1
今の状態
同じ質問が集中する
担当者が繰り返し回答し、本来対応すべき難しい問い合わせに時間を使えません。
問い合わせ対応を減らしたい企業へ
繰り返しの問い合わせを減らし、担当者の負荷を下げる
社内FAQ、顧客サポート、ヘルプデスクの定型質問をAIが一次対応し、必要な時だけ人に引き継ぎます。
利用者の待ち時間を減らし、サポート担当者は重要な対応に集中できます。
1 定型質問を自動化
2 待ち時間を短縮
3 担当者の負荷を削減
4 対応品質を改善
BEFORE / AFTER
繰り返しの質問を、AIの一次対応に変える
利用者は自然な言葉で質問できます。答えられない時だけ担当者へ引き継ぎ、対応ログを改善に使います。
2
Beekleの設計
AIが一次対応する
FAQや社内資料をもとに回答し、判断が難しい質問は人へ安全に引き継ぎます。
3
導入後
重要な対応に集中する
待ち時間を減らし、担当者は複雑な相談や改善業務に時間を使えます。
✓
社内FAQ、顧客サポート、ヘルプデスクの定型問い合わせを減らせます。
01PAIN POINTS
導入は、どこでつまずくのか
検討が止まる典型パターンを先に押さえます
01
同じ質問が繰り返し来る
「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。
02
サポート担当者の負荷が高い
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。
03
営業時間外の問い合わせに対応できない
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。
04
ナレッジが属人化している
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。
02SOLUTIONS
つまずきを、設計で防ぐ
PoCで終わらせず、業務で使える状態まで設計します
SOLUTION 01
AI FAQ自動回答の構築
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。
定型質問への自動回答率70〜80%を目標に設計
FAQ未登録の質問にもナレッジから推論して回答
サポート担当者の対応件数を大幅に削減
SOLUTION 02
有人切り替え（エスカレーション）設計
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。
AIと有人のシームレスな切り替え
引き継ぎ時の会話要約で対応品質を維持
有人対応が必要なケースの可視化と分析
SOLUTION 03
マルチチャネル対応
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。
利用者が使い慣れたツールで質問可能
チャネルごとの対応品質のバラつきを解消
導入のハードルを下げて定着率を向上
03CASE STUDIES
実際に、こう作ってきました
どのような課題を、どう実装に落としたか
SaaS企業（従業員100名）の社内ヘルプデスクボット
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
- 定型質問の75%をAIが自動回答し、情シスへのエスカレーションが月50件に減少
- 問い合わせの平均回答時間を4時間から5分に短縮
- 情シス担当者がセキュリティ対策業務に月30時間を確保
建材メーカー（従業員400名）の顧客サポートボット
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
- 問い合わせの60%をAIが自動対応し、技術サポート担当の対応件数が月120件に削減
- 営業時間外の問い合わせにも即時回答が可能に
- 回答の根拠（カタログページ）を併記することで、回答精度への信頼を確保
04FEATURES
Beekleが対応できる開発領域
必要な機能を、業務導線に合わせて組み込みます
LLMベースの自然文応答
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。
有人切り替え（エスカレーション）
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。
ナレッジベースの自動更新
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。
対応ログの分析ダッシュボード
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。
選択肢で迷わせず、自然な質問に答える
FAQを読ませるのではなく、会話の中で解決する
具体例
「出張後、いつまでに経費を出せばいい？」
利用者はFAQの正式名称を知りません。シナリオ型では聞き方が少し変わるだけで回答にたどり着けず、結局担当者への問い合わせに戻ります。
1
利用者
正式な聞き方がわからない
FAQの項目名ではなく、自分の言葉で質問します。
2
シナリオ型
分岐にない質問で止まる
想定外の表現や複合質問に弱く、管理する分岐も増え続けます。
3
Beekleの設計
回答・引き継ぎ・改善まで回す
自然文回答、有人引き継ぎ、ログ分析を組み込み、運用で回答率を上げます。
一般的な作り方
便利そうだが、現場に残る負担がある
FAQを読んでもらえず、同じ質問が担当者に集中する。
Beekleの作り方
業務で使える状態まで設計する
自然な質問に自動回答し、難しい質問だけ人に渡せる。
Beekleが強い理由
LLMと社内ナレッジを組み合わせ、自然な言い回しでも該当する回答を返します。答えられない質問は有人に引き継ぎ、会話ログからFAQ改善まで回せる設計にします。
✓
自然文に対応
✓
有人引き継ぎを設計
✓
ログから改善できる
発注の流れ
小さく試してから決める、AI開発の始め方
いきなり大きく作らず、検証で効果を見極めてから実装へ進みます。NDAを結んで実データで確かめ、準委任で柔軟にPoC・開発・検証を回し、効果が見込めた部分だけを実導入します。
- 1
STEP 1
ヒアリング
解決したい業務課題と「何にAIを使いたいか」を整理します。効果が出そうか、どこから着手すべきかの当たりをここでつけます。費用はかからず、相談だけでも歓迎です。
- 2
STEP 2
NDAを結び、データで検証方針を決める
AI開発は「やってみないと効果が読めない」不確実性の高い領域です。まずNDA（秘密保持契約）を締結して実データをお預かりし、本格的なPoCに進むか、簡易デモで素早く確かめるかを見極めます。
- 3
STEP 3
準委任契約でPoC・開発・検証
成果物を固定する請負ではなく、状況に合わせて柔軟に進められる準委任契約で契約します。PoCを実装し、評価設計で「現場で使えるか・効果が出るか」を測りながら、開発と検証を回します。
- 4
STEP 4
効果が見込めれば実導入
PoCで効果が確認できたら本番化し、現場で使われる状態まで伴走します。期待した効果が見込めなければ、ここで撤退も判断できます。PoC止まりや過剰投資を避けられるのが、この進め方の狙いです。
✓
技術検証で終わらせず、効果が出る部分だけを実導入。失敗リスクを抑えて、AIを「使える業務改善」に変えます。
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もっと詳しく知りたい方へ
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発注前によくある質問
発注前に確認されやすい論点をまとめています
Q 従来のシナリオ型チャットボットとAIチャットボットの違いは何ですか？ +
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。
Q AIが間違った回答をした場合はどうなりますか？ +
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。
Q 導入期間と費用の目安を教えてください +
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。
Q SlackやTeamsに導入できますか？ +
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。
Q 対応できない質問を有人に引き継ぐ仕組みはどうなっていますか？ +
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。
Q チャットボットの回答精度はどの程度ですか？ +
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。