社内FAQ・顧客問い合わせ・ヘルプデスク対応を、LLMベースのAIチャットボットで効率化します。自然な日本語で質問でき、回答できない案件は人にスムーズに引き継ぐハイブリッド設計です。
社内FAQ、顧客問い合わせ、ヘルプデスク対応をAIチャットボットで効率化します。
お客様が直面している主な課題
「パスワードのリセット方法は？」「有給の申請手順は？」「納期の目安は？」など、定型的な質問が毎日大量に来る。FAQ集を作っても読まれず、結局メールやチャットで質問が飛んでくる。
問い合わせ対応に追われて本来の業務に集中できない。特定の担当者に質問が集中し、その人が休むと対応が止まる。採用しても教育に時間がかかり、すぐには戦力にならない。
社外からの問い合わせやグローバル拠点からの質問が営業時間外に来るが、翌営業日まで放置される。顧客満足度の低下や商機の逸失につながっている。
対応ノウハウが特定の担当者の頭の中にしかない。その人が異動・退職すると対応品質が一気に下がる。マニュアルはあっても更新が追いつかず、実態と乖離している。
私たちが提供する具体的な解決策
社内FAQ、製品マニュアル、サポート履歴、社内規程などをナレッジベースとして取り込み、自然文の質問に対してAIが根拠付きで回答するチャットボットを構築します。従来のシナリオ型と異なり、「想定外の聞き方」にも柔軟に対応できます。
AIで対応しきれない複雑な質問や、クレーム対応・契約に関わる判断が必要な場面では、有人オペレーターにスムーズに引き継ぎます。引き継ぎ時にはAIとの会話履歴と要約を自動で渡し、利用者が同じ説明を繰り返す必要をなくします。
Webサイトのチャットウィジェット、Slack、Microsoft Teams、LINE、メールなど、利用者がすでに使っているチャネルにチャットボットを展開します。どのチャネルからの質問でも同じナレッジベースで回答を生成し、対応品質を統一します。
LLMベースのチャットボットが解決すること
従来のシナリオ型チャットボットは、あらかじめ用意した選択肢の分岐で回答にたどり着く仕組みです。想定された質問にはすぐ答えられますが、想定外の聞き方をされると「お探しの回答が見つかりません」で終わります。選択肢の維持コストも高く、FAQが増えるほど分岐が複雑になって管理しきれなくなります。
LLMベースのチャットボットは、質問の意味を理解して回答します。「経費精算の申請期限はいつ？」でも「出張後いつまでに経費を出せばいい？」でも、同じ規程の同じ条項から回答を引き出せます。選択肢を設計する必要がなく、FAQが増えてもナレッジを追加するだけで対応範囲が広がります。
ただし万能ではありません。回答精度が100%にならない以上、間違えたときのフォローが必要です。確信度の低い回答を検知して自動で有人に引き継ぐ、回答に根拠文書を併記して利用者が自分で確認できるようにする、といった「間違える前提の設計」が、実際に現場で使われるチャットボットには不可欠です。
実際のお客様の成功事例
課題
情報システム部門2名で社内の IT問い合わせ（パスワードリセット、VPN接続、ソフトウェアインストール等）を対応していたが、月200件以上の問い合わせが集中。本来やるべきセキュリティ対策やインフラ改善に手が回らない状態が続いていた。
解決策
Slackに社内ヘルプデスクボットを導入。IT関連FAQ150件と社内マニュアルをナレッジベースとして取り込み、定型的な質問にはAIが即座に回答。対応できない質問は情シス担当者にSlackメンションで引き継ぐ設計とした。
成果
課題
製品の仕様・施工方法・メンテナンス手順に関する問い合わせが月300件以上。技術サポート担当4名で対応していたが、製品カタログ200種類以上の仕様を全て把握するのは困難で、回答に時間がかかったり、営業時間外の問い合わせが翌日以降に持ち越されていた。
解決策
製品カタログ、施工マニュアル、FAQ集をナレッジベースとしたAIチャットボットをWebサイトに設置。製品型番を指定すると仕様・施工方法を回答し、回答に該当するカタログページへのリンクを併記。複雑な技術判断が必要な質問は有人サポートに引き継ぐ設計とした。
成果
提供サービスの詳細
シナリオ型のように「決められた選択肢から選ぶ」のではなく、自然な日本語での質問に柔軟に対応します。質問の表現が多少違っても意図を理解して回答を生成します。
AIが対応できない質問、クレーム、契約に関わる判断はスムーズに有人オペレーターへ引き継ぎます。会話履歴の自動要約で、引き継ぎ後の対応品質も維持します。
FAQ・マニュアル・サポート履歴の更新をチャットボットのナレッジに自動反映。「古い情報で回答してしまう」リスクを防ぎ、常に最新の情報で対応します。
質問内容の分類、自動回答率、エスカレーション率、利用者満足度を可視化するダッシュボードを提供。改善すべきFAQの特定や、新規ナレッジの追加判断に活用できます。
このサービスの背景にあるデータ活用の考え方
社内文書RAGで成果が出る案件と、PoC止まりになる案件の分かれ目。
記事を読む →発注先候補をどう絞り、何を比較すれば外さないか。検討段階で押さえる判断軸。
記事を読む →受託開発のフェーズごとに発注側がやることを整理した実務ガイド。
記事を読む →PoC・本番化・運用フェーズごとの費用内訳と、見積もり比較で見るべきポイント。
記事を読む →発注先のプロンプト設計力を見抜くために、発注検討者が押さえるべき基礎。
記事を読む →お客様からよくいただく質問にお答えします
シナリオ型は事前に設定した選択肢と回答のツリーに沿って応答するため、想定外の質問には対応できません。AIチャットボットはLLMとRAGを活用し、自然文の質問を理解してナレッジベースから適切な回答を生成します。質問の表現が多少違っても意図を汲み取れるため、利用者の使い勝手が大きく向上します。
ナレッジベースに該当する情報がない場合は「この質問にはお答えできません」と回答し、有人対応に引き継ぐ設計を標準としています。回答に根拠文書を併記することで、利用者側でも正確性を確認できます。また、対応ログを分析してAIが誤回答しやすいパターンを特定し、ナレッジベースやプロンプトを改善する継続的な精度向上サイクルを運用します。
社内ヘルプデスク用途（FAQ100〜300件規模）のPoCで3〜4週間、200〜400万円が目安です。マルチチャネル対応・有人切り替え・分析ダッシュボードを含む本番化で3〜5ヶ月、600〜1,200万円程度です。初期費用0円のゼロスタートでPoCから始められます。
Slack、Microsoft Teams、LINE、Webサイトチャットウィジェットなど主要なチャネルに対応しています。既に社内で使っているツールにボットを追加する形で導入するため、利用者に新しいツールを覚えてもらう必要がありません。
AIの確信度が低い質問、明示的に「人と話したい」という要望、クレームや契約に関わるキーワードを検知した場合に自動で有人に切り替えます。引き継ぎ時にはAIとの会話履歴と要約を自動生成し、担当者が「最初から状況を聞き直す」必要をなくします。切り替え条件は業務要件に応じてカスタマイズ可能です。
対象とするFAQの範囲とナレッジの整備状況によりますが、定型質問に対する自動回答率70〜80%を目標値として設計します。導入初期は回答率が低い場合でも、対応ログを分析してナレッジとプロンプトを改善することで、運用開始後2〜3ヶ月で目標値に到達するケースが一般的です。