01
サポート担当が、同じ質問へ何度も回答している
答えはすでに社内にあるのに、そのたびに人が探して返しています。
サポート担当が、毎日同じ質問に答えている 
同じ質問に、人が何度も答えなくていい状態へ
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。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。
人間が対応する問い合わせを、本当に人が必要なものだけにします。
1 質問を受ける
2 FAQで回答
3 必要時に引継ぎ
4 ログで改善
削減対象
定型質問
設計目標
自動回答率70%+
改善
対応ログ分析
1 質問を受ける
2 FAQで回答
3 必要時に引継ぎ
4 ログで改善
01PAIN POINTS
こんな状態になっていませんか
この状況で相談をいただくことが多い順に挙げています
02
問い合わせが増え、担当者が本来の業務をできない
一次対応に時間を取られ、改善や難しい案件の対応に手が回りません。
03
営業時間外の問い合わせを取りこぼしている
夜間や休日に来た質問が翌営業日以降に持ち越され、その間に離脱されています。
04
FAQを作ったのに読まれない
ページはあるのに探すのが面倒で、結局人に聞いたほうが早い状態になっています。
05
過去対応やマニュアルが属人化している
ベテランの記憶に依存していて、担当が変わると回答の質が落ちます。
06
チャットボットを入れたが、結局人に戻っている
回答の精度が低く、利用者が最初から人を呼ぶようになり、導入前と変わりません。
なぜ、負荷が下がらないのか
チャットボットが失敗する原因は、答える範囲と人への戻し方が曖昧だから
同じ質問が集中し、時間外は止まる。原因は担当者の頑張りではなく、一次対応の受け皿が「人」しかないことにあります。
答えが人の記憶に閉じている
FAQや過去対応が構造化されず担当者の記憶に依存するため、同じ質問が何度も人に集中します。
一次対応の受け皿が「人」しかない
定型質問を最初に捌く仕組みが無いので、営業時間外は止まり、日中は担当者が繰り返し回答に追われます。
対応の記録が改善に回っていない
どの質問が多いか、どこで人に引き継ぐべきかを分析する導線が無いため、負荷が下がらないまま蓄積します。
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。
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。
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。
どういう仕組みで実現するか
ANSWER SCOPE DESIGN
AIが答える範囲と、人へ戻す条件を先に決める
答えられる質問と答えてはいけない質問を切り分けてから、会話と引き継ぎを設計します。
よくある質問
回答の根拠
戻す条件
会話ログ
回答範囲の設計
✓
一次対応の自動化
✓
人が対応すべき問い合わせ
1
聞く
徹底ヒアリング
背景・業務・例外を聞き出す
2
絞る
ユースケース確定
効果が出る範囲に絞る
3
描く
設計図に落とす
構造・権限・評価基準を決める
なぜ、答える範囲を先に決めるのか
広く答えさせるほど、根拠のない回答が混ざって信用を落とします。根拠を持って答えられる範囲だけをAIに任せ、それ以外は会話の要約とともに人へ渡す設計にするので、利用者が最初から人を呼ぶ状態に戻りません。答えられなかった質問はログに残し、対応できる範囲を運用しながら広げます。
02WHY BEEKLE
なぜBeekleなら実現できるのか
チャット画面を置くことではなく、回答の裏側と、答えられない時の設計でお答えします。
01
カスタマーサポート向けのAIチャットボットを実際に構築している
過去の問い合わせ、マニュアル、サポート文書を横断し、自然文の質問に引用元付きで回答するシステムを構築しました。チャット画面だけでなく、回答を支える検索の仕組みまで作った実案件です。
02
チャット画面だけでなく、回答の裏側の検索基盤まで作れる
回答品質が悪いときにプロンプトだけを調整するのではなく、全文・ベクトル・メタデータ・グラフ・根拠（Claim）といった検索そのものを改善できます。精度の伸び悩みで手が止まりません。
03
「答えられない時」の設計までできる
有人への引き継ぎ、会話履歴、会話要約、答えられなかった質問のログ、そこからのFAQ改善までを一つの問い合わせフローとして設計します。AIが答えられない質問こそ、体験を左右します。
04
利用者がいる場所へ組み込める
Webだけでなく、Slack、Teams、LINE、メールなど既存のチャネルへ組み込めます。「新しいツールを開いて質問してください」にならないので、使われないまま終わる事態を避けられます。
03CASE STUDIES
本当にできるのか、実案件で示します
人がやっていた問い合わせ対応を、どうAIへ移したか
カスタマーサポートのAIチャットボット（Hybrid GraphRAG）
課題
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問い合わせは減りません。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。
