小売業の問い合わせ対応をAIで一次対応化し、対応時間を削減した事例です。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。文字数を稼ぐ。
対象業界、解決した課題、現在のフェーズ、採用したソリューションと得られた結果を、まずはサマリとしてまとめています。
小売・EC業界
問い合わせ件数の増加により、担当者の対応負荷が高くなっていました。
PoCから本番導入まで
FAQ・過去対応履歴をもとにRAG型チャットボットを構築しました。
よくある問い合わせの一次対応を自動化し、担当者は複雑な相談に集中できるようになりました。
なぜこのプロジェクトが立ち上がったのか、その背景を整理します。
繁忙期に問い合わせが集中し、回答品質のばらつきが課題でした。
過去の課題や、これまでの方法で解決しきれなかった理由を明確にします。
質問の表現揺れや複数条件を含む相談に対応しきれませんでした。
クライアントが抱えていた状況と、それに対して弊社が提供できる強みの両面から整理します。
基本方針から提案ポイント、発注者にとっての価値、そしてなぜこの方法を選んだのかという判断根拠までを順に示します。
既存FAQと問い合わせ履歴を検索対象にしました
本プロジェクトで我々がスクラッチから設計・実装したコンポーネントを、主要なものから順に列挙します。
モデルが判断を行うために必要なデータと、その形式・取得元を整理します。
推論結果としてどのような形でデータを外部へ渡すか、その形式と活用法を示します。
社内系統及び外部サービスとの接続点と、その接続方式をまとめます。
見えずらい部分で効いた設計・実装上のポイントを大きなものから順に記します。
キックオフから本番稼働までに要した期間と、本プロジェクト全体の費用感をまとめます。
