開発事例:自社データ学習型AIチャットボット

背景・課題

カスタマーサポートチームは、毎日同じような問い合わせに繰り返し対応していました。「営業時間は？」「料金プランは？」「返品方法は？」など、FAQに書いてある内容への 回答が問い合わせ全体の大部分を占めていました。

対応スタッフの負担が大きく、複雑な問い合わせに集中できない状態が続いていました。

チャットボットを導入しても学習をさせる方法を簡潔にしないと事務の方では対応が厳しい

ソリューション

自社データを学習したAIチャットボットを構築しました。

• RAG（検索拡張生成） — FAQ・マニュアル・過去の問い合わせデータをベクトルDBに格納
• 自然な日本語対応 — Gemini APIによる高精度な日本語での質問応答
• WordPress連携 — 既存サイトにウィジェットとして埋め込み
• 有人エスカレーション — AIが回答できない場合は担当者に自動転送
• 自動学習モード-指定自社サイトのページを定期的に回遊して、更新があれば自動学習をし、サイトの更新とともにBOTも学習を進めていく

導入効果

項目	導入前	導入後
問い合わせ対応	全件手動	70%をAIが自動回答
対応時間	営業時間内のみ	24時間365日
平均回答時間	数時間〜翌営業日	即時（数秒）

使用技術

• RAG — 自社データの検索・参照による正確な回答生成
• Gemini API — 自然言語理解と回答生成
• ベクトルDB — FAQ・マニュアルの意味検索
• WordPress — チャットウィジェットの埋め込み