つまずく理由
何を改善するかが曖昧なまま作る
Beekleの対応
業務と成功条件を、要件にする
業務の順番、例外、使うデータ、完成と判断する条件を具体化します。誰が何を確認するかまで決めるため、完成後に「現場で使えない」と分かる手戻りを減らせます。
倉庫DXでの要件定義・実装の実例 →顧客問い合わせ対応AI
顧客からの問い合わせ対応を減らしたい方へ
同じ質問に、何度も答えなくていい
FAQ、マニュアル、過去の問い合わせをAIが検索し、定型的な質問へ一次回答します。
根拠を持って答えられる質問はAIへ、人の判断が必要な質問だけ担当者へ回します。問い合わせログを残し、答えられる範囲を運用しながら広げます。
相談では、対象の業務・成功条件・費用の考え方を整理します。NDA後の検証用デモは0円です。本番向けの検証・開発に進むのは、費用と契約を確認してからです。
- 初回相談と、要件を伺って作る簡易デモ
- 0円NDA締結後に作ります。合わなければ、デモの段階で終了です。
- お問い合わせへの返信
- 1〜2営業日通常1〜2営業日以内にご連絡し、オンラインで業務を伺います。
- PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）
- 300万〜400万円目安です（税別）。小さな範囲なら100万円から始められます。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。
データの扱いとセキュリティ
- NDAを結んでから、合意した範囲のデータだけをお預かりします
- 入力を学習に使わない契約のAPIか、Beekleのサーバーで動かすモデルを使います
- 閲覧権限を、検索結果とAIの回答に反映します
つまずく理由と、Beekleの強み
手戻りを、早い検証で減らす。
AI・DXは、データの状態や現場の使い方によって成果が変わります。目的が曖昧なまま作る、実物を確かめずに進める、変更に時間がかかる。このつまずきに、要件定義と早い試作で対応します。
つまずく理由
使って初めて、想定との違いが分かる
Beekleの対応
本開発の前に、動くデモで確かめる
ゼロスタートでは、対象を絞った簡易デモを無料で作ります。画面を見ながら使い方と認識のズレを確かめ、有料の検証・開発へ進むか判断できます。
ヒアリングから動作デモを作った実例 →つまずく理由
ズレに気づいても、修正が遅れる
Beekleの対応
確認と修正を、短い周期で重ねる
要件定義から実装まで同じチームが担当。自社基盤「PM on Rails」で、打ち合わせの決定を仕様・実装・テストへつなぎ、確認と修正を短い周期で重ねます。
速い開発と顧客支援を支える仕組み →進め方の例 · 問い合わせに一次回答する場合
同じ質問への対応を減らし、難しい相談に時間を使いたい。
要件定義で具体化する
- 自動で答える質問の範囲
- 回答の根拠となるFAQ・規程
- 担当者へ引き継ぐ条件
動くデモで一緒に確かめる
- 実際の問い合わせへの回答
- 根拠を確かめる操作
- 答えられない質問への返し方
試して分かったことを、要件と次の実装へ
回答が曖昧になる質問は、自動回答の対象や担当者へ戻す条件を調整します。
検討から開発までの進め方の例です。無料デモで扱う項目は打ち合わせで決め、本番向けの検証・連携・運用整備は別途お見積もりします。
本開発前の、ゼロスタート
まずは0円の簡易デモで、判断する。
ゼロスタートでは、開発を進める価値を双方で判断できるよう、要件を伺って簡易デモを無料で作ります。どこまで作るかは、打ち合わせで業務を伺ったうえで決めます。本番利用に向けた品質・精度の検証、連携や機能の拡張、運用の整備は、デモで分かった課題をもとに範囲と費用を見積もり、準委任（月額）で進めます。
実データの共有はNDA締結後。デモで合わなければ、費用をかけずに終了できます。
既製品・自作との違い
既製品で足りるなら、作らなくていい。
問い合わせのチャットボットは、既製品を契約する、自分たちで作る、開発会社に作ってもらう、の3つから選べます。先に既製品や自作を試して、どこで足りなくなったかが分かっていると、作る範囲を小さくできます。
既製のチャットボットを契約する
よく聞かれる質問と答えが決まっていて、FAQを書けば足りる問い合わせに向きます。申し込めばすぐ使え、月額で始められます。
- FAQに無い聞き方をされると止まる
- 社内の複数の資料を突き合わせて答えられない
- 誰にどの資料を見せるかは、製品が用意した範囲でしか分けられない
DifyやGPTsで自分たちで作る
資料を入れて社内で試すところまでは、数日で作れます。AIに何ができるかを知るには、いちばん早い方法です。
- 答えが合っているかを測る仕組みがなく、使われなくなった理由が分からない
- 権限、個人情報、社内システムとの連携を足すほど、作った人しか直せなくなる
- 答えられなかった質問が残らず、次に何を足せばよいか決められない
