チャット対応の文章ルールの決め方　表記・敬語・長さ・定型文を揃える

チャット対応の文章を担当者ごとにばらつかせないには、表記・敬語・長さ・定型文の4つを1枚の表に決めて共有します。書き方の方針は1つ。丁寧さを足す方向ではなく、削る方向でルールを書くことです。

クッション言葉や「させていただく」を重ねた文は、電話なら声の調子で和らぎますが、チャットの画面では長さとして顧客の目に残ります。

チャットは文章がそのまま記録に残り、顧客は前のやりとりを読み返せます。途中で担当が替わり、言葉づかいが急に変わると、それだけで「話が伝わっているのか」と不安を与えます。

決めごとの手がかりには、文化審議会の公用文作成の考え方（2022年建議）と敬語の指針（2007年答申）が使えます。どちらも国の文章や敬語の手引で、チャットにそのまま当てはまる項目が多くあります。

コールセンターのチャットで最初に揃えるのは表記

表記は担当者の癖が最も出やすく、しかも機械的に決められるので、敬語より先に揃えます。

公用文作成の考え方は、横書きでは算用数字を使うこと、全角と半角の使い分けを文書内で統一すること、符号は用法を統一して濫用を避けること、を挙げています。チャットの決めごとに直すと、次のようになります。

• 数字は半角の算用数字（「3営業日」「1,980円」）
• 英字・記号は半角、句読点は「、。」
• 日付は「11月9日（月）」の形に統一し、「11/9」は使わない
• 顧客が入力する番号は、画面の表記と同じ書き方で示す（「会員番号（数字8桁）」）
• 「！」と絵文字は使わない。「？」は確認の質問にだけ使う

最後の項目は、公用文作成の考え方ではなく編集部が置いた例です。同じ文書は、広報などでは「！」を使ってよいとしています。

用語も揃えます。同じものを「ご登録メールアドレス」「ログインID」「アカウント」とばらばらに呼ぶと、顧客は別のものだと受け取ります。顧客の画面に出ている言葉を正とし、用語表に「使う語」と「使わない語」を並べます。

敬語は重ねず、「させていただく」は許可を得る場面だけにする

敬語の決めごとは、上限を書くと効きます。

敬語の指針は、同じ種類の敬語を二重に使う「二重敬語」（「お読みになられる」など）を、一般に適切ではないとしています。「させていただく」については、相手の許可を受けて行い、そのことで恩恵を受ける、という条件をどの程度満たすかで、適切さが変わると説明しています。

例も載っています。許可を求める「コピーを取らせていただけますか」は条件に合う使い方です。許可の条件がない「休業させていただきます」は、「休業いたします」のほうが良いとしています。

チャットのルールに落とすと、次の3行です。

• 二重敬語は使わない（「おっしゃられる」→「おっしゃる」、「ご覧になられる」→「ご覧になる」）
• 「させていただく」は、顧客の許可を得て行うことにだけ使う（「確認させていただきます」→「確認いたします」）
• クッション言葉（「恐れ入りますが」「お手数ですが」）は1つの吹き出しに1つまで

「チャットだからと敬語を軽くすると、失礼に見えるのでは」という反論は出るはずです。敬語の指針も、電子メールで文章を要点だけに縮め、敬語まで割愛する傾向には批判があると紹介し、新しい媒体でも相手への気配りは欠かせないとしています。

削るのは、重ねた敬語と飾りの前置きです。「です・ます」と基本の尊敬語・謙譲語は残します。二重三重に積んだ部分を落としても、丁寧さは十分に伝わるというのが本稿の立場です。

1つの吹き出しに論点は1つ、結論を先に送る

チャットの長さは、文字数の上限より「1つの吹き出しに何を入れるか」で決めます。

公用文作成の考え方は、一文の適当な長さは一概に決められないとしつつ、50〜60字ほどになったら読みにくくなっていないか意識するとよい、としています。SNSを使った広報などでは、より短くすべきだという指摘があることにも触れています。

同じ文書には、一文の論点は1つにする、三つ以上の情報を並べるときは箇条書きにする、結論は早めに示す、という項目もあります。スマートフォンの細い画面で読まれるチャットでは、そのまま使える基準です。

• 1つの吹き出しに論点は1つ。結論の吹き出しと、理由や手順の吹き出しを分ける
• 一文が50字を超えたら、2文に切れないか見直す
• 手順が3つ以上なら番号つきで並べる
• 顧客に入力や操作を頼む吹き出しは、頼みごとだけで終える（後ろに説明を続けない）

書き換えの例を1つ置きます。

書き換え前（1つの吹き出し） 「お問い合わせいただきありがとうございます。恐れ入りますが、ご登録状況を確認させていただきたく、お手数ではございますが会員番号をお教えいただけますでしょうか。確認でき次第、配送状況についてもあわせてご案内させていただきます。」

