01
ナレッジ統合Knowledge Integration
Confluence / Notion / ヘルプセンター / 過去の Zendesk チケットを日次同期。更新された文書はベクトル化し直して最新版のみを参照する設計。
社内マニュアル・FAQ・過去問合せ履歴をナレッジとして取り込み、RAG(検索拡張生成)で回答するチャットサポートAIを構築。問合せの一次解決率80%超を実現し、サポート担当の対応件数を半減させた事例です。
本案件の業種、対象業務、規模感を整理します。
マニュアルにある答えが、ユーザーに届かない問題を構造で解決します。
「AIの想像」ではなく「社内ナレッジからの根拠ある引用」に寄せるため、Retrieval-Augmented Generation を採用。質問ごとに社内ナレッジを検索し、その結果を渡してから回答を生成します。
Confluence / Notion / ヘルプセンター / 過去の Zendesk チケットを日次同期。更新された文書はベクトル化し直して最新版のみを参照する設計。
ベクトル検索 + キーワード検索のハイブリッド。検索結果は根拠ドキュメントのURLと抜粋付きで取得。
Claudeに検索結果を渡し、ハルシネーション抑制プロンプトで回答。根拠URLを回答末尾に自動付与。
「検索ヒット0件」「信頼度低下」「クレーム・解約検出」のいずれかで、会話要約付きで担当チャンネルへ転送。
有人対応になったチャットは、解決後に「FAQ追加候補」として自動生成され、担当者が承認するだけでナレッジに反映される設計。
BtoB SaaSのサポートでは、AIの「それっぽい嘘」は事故。プロンプトと実装の両方でルールを強制しました。
回答品質を担保する 3つの強制ルール を実装に組み込みました。
これらは「設計」だけではなくプロンプトと実装の両側で強制。結果、誤回答による事故ゼロを実現しました。
有人対応の総量を6割削減し、初回応答時間を実質ゼロに。サポート品質を保ったまま運用負荷を縮小しました。
LLMからナレッジ統合、モニタリングまで、運用に耐えるコンポーネント構成。
RAG実装の本質は「ナレッジ運用」と「学習ループ」にあります。
チャットボット単体ではなく、「ナレッジが最新であり続ける運用」と「有人対応からFAQに還流させる学習ループ」までを設計に含めると、成果は数ヶ月単位で伸び続けます。AIBUILDERZ はRAG構成の設計だけでなく、ナレッジ統合・運用プロセスの引き継ぎまで対応しており、カスタマーサポートの構造改革として提供可能です。
貴社の業務にAIがもたらすインパクトを、30分で可視化します。
下のボタンから入力を始められます。