同じ質問に、何度も答えなくていい

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。

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。

よく聞かれる質問と答えが決まっていて、FAQを書けば足りるなら、既製のチャットボットで足ります。FAQに無い聞き方への回答、社内の複数の資料を突き合わせた回答、回答の根拠の提示、見せる資料を人ごとに分けること、答えられなかった質問を記録して直すことが必要なら、作るほうが向きます。既製品やDifyなどで一度試して、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。Beekleでは、作る価値があるかをNDA後の0円のデモで先に確かめます。

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、想定外の質問が来るとそこで止まります。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くみ取れるので、利用者は言い方を気にせずに質問できます。

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。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、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。

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。

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。

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。

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。

使えます。製品や症状を選択肢から選んでもらう、足りない条件を聞き返す、といった入り口を用意します。LINEを入口に、文字入力ではなく選択肢をタップして進む導線を作った案件があります。

担当者に引き継ぎます。根拠が見つからない質問と判断が必要な質問は、質問内容と調べた経緯を添えて担当者に回します。お客さまが同じ説明を繰り返す必要はありません。