月1,200件の社内問合せを、AIチャットボットで7割自動回答に
マニュアルやFAQが点在し「誰に聞けばいいか分からない」状態を、RAG型AIチャットで解消した案件です。
背景
マニュアルやFAQの所在が社内でも把握しきれず、結局「詳しい人に聞く」文化が定着。属人的な対応が続き、担当者の負荷と回答品質のばらつきが課題でした。
対応範囲
対象ドキュメントの棚卸し、ベクトルDB構築、チャットUI設計、回答精度チューニング、フィードバック機能、管理者向けダッシュボード、段階展開計画までを対応しました。
構成の考え方
LLMに社内情報をそのまま学習させるのではなく、検索で関連文書を取得してから回答を生成するRAG方式を採用。回答根拠の透明性と、情報更新時の即時反映を両立しました。
成果
担当者の問合せ対応負荷が大幅に減り、回答品質も安定。ドキュメント更新が回答に即反映される仕組みにより、情報の鮮度も維持しやすくなりました。
主な機能
- RAG方式のAIチャットボット
- ベクトルDB連携・ドキュメント検索
- 回答根拠の参照リンク表示
- フィードバック・誤回答検知
- 管理者ダッシュボード
この案件で重視したこと
- 回答根拠を明示し、AIのブラックボックス化を防ぐこと
- ドキュメント更新が即座に反映される仕組みにすること
- 段階的に対象範囲を広げ、精度を検証しながら展開すること