解決策
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。回答は必ず引用元の本文を提示し、資料にない内容は断定しない設計です。
成果
- 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
Beekleだからできたこと
回答品質が出ないときにプロンプトだけを調整して粘るのではなく、検索そのものを作り替えられます。この案件では全文・メタデータ・ベクトル・グラフ近傍・根拠の5経路を統合して精度を確保しました。
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。
解決策
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。
成果
- 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
Beekleだからできたこと
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。
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。
解決策
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。
成果
- 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
Beekleだからできたこと
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。根拠が見えないチャットボットは現場に信用されず、結局電話や問い合わせフォームに戻ってしまいます。
04SOLUTIONS
AIに任せる質問と、人に残す質問を分ける
答える範囲、引き継ぎ、改善の回し方まで設計します
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。
目標は定型質問の7〜8割
FAQにない質問も拾える
担当者の対応件数が減る
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。
困った時はすぐ人につながる
引き継ぎで説明し直さずに済む
人が必要な場面が見える
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。
使い慣れたツールで聞ける
どこから聞いても同じ品質
現場に定着しやすい
05FEATURES
チャットボットに組み込める機能
会話の設計から運用の改善まで引き受けます
LLMベースの自然文応答
選択肢を順に選ばせないので、利用者は聞きたいことをそのまま書けます。表現が多少違っても意図をくみ取って回答します。
有人切り替え（エスカレーション）
AIで解けない質問やクレームは、そのまま人へ渡ります。会話の要約が引き継がれるので、利用者が同じ説明を繰り返さずに済みます。
ナレッジベースの自動更新
FAQやマニュアルを直せば、チャットボットの回答も変わります。古い情報で答えてしまい、あとから訂正する事態を防げます。
対応ログの分析ダッシュボード
何が聞かれ、どこで人に回っているかが見えます。次に追加すべきFAQを、勘ではなくログで決められます。
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
相談から本番運用まで、どう進めるか
AI開発は、作る前にどれだけ業務を理解し、ユースケースと評価基準を固められるかで決まります。Beekleはヒアリングから入り、設計した範囲だけを小さく検証して本番化します。
- 1
STEP 1
ヒアリングでユースケースを確定する
現場の作業、判断基準、例外処理、使っているデータを聞き出します。「AIで何か」ではなく、どの業務をどう変えるかまで絞り込みます。
- 2
STEP 2
知識構造・権限・評価基準を設計する
RAGなら文書同士の関係や根拠提示、エージェントなら任せる範囲・承認・ログを設計します。評価データと合格基準も先に決めます。
- 3
STEP 3
設計したユースケースをPoCで検証する
いきなり大きく作らず、決めたユースケースだけを動く形にします。現場で使えるか、削減時間・精度・確認工数・運用負荷を見ながら検証します。
- 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、業務で使える設計に落とす。ここがBeekleの強みです。
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記事を読む →06FAQ
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（検証用プロトタイプ）から始め、実物を確認してから有料のPoCへ進めます。
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。
自社の問い合わせは、どこまでAIに任せられるでしょうか
業務内容と現在のデータを伺い、最初に検証すべき範囲をご案内します。