4. お店自身の電話番号まで伏せてしまった

担当者の返信に、お店の電話番号を書くと、個人情報として [PHONE] に伏せられます。伏せた答えから作る返信案は、「お電話でお問い合わせください」のような、曖昧な文になりました（実際に、電話番号を含む返品の案内が、そうなりました）。

設定のノード（Learning settings）に、お店自身の電話番号とメールを並べる欄（keep_contacts）を足しました。ここに書いたものは、伏せる処理の間は隠しておき、あとで元に戻します。Claude にも、「お店の連絡先なので、そのままに」と伝えます。伏せ漏れの確認でも、この欄のものは対象外です。

試すと、お店の電話番号とメールは残り、同じ返信の中のお客様の電話番号（090-…）は [PHONE] に伏せられました。 一致は、文字列がそのまま同じものだけです（03-1234-5678 と 0312345678 は別物として扱います）。

5. 返信待ちが2件以上あると、見張りが止まった

D（返信待ちの見張り）は、却下された4本目（フォローアップのリマインダー）の部品を使っています。返信待ちが2件あって、片方にまだリマインダーの記録が無いと、「Multiple matches」というエラーで止まりました。

記録を1件ずつ探す作りで、見つからなかった側の結果が、元のスレッドとの対応を失っていたためです。4本目のときは、返信待ちが1件だけの試験だったので、気づけませんでした。記録を、まとめて1回で読み、1つの Code ノードで、スレッドと突き合わせる作りに直しました。2件とも1回ずつリマインドされ、待ち時間を長くすると送られず、短くして2回目を動かすと回数が 1 から 2 になりました。

使うための設定

1. 取り込む

ダウンロードした JSON を、n8n の新しいワークフローに取り込みます。付箋に、同じ内容の手順があります。

2. Data Table を3つ作る

テーブル	列（すべて文字列。※のみ数値）
line_slack_threads	line_user_id, slack_ts, status, last_inquiry, customer_name, pending_inquiries
learned_qa	case_id, question_masked, answer_masked, status, learned_at, staff, note
followup_reminders	slack_ts, reminder_count ※, last_reminded_at

どのノードがどのテーブルを使うかは、取り込んだあと、Data table のノードで選びます。

3. 認証情報

認証情報	入れるもの
Header Auth（LINE）	Name は Authorization、Value は Bearer <チャンネルアクセストークン>
Crypto	Hmac Secret に LINE のチャンネルシークレット（署名の確認）
Slack API	ボットのトークン（xoxb-）と、アプリの Signing Secret
Anthropic	Claude Haiku 4.5
Google Gemini (PaLM) API	索引と検索の埋め込み。無料枠では、入力の内容が Google の製品の改善に使われ、人が読むことがあり、「個人情報を送らないように」と書かれています。有料の枠では、製品の改善に使われないと書かれています（Gemini API の追加利用規約、2026年10月10日に読みました）。お客様の質問を入れるなら、有料の枠にしてください

Slack のアプリの権限は、3本目と同じ（chat:write、channels:read、channels:history、reactions:write）です。作り方は3本目の記事にあります。

4. 設定のノード

• Config：auto_reply（初期値 false）、similarity_threshold（0.75）、受付の返事
• Learning settings：keep_contacts（お店の電話番号とメール。初期値は見本なので、必ず書き換える）
• Reminder settings：待ち時間、回数、営業時間

5. 公開して、URL を貼る

公開したら、Receive LINE webhook の本番 URL を LINE Developers の Webhook に、Slack message の本番 URL を Slack アプリの Event Subscriptions に貼ります（ボットのイベントは message.channels）。覚えた Q&A は空から始まるので、数問送って、#learn 付きで返信し、似た質問を送って確かめてください。

使う前に知っておくこと

• お客様の質問は、名前を伏せられないまま、Gemini（埋め込み）と Claude（返信案）に送られます。 検索のときは、正規表現（メール、電話、番号類）で伏せますが、お客様の名前までは分かりません。覚えるときの2段階の処理とは違います
• お客様の書き込みの原文は、スレッドのテーブルに残ります（last_inquiry、pending_inquiries）。いつまで持つかを、決めてください
• LINE の通数を使うのは、担当者の返信（push）だけです。自動返信と受付の返事は、無料の reply です。無料プランは月 200 通です
• 見張り（D）は、15分ごとに動きます。 月に約 2,900 回（96回 × 30日の計算で、実測ではありません）。実行ごとに数える n8n Cloud では、誰も待っていなくても数えられます。頻度を下げるか、外してください
• Slack のボットの投稿でも、n8n が動きます。1通あたりの実行回数は、今回は数え直していません（3本目の実測では約3回でした）
• テキストだけです。画像やスタンプは無視します

確認していないこと

• 質問の数が少ない。 実機の質問は数問、類似度は数個の値です。しきい値 0.75 が、ほかのお店に合うかは分かりません
• 日本語で学習した答えと、日本語の質問の組み合わせ。 最初に覚えさせたのは英語の Q&A でした。日本語で覚えた分で、類似度の分布は測っていません
• 長く運用したときのこと。 Q&A が数百件になったときの検索の精度、メモリ上の索引の大きさ、再起動の頻度
• 複数の担当者が、同じスレッドに書くとき。 同時に #learn を付けたときの動き
• 本物のお客様のデータ。 試験は、自分のアカウントと、作った質問だけです
• Gemini の有料枠の実際の扱い。 規約のページに書かれていることを読んだだけで、動かして確かめてはいません
• Claude Haiku 4.5 以外のモデル。 伏せる処理と、返信案の作成は、このモデルだけで試しました
• n8n Cloud での動き（自分のパソコンで試しました）

次に読む

• 答えが決まるものを AI が即答し、残りを担当者に回す、元になった作りなら LINE×Slack 問い合わせ対応
• AI の返信案を、担当者が承認してから送る作りなら LINE 承認版
• n8n の実行回数の数え方と、実際の費用なら n8nの料金と実際の費用
• テンプレートを n8n 公式に提出した記録なら n8n公式テンプレートに提出する