生成AIと過去の問い合わせによるナレッジを活用した検索拡張生成（RAG）により回答案を自動で生成。加えて人による回答案の添削を組み込むことで、回答品質の均一化と業務効率化、顧客満足度の向上を実現します。
従来の問い合わせ対応業務では、現場の努力だけでは対応しきれない構造的な課題が存在します。
回答までの待ち時間が長いほどユーザーの満足度は低下します。単語レベルのナレッジ検索では表現の違いに対応できず、必要な情報の特定に時間を要することから、対応スピードの改善が進まないという課題があります。
担当者ごとに回答の品質にばらつきがあります。同じ問い合わせに対する回答が一定にならず、担当者が変わることで品質に差が出やすい傾向があります。
生成AIはハルシネーション（誤回答）を生成する可能性があるため、単体での自動回答にはリスクが伴います。業務利用には適切な制御や確認プロセスが必要となります。
業務効率化を実現する新たな問い合わせ対応業務のフロー
お問い合わせ
問い合わせの内容を自動で収集し、システムへ登録
過去のQ&Aデータを活用した高精度検索(RAG)により、回答案を自動作成
担当者はAIエージェントが提示した回答案を参照し、添削
添削済みの回答をシステムへ登録し、ユーザーへ通知
AIエージェントは、ナレッジを活用した回答案の作成により、回答精度の向上と作成プロセスの効率化を支援します。
問い合わせ内容に対して過去のナレッジを参照し、単語レベルではヒットしにくい内容も、コンテキストを考慮した検索により関連情報として抽出します。
RAGで取得した関連情報を基に、生成AIが回答案を作成します。担当者のスキル差によって生じていた品質のばらつきを抑制し、標準的な回答を提供します。
生成した回答案をそのままユーザーへ返すのではなく、担当者にエスカレーションします。担当者が最終確認することで、ハルシネーションを防止します。
コンテキストを考慮した高精度なナレッジ検索により、単語レベルの検索では見つからなかった情報も迅速に特定し、問い合わせ対応にかかる時間を短縮します。その結果、対応スピードが向上し、待ち時間の削減とユーザー満足度の向上に繋がります。
RAGにより共通のナレッジを基にした回答案を生成AIが作成することで、担当者ごとの知識量や経験、表現力の違いに左右されない回答が提示されます。その結果、個人依存による品質のばらつきが抑えられ、回答品質の均一化を図ることができます。
生成AIが作成した回答案を担当者へエスカレーションし、必要に応じて担当者が確認・修正を行います。生成AI単体では避けにくいハルシネーションのリスクを抑えつつ、人による最終確認を前提とすることで、回答の正確性を担保しながら、業務効率化を実現します。