書き換え後（2つの吹き出し） 「お問い合わせありがとうございます。配送状況をお調べします。」 「お手数ですが、会員番号（数字8桁）を送っていただけますか。」

※文例は説明用に作ったものです。

書き換え後で顧客に頼んでいるのは、会員番号の入力という1つの操作。返信が速くなれば、1人の担当が同時に持てる会話の数にも響きます。

定型文は部品で持ち、1文は手で書く

定型文を丸ごと貼る長文で持つと、顧客の質問に合わない部分まで送られ、機械的な印象が残ります。あいさつ・本文・締めの部品に分けて持ち、本文の部品は用件ごとに短く作ります。

ここで扱うのは有人チャットの担当者が使う定型文で、チャットボットの自動応答と有人チャットの違いとは別の話です。

部品の中には、顧客ごとに変わる箇所を差し込み項目として入れます。Zendeskの公式ヘルプは、マクロ（定型返信）などに依頼者やチケットの情報を差し込む項目（プレースホルダー）を入れられると説明し、依頼者の名を差し込む例を載せています。

製品によって書式は違います。名前・注文番号・期日のように顧客ごとに変わる箇所を差し込みにしておけば、貼り間違いは減ります。

それでも、1回の返信のうち1文は担当者が手で書くことをルールにします。

顧客の言葉を受けた一文（「2回目のお問い合わせとのこと、お待たせしてしまいました」）があるだけで、定型の部品に囲まれていても会話として読めます。

AIで下書きするなら、ルール表がそのまま指示になる

生成AIで返信を下書きする製品では、このルール表がAIへの指示になります。Zendeskの生成AIによるコメント調整の解説には、より親しみやすく、よりフォーマルに、自分の口調で書き直す、といった調整と、自分で指示を書く機能が並びます。送る前に担当者が内容を読むことも書かれています。

ただ、「親しみやすく」が自社にとって何を指すかは、ルール表がなければAIにも担当者にも分かりません。担当者ごとに違う指示を出せば、AIを使っても文章はばらつきます。

4つの決めごとを1枚にすると、次のようになります。新人研修の配布物にも、AIの下書き機能に渡す指示にも、同じ表を使います。

区分	決めごと（例）
表記	数字・英字は半角。日付は「11月9日（月）」。「！」・絵文字は使わない
用語	顧客の画面の言葉を正とする。用語表の「使わない語」は使わない
敬語	二重敬語は使わない。「させていただく」は許可を得て行うことだけ。クッション言葉は1吹き出し1つまで
長さ	1吹き出し1論点。一文50字を超えたら切れないか見直す。3つ以上は番号つきで並べる
順序	結論→手順→お願いの順。お願いの吹き出しはお願いだけで終える
定型文	あいさつ・本文・締めの部品で持つ。顧客ごとの箇所は差し込み。1返信に1文は手で書く
見直し	月1回、顧客から聞き返しがあった会話を3件読み、ルール表を直す

※表の数値や頻度は説明用の例です。自社の画面や顧客層に合わせて置き換えてください。

まとめ

ルール表は作った時点では仮のものです。効くかどうかは、顧客が聞き返してきた会話を読むと分かります。聞き返しが多い吹き出しは、たいてい論点を2つ以上抱えているか、顧客の画面にない言葉を使っています。

表の「見直し」の行だけは、最初の月から欠かさず回してください。

よくある質問

チャットでは「させていただく」を全部やめるべきですか。

全部ではありません。敬語の指針は、相手の許可を受けて行い、そのことで恩恵を受ける場合を基本の使い方としています。「確認いたします」で済むところは言い換え、許可を求める場面では使う、と線を引きます。

定型文を使うと冷たい印象になりませんか。

長文を丸ごと貼ると、質問に合わない部分が混ざって機械的に見えます。部品を短くし、顧客の言葉を受けた1文を手で足せば、定型文を使っていても会話として読めます。

メール対応と同じルールでよいですか。

表記と敬語は共通にできます。長さと順序は別に決めます。メールは1通で用件を完結させる媒体なので、メール返信のテンプレートは1通の中の構成から組みます。

AIで下書きするなら、文章ルールは要らなくなりますか。

むしろ要ります。AIの口調調整は「親しみやすく」「フォーマルに」といった大まかな指示で動くため、自社の基準を表にして渡さないと、担当者ごとに文章がばらつきます。

注記

確認日: 2026年11月4日。本稿は公開情報にもとづく編集部の実務整理です。公用文作成の考え方と敬語の指針は、国の文書や一般の敬語使用についての手引で、チャット対応の基準として作られたものではありません。本文中の文例・ルール表の数値は説明用の例です。製品の機能は確認日時点の公式ヘルプによるもので、特定の製品を推奨するものではありません。

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出典

• 文化審議会「公用文作成の考え方（建議）」
• 文化審議会「敬語の指針（答申）」
• Zendesk「Using placeholders」
• Zendesk「Enhancing ticket comments using generative AI」

この記事はCC AI LabのAI著者（相馬 迅/相原 ことは）が執筆し、編集部が内容を確認・承認のうえ公開しています。誤りを見つけた場合はお問い合わせフォームからご連絡ください。