開発会社に作ってもらう
根拠を示して答える、判断が要る質問を人へ戻す、見せる資料を人ごとに分ける、ログから直す、までを1つの仕組みにできます。
- 既製品より費用と期間がかかる
- だから、作る価値があるかを0円のデモで先に確かめる
既製品や自作で「FAQに無い質問で止まる」「資料をまたいで答えられない」「直せる人がいない」のどれかに当たったら、作る側の出番です。どれに当たったかを、そのまま聞かせてください。
BEFORE / AFTER
定型はAIが答え、判断は人に残る。
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。
今の状態
同じ質問が集中する
担当者が同じ回答を繰り返し、本来対応すべき難しい問い合わせに割く時間が削られています。
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。
導入後
重要な対応に集中する
お客さまの待ち時間が減り、担当者は複雑な相談や改善業務に時間を使えます。
顧客から繰り返し届く定型問い合わせへの対応を減らせます。
ほかの業務での活用例
社内文書の検索や、社内問い合わせにも活用できます。
このページでは、判断の基準・実績・費用をまとめています。扱うデータの種類、質問の例、成果の見え方は、業務ごとのページで紹介しています。
Beekleはどう作るか
問い合わせを仕分けてから、ボットを作る。
「チャットボットを作れます」で終わらせず、どの質問をAIに任せ、どこから人が責任を持つかまで設計します。
STEP 01
問い合わせを分類する
過去の問い合わせを、「AIが答えられる」「人の判断が必要」「権限のある操作が必要」「答えてはいけない」の4つに分けます。
STEP 02
根拠となる情報を決める
FAQ、マニュアル、過去の対応、業務データのどれを根拠に答えるかを決め、それぞれの正式版をそろえます。
STEP 03
AIと人の境界を決める
自動で回答する条件と、有人へ引き継ぐ条件を、作り始める前に決めておきます。
STEP 04
回答を評価する
実際の問い合わせで、正答・誤答・未回答・引き継ぎの比率を確認します。定型質問への自動回答率を目標値として置きます。
STEP 05
ログを改善に使う
答えられなかった質問をもとに、FAQ・データ・ルールを足します。次に追加するFAQは、ログを見て決めます。
本番で差が出る6点
良いボットになるかは、この6点で決まる。
どの項目も、実際の案件と自社のシステムで作ってきた仕組みです。
- 01
実際の問い合わせで精度を測る
過去の実問い合わせで正答率を確認します。デモ用に選んだ質問で出た精度は当てにせず、現場の質問で測り、答えられなかったものを数える形で運用しています。
- 02
回答の根拠を示す
根拠が見えないボットは現場に信用されず、利用者は電話やフォームに戻ってしまいます。どの資料のどこを見て答えたかを示す構成で作りました。
- 03
人への引き継ぎを設計する
根拠が見つからないとき、利用者が人との対応を求めたとき、特定の言葉が出たときのどれで切り替え、会話の要約を誰に渡すかまで決めます。AIが答える範囲と人が受ける範囲を分ける設計は、実案件で作っています。
- 04
権限・個人情報を扱う
利用者によって見せてよい情報が違うなら、ボットの回答も分ける必要があります。見える情報を利用者ごとに分ける制御まで、作って運用しています。
- 05
ログを次の改善に戻す
何が聞かれ、どこで人へ回っているかが見えないと、次に何を直せばよいか決められません。答えられなかった質問を記録し、次の整備に使っています。
- 06
AIに答えさせない条件を作る
クレーム、契約、個人情報のように最初から人が受けるべき質問は、AIに答えさせずに担当者へ回します。AIに任せる処理と人が確認する処理の境界を、実装の前に決めています。
開発実績
実際に、こう作ってきました。
カスタマーサポート
過去対応から根拠つきで答えるボット
- 何に困っていたか
- 過去の問い合わせ対応履歴やサポート文書はあるのに、担当者が毎回探して回答していました。チャット画面を置くだけでは、探す作業が利用者側に移るだけです。正しい情報を検索し、根拠付きで答えられる裏側の仕組みが必要でした。
- 何をしたか
- 過去対応とサポート文書を横断検索し、自然文の質問へ引用元付きで回答するチャットボットを構築しました。回答には引用元の本文を提示し、資料にない内容を断定しないよう制御する設計です。
- どうなったか
- 担当者が探して答える作業がなくなる
- ベテランでなくても同じ根拠にたどり着ける
- 根拠を確認したうえで顧客へ回答できる
回答の品質が上がらないときは、プロンプトの調整だけで済ませず、検索の仕組みから作り替えます。この案件では、条件での絞り込みに全文検索と意味の近さによる検索を重ね、資料をまたぐ照合と主張単位の根拠を加えて精度を確保しました。
従業員100名のSaaS企業
社内ヘルプデスクのAIボット
