生成AI環境構築サービスの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜IT Forward株式会社
問い合わせAIチャットボットにヘルプページや設定情報、入力データをRAG化。50%以上の精度向上を実現
掲載日: 2025/6/16
課題・目的
ベンダーのヘルプサイトやFAQだけでは顧客固有の運用状況や設定に基づく回答が得られないこと
複雑な問い合わせの調査・回答に1〜2時間かかる手間があること
従来のチャットボットが想定外の質問に対応できないこと
導入後の効果
一般的なヘルプベースのRAGと比較して50％以上高い回答精度を達成した
問い合わせ対応の迅速化と正確性向上が期待されているが問い合わせ件数減少など効果は検証中
高性能モデルとコストのバランスを把握できた
まとめ
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導入前の課題
ベンダーのヘルプサイトやFAQだけでは顧客固有の運用状況や設定に基づく回答が得られないこと
複雑な問い合わせの調査・回答に1〜2時間かかる手間があること
従来のチャットボットが想定外の質問に対応できないこと
導入の目的
勤怠管理システム導入企業からの問い合わせ業務を省力化すること
導入後の効果
一般的なヘルプベースのRAGと比較して50％以上高い回答精度を達成した
問い合わせ対応の迅速化と正確性向上が期待されているが問い合わせ件数減少など効果は検証中
高性能モデルとコストのバランスを把握できた
導入の決め手
生成AI（ChatGPTやGemini）の進化によりより適切な回答が期待できたこと
複数モデルの比較検証でGPT-4oがコストパフォーマンスに優れていたこと
顧客固有データとヘルプ情報を組み合わせるRAG化の有効性
導入のプロセス
計画と初期環境構築に1ヶ月、精度向上検証に1.5ヶ月、環境引き渡しに0.5ヶ月の合計約3ヶ月で実施し、想定質問と回答を用いて定期的に精度チェックとPDCAで改善した。
活用方法
ヘルプサイト情報に加えて顧客ごとの設定情報や勤怠打刻データをRAGの対象として参照し、顧客固有の原因特定と改善策提示に利用している。
社内の反応
プロジェクトの進め方や結果、特に精度とコスト面に満足しており密な連携で改善を進めた。
今後の展望
ベンダーへの提案展開、AIによるシステム設定の自動化、他の勤怠やHR系システムへの展開、Dify経由でより高性能モデルへ切替可能にする計画がある。
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勤怠管理システムの運用支援を行う企業や顧客ごとの設定・データを参照する必要があるサポート業務を持つ企業
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