LLM(大規模言語モデル)×RAG(検索拡張生成)で自社専用のチャットボットを作成
社内データやマニュアル、製品情報、パンフレットを活用し、適切な回答を行うチャットボットを作成いたします。
社内利用：業務効率化と情報共有の促進
社内利用においては、チャットボットが社内規定や手順書の即時検索を可能にし、業務効率を大幅に向上させます。新入社員のトレーニングサポートにも活用でき、スムーズな業務習得を支援します。さらに、プロジェクト管理や進捗報告の自動化により、管理業務の負担を軽減し、より創造的な業務に時間を割くことができるようになります。
顧客対応：24時間365日のサポート体制の実現
顧客対応面では、チャットボットが24時間365日のサポート体制を実現します。製品やサービスに関する問い合わせへの迅速な回答が可能となり、顧客満足度の向上につながります。カスタマーサポートの負荷を軽減することで、人的リソースをより複雑な問題解決や顧客との直接的なコミュニケーションに集中させることができます。また、顧客の購買履歴や好みに基づいたパーソナライズされた製品推奨を行うことで、販売促進にも貢献します。
CASE1：教育関連企業様 顧客対応チャットボット
学校案内、学費などの質問へ解答
LINE公式アカウントにChatGPT回答を実装致しました。
課題
学校に関する情報を求める問い合わせが増加する中、特に学費や入学手続きに関する質問が多く寄せられていました。これにより、スタッフの負担が増し、迅速な対応が難しくなるという課題がありました。また、問い合わせが集中する時期には、回答の遅延が発生し、潜在的な学生やその保護者に対して満足のいくサービスを提供できないリスクもありました。
施策
LINE公式アカウントにChatGPTを実装し、自動で質問に回答できるシステムを導入しました。具体的な施策は以下の通りです。
• ChatGPTの導入: 自然言語処理技術を活用したChatGPTをLINE公式アカウントに組み込み、ユーザーからの質問にリアルタイムで対応できるようにしました。
• FAQデータベースの構築: よくある質問をデータベース化し、ChatGPTが迅速かつ正確に回答できるよう準備しました。
成果
• 対応時間の短縮: ChatGPTによる自動応答により、問い合わせ対応時間が大幅に短縮されました。これにより、スタッフはより複雑な問い合わせや他の業務に集中できるようになりました。
• ユーザー満足度の向上: 24時間いつでも質問できる環境が整い、ユーザーは必要な情報を迅速に得られるようになりました。これが結果としてユーザー満足度の向上につながりました。
• 効率的なリソース配分: スタッフの負担軽減と業務効率化が図られ、人員配置やリソース配分がより効果的になりました。
CASE2：教育関連企業様 社内DX
社内データ、マニュアル、ノウハウをFAQ化
自社サーバー内にAIアプリを構築し、社内データ、マニュアルやノウハウのデータのナレッジを作成。
課題
社内に蓄積されたデータやマニュアル、ノウハウが活用されていない。情報を探すのに時間がかかるといった問題が生じている。社内のマニュアルやノウハウ、業務内容の伝達をスムーズに行いたい。
施策
自社サーバー内にAIアプリを構築し、社内データやマニュアル、ノウハウを集約してFAQ形式でナレッジベースを作成しました。具体的な施策は以下の通りです。
• 各部門から提供されたデータやマニュアルをもとにナレッジを作成。
• 各ナレッジをもとにRAG（検索拡張生成）を設計。
• LLM（大規模言語モデル)の選定と設計を行い、業務に最適化。
• 継続的な更新と改善を定期的に行っています。
成果
• 情報検索時間の短縮:社員は必要な情報を迅速に取得できるようになり、生産性が向上。
• 業務効率の向上: 重複した質問や問い合わせが減少し、社員は本来の業務に集中できる環境が整備されました。
• ナレッジシェアの促進: 社内の知識共有文化が醸成され、新入社員や異動者への教育コストも削減。