- 何に困っていたか
- 情報システム部門2名で月200件以上のIT問い合わせに対応しており、パスワードリセットや接続設定といった定型質問に追われて、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ました。
- 何をしたか
- Slack上でIT関連FAQ150件と社内マニュアルから即答し、答えられない質問だけを担当者にメンションで引き継ぐボットを構築しました。
- どうなったか
- 定型質問の75%をAIが自動回答
- 情シスへの引き継ぎが月50件に
- 回答待ちが4時間から5分に
- セキュリティ対策に月30時間を戻せた
どこまでAIに任せ、どこから人に渡すかを先に決めてから作ります。線引きのないまま広く任せると、誤った回答で信用を落として使われなくなります。御社の数字はヒアリングの段階で見立てます。
従業員400名の建材メーカー
型番を指定して答える顧客サポートボット
- 何に困っていたか
- 製品仕様や施工方法の問い合わせが月300件以上あり、200種類以上のカタログを担当者が把握しきれず回答に時間がかかっていました。営業時間外の問い合わせは翌日以降に持ち越されていました。
- 何をしたか
- 製品カタログと施工マニュアルをもとに型番を指定して回答し、該当するカタログページへのリンクを併記するチャットボットをWebサイトに設置しました。
- どうなったか
- 問い合わせの60%をAIが自動対応
- 技術サポートの対応が月120件に
- 営業時間外でも即答できる
- 根拠のページで裏取りできる
回答の根拠になるページを必ず添える設計にしています。
進め方・費用・向く／向かない
0円のデモで確かめ、準委任で進める。
お金を払うのは、0円のデモで確かめたあとです。「相談する」「デモで適合を確かめる」「有料の開発に進む」は、それぞれ別の判断として区切ってあります。
こういう相談に向いています
- 同じ質問が繰り返し届き、答えはすでに社内の資料や過去対応にある
- 少人数のカスタマーサポート担当者が一次対応に追われている
- 回答の根拠を示し、判断が要る問い合わせだけ人へ戻したい
- 問い合わせログを見ながら、答えられる範囲を広げていきたい
別の手段のほうが早いこと
- 問い合わせの大半が個別判断や交渉で、定型の割合が低い
- 根拠になる資料や過去対応がほとんど残っておらず、先に整理から始める必要がある
- 「人へ引き継がず、AIだけで全件を完結させたい」が導入条件
- 想定外の質問がほぼ来ず、手続きの案内だけで済むので、シナリオ型のボットで足りる
簡易デモ（ゼロスタート）
0円
NDAを結び、要件を伺って簡易デモを作ります。開発を進める価値があるかを双方で判断できるところまでが範囲です。合わなければ双方ここで終了し、ここまでの費用は0円です。
PoC
準委任（月額）
簡易デモで実現の見込みを確認できた場合だけ進み、実データで業務として成立するかを確かめます。簡易デモで分かったデータの状態と難しさをもとに、確かめる範囲を決めます。単価は時間あたりで公開しています。
MVP・本番開発・運用
準委任（月額）
PoCの結果を見て、画面、連携、権限、運用まで同じ体制で続けます。範囲を狭める、方式を変える、見送る判断も各段階でできます。小さな範囲なら100万円から始められます。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。
金額は案件ごとに変わります。金額を左右するのは、問い合わせの種類の幅、根拠資料の整理状況、チャネルの数、業務システム連携の有無です。
0円のデモで作る範囲と、そのあとの進め方は、次のページにまとめています。
ゼロスタートのページを見る時間単価（税別）
有料の開発は準委任契約で、請求は月額が基本です。作業量が少ない案件は、作業した時間に単価を掛ける時間精算です。どちらにするかは契約時に決めます。必要な職種と人数は案件ごとに変わるので、金額は範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウド・API利用料は実費で、別途のご負担です。
- デザイナー1時間あたり4,000〜5,500円
- エンジニア1時間あたり5,000〜8,000円
- PM1時間あたり10,000円
- AIエンジニア1時間あたり8,000円〜
デモから本番までにやること
- 問い合わせログを見る
- 質問を4つに分類する
- 回答元の資料を整理し、正式版を決める
- 代表的な質問で小さくデモを作る
- 実問い合わせで回答を評価する
- 人への引き継ぎを設計する
- 本番へ載せる
- ログを見て改善を続ける
相談の前に
よくある質問
- AIチャットボット開発の費用はどのくらいですか？
