01
AIチャットボット・カスタマーサポートAI
回答できる質問、人へ引き継ぐ質問、改善に使う会話ログまで含めて設計します。
01 SYMPTOMS
こういう状態なら、ここから入る
01
上層部からAI導入を求められているが、対象業務を決めきれない
02
チャットボット、RAG、OCR、エージェントの違いが社内で混ざっている
03
PoCをしても、本番化の判断基準が曖昧なままになりそう
02 CAPABILITIES
具体的にできること
生成AIを入れること自体を目的にせず、問い合わせ、検索、帳票入力、判断、作業実行のどこへ使うかを分けて設計します。
02
RAG・GraphRAGによる社内文書検索
社内資料、規程、FAQ、製品情報を、回答根拠と参照元を確認できる検索へ変えます。
03
OCR・帳票AI
請求書、申込書、注文書などを読み取り、確認画面と後続システムへの連携まで作ります。
04
AIエージェント・業務自動化
情報収集、作成、照合、登録などの作業を、権限、承認、二重実行防止を含めて自動化します。
03CASE STUDIES
似た相談の実例
課題、実装、成果、Beekleだからできたことまで確認できます
社内ヘルプデスクをAIへ移し、情シスの時間を戻した（SaaS企業・従業員100名）
課題
月200件以上のIT問い合わせが情シスに集中し、本来のセキュリティ対策に時間を割けていませんでした。
解決策
FAQ150件を整理してAIが一次回答を返す形にし、答えられない質問だけを情シスへ引き継ぐ導線を作りました。
成果
- 定型質問の75%をAIが自動回答
- 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
効果は精度ではなく、人の時間がどれだけ戻るかで測ります。回答率だけでなく、引き継ぎ件数と待ち時間を計測して設計に反映しました。
カスタマーサポートのAIナレッジ検索（Hybrid GraphRAG）
課題
問い合わせ履歴やマニュアルが大量にあるのに、キーワード検索では言い回しの違いを取りこぼし、複数文書にまたがる手順や例外対応を追えませんでした。
解決策
メタデータ・全文・ベクトル・グラフ近傍・対応根拠の複数経路を統合し、引用元を示しながら自然文の質問に答えるHybrid GraphRAGを構築しました。
成果
- 言い回しが違っても答えに届く
- 複数文書をまたぐ手順を追える
- 資料にないことは断定しない
Beekleだからできたこと
通常のベクトル検索だけでは実際のデータ量で精度とスケールに限界が出ると分かっていたため、最初から関係をたどれる構成を選びました。フロントからAI基盤、インフラまで自社で運用しています。
技術スタック・構成
- アーキテクチャ: Hybrid GraphRAG（ベクトル＋グラフ＋全文の統合検索）
- グラフDB: Neo4j（文書・概念・手順・対応内容を関連付け）
- 検索経路: メタデータ／全文／ベクトル／グラフ近傍／対応根拠（Claim）
- 検索統合: RRF（Reciprocal Rank Fusion）で複数経路のスコアを統合
- LLM: 自然文回答の生成と引用元の提示（資料にない内容は断定しない設計）
- 対応範囲: フロントエンド・AI基盤・インフラ
- フェーズ: デモ開発（PoC）から開始し、その後に実データを投入してVPS上で運用継続中
上流工程AIエージェントを自社で開発し、毎日の開発現場で運用している
課題
要求から実装・テストまでのつながりが人の頭の中にしかなく、仕様変更のたびに影響範囲を追い直していました。AIに実装させても、満たすべき条件が曖昧なままでは的外れなコードが増えます。
解決策
要求から要件、ストーリー、受入条件、タスク、テスト結果までをグラフでつなぎ、AIエージェントがその文脈を読んで実装できる社内システムを自社で開発しました。受入条件を満たしたかの判定と、テストを都合よく通す振る舞いの検出まで自動化しています。
成果
- 自社の開発現場で運用中
- 任せる範囲と承認地点を設計できる
- AIの実装を証拠つきで検証できる
Beekleだからできたこと
エージェントに「どこまで任せ、どこから人が見るか」を、資料ではなく自社の運用で毎日確かめています。任せ方と止め方を、実際に運用している側の知見として持ち込めます。
04 WHY BEEKLE
この場面でBeekleが強い理由
AIのデモだけではなく、実データで効果を測り、既存システムへつなぎ、本番で使えるかまで判断します。
01
業務課題から方式を選ぶ
チャットボット、検索、OCR、エージェントを先に決めず、どの業務負担を減らすかから選びます。
02
実データでGo・No-Goを決める
精度、削減時間、確認工数、速度、費用を測り、基準未達なら無理に本開発へ進めません。
03
AIと通常システムを一緒に作る
生成AI部分だけでなく、画面、権限、データベース、外部連携、ログ、運用まで一貫して実装します。
実案件ログ
HR AIエージェントをPoC 2週間から本開発へ
心理尺度、LLM構造化出力、PDFレポート、企業アカウント管理まで、業務判断に使うAIとして実装しました。
- PoC 2週間で作る範囲を確定し、本開発 約3ヶ月で構築
- LLM出力をJSON Schemaで固定してレポート品質を安定化
- 別案件では、社内ヘルプデスクの定型質問の75%をAIが自動回答し、回答待ちが4時間から5分に
成果物サンプル
評価シート
精度、削減時間、確認工数、利用者、運用負荷を同じ表で見ます。
判断材料
本番化前レビュー
PoCの結果を、次の投資条件と残リスクに分けます。
次に確認すること
データ棚卸し
AIに入れてよいデータ、足りないデータ、更新頻度を確認します。
05 MATERIALS
初回相談で返すもの
提案資料だけで終わらせず、社内説明や見積もり比較に使える形へ戻します。
01
AI導入判断メモ
業務候補、期待効果、必要データ、評価観点を一覧にします。
02
検証スコープ
PoCで見る範囲と、本番化前に残すリスクを分けます。
03
見送り条件
今すぐ作らない方がよい場合も、理由と次の確認条件を残します。
06 CONDITIONS
見送り条件も先に置く
相談者側が社内で判断しやすいように、今すぐ着手しない条件も言語化します。
01
対象業務の担当者が検証に参加できない
02
正解データや確認担当がなく、評価のしようがない
03
AIの出力責任や人の承認地点が決められていない
07 SERVICES