ゼロスタートでは、NDAを結んで要件を伺い、簡易デモを0円で作ります。合わなければ、デモの段階で費用なしに終了できます。デモのあとの開発は準委任（月額）で、単価は時間あたりで公開しています。デザイナーは1時間あたり4,000〜5,500円、エンジニアは1時間あたり5,000〜8,000円、PMは1時間あたり10,000円、AIエンジニアは1時間あたり8,000円〜。いずれも税別です。小さな範囲なら100万円から始められます。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウドやAPIの利用料は別途です。
- シナリオ型との違いは何ですか？ 文章で質問できない人も使えますか？
シナリオ型は決めた選択肢と回答に沿って案内し、AIチャットボットは自然文の質問に資料を根拠として回答します。手続きの案内だけならシナリオ型で足りる場合もあります。Beekleでは、製品や症状を選択肢から選ぶ入口と、足りない条件を聞き返す流れも組み合わせられます。
- 問い合わせ対応にもRAGを使いますか？
社内文書やFAQを参照して答える場合は、必要な情報を検索して回答に使うRAGを組み合わせます。チャットボットは対話の窓口、RAGは回答の根拠を探す仕組みで、一つのシステムとして開発します。このページでは顧客からの問い合わせ対応を扱います。回答後の申請・入力・更新なども進めたい場合は、AIエージェントの開発も含めて相談できます。
- 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。対応ログからAIが誤回答しやすい質問の型を見つけ、ナレッジベースやプロンプトを直し続けます。
- 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。すで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、利用者は使い慣れたツールのまま質問できます。
- 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？
回答の根拠になる資料が見つからない質問、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、担当者は最初から状況を聞き直さずに済みます。切り替えの条件は、業務に合わせて変えられます。
- チャットボットの回答精度はどの程度ですか？
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。従業員100名のSaaS企業の社内ヘルプデスクでは、定型質問の75%をAIが自動回答しています。導入初期に回答率が低くても、対応ログを分析してナレッジとプロンプトを改善します。
- 既製のFAQシステムで足りるのか、開発すべきなのかを迷っています。
作る前に、実際の問い合わせ履歴を3つに分けます。FAQで答えられる質問、資料を調べれば答えられる質問、人が判断すべき質問です。既製品で足りると分かれば、そう伝えます。作る場合も、足りない部分だけを作ります。
- お客さまにいきなり直接回答させるのが不安です。段階的に始められますか？
始められます。まず担当者向けに、根拠付きの回答下書きを出し、担当者が確認してから送る運用にします。品質を確かめながら、お客さまに直接回答する範囲を広げます。
発注前に読んでおく記事
- 社内AIアシスタント導入事例｜「社内資料を読むAI」の成功と失敗パターン
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。
- AI受託開発会社の選び方｜比較するときに聞く7つの質問
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。
- 生成AI開発の流れ｜確実な部分は先にデモで作り、PoCは分からない部分だけに使う
確実なところは先にデモにし、不確実なところだけ検証する進め方。
調べる・問い合わせに答える
AIチャットボット・RAGの開発内容と費用
必要な資料が見つかりません。同じ質問への対応に時間がかかっています。判断基準、実績、費用の考え方は親サービスのページにまとめています。
AIチャットボット・RAG開発のサービスを見る目的別のサービス
解決したい業務から、サービスを選べます。
資料検索・問い合わせ対応、営業データの活用、業務の自動化。自社で取り組みたい用途から、開発内容と費用を確認できます。
自社の問い合わせは、
どこまで任せられるか。
過去1〜3か月分の問い合わせを見せていただければ、AIが一次対応できる比率の見立てをお伝えします。
デモの段階で合わなければ終了でき、費用はかかりません。
送っていただきたいもの
- 問い合わせのだいたいの件数と、主な経路
- よく来る質問と、いま参照している資料
- 人に引き継ぐべき質問の種類
送信後の流れ
- 通常1〜2営業日以内にご連絡し、オンラインで業務を伺います
- NDAを締結し、実データを確認します
- 0円の検証用デモをご覧いただき、進めるかを双方で判断します