PKSHA ChatAgent

自然文への応答力が高く言葉の揺らぎや抽象的な表現を理解できる点を評価した。

リリース直後から問い合わせ件数が減少しており、チャットボットで疑問が解消できているユーザーが一定数いると考えられる。

大量のインテントを登録しても精度が落ちない高性能エンジンであったこと

導入後のチャットボット発話数が導入当初の6.8倍に増加した

PKSHAのPoCで検証された高精度（97～98%）があった。

チャットボットの精度が大幅に向上した。

運用性能が高く自社で使いこなせると判断できたこと

チャットボットへの問い合わせが全問い合わせの約3割を占めるようになった

機械学習型により大量FAQ追加時の干渉をシステム側で調整できる点。

自己解決率が導入直後に70%に達し、チューニングで83%まで向上した。

高い回答精度が検証で確認できたこと。

AIの回答精度向上によりチューニングにかける時間が大幅に減った。

回答精度の高さ（検証で96%以上の精度を確認した）。

「内容が適している」と評価されたFAQの割合が導入後60%を超えた。

PKSHA Chatbotは機能の発展性があり幅広い用途に対応できると感じた。

単純な内容の質問が減少していると感じられる。

大手企業での導入実績と安定性が重視された。

両サービス合計で19％の呼量削減に成功した。

ユーザーが求めるFAQを効果的に提示できる仕組みを求めていた。

有人対応を5〜6名で運用できる体制を整備できた。

ダッシュボードでKPIや対話ログの可視化ができてレポート抽出工数が大幅に削減できること。

レポート作成工数が0.4人月から0.06人月へ削減された。

回答精度が高く先行事例があったこと。

iPadでの利用における自己解決率が70～80％となった。

自然言語処理能力が高く正答率が高いこと。

有人チャットへの接続数が約45%減少した。

普段使っているTeams上にチャットボットを設置できること。

1ヶ月あたり約2,000件弱の問い合わせを自己解決し、月間で約600〜700時間の効率化を達成した。

コスト面で優れていたこと。

一般的な問い合わせの多くがAIチャットボットへ切り替わっている実感がある。

対話形式のインターフェイスが親しみやすい点

対話エンジンとスマートセンターを合わせて約25%を自動応答で対応している

管理機能が充実しており誰でもFAQをメンテナンスできる

利用者数が増加し従業員の約34%が月次で利用、推定で約70%に相当する浸透が見られる

Microsoft Teamsとの連携が可能であったこと

チャットボット導入により利用者の問い合わせの聞き方やニーズに関するリアルな声を収集できるようになった

運用工数が少なく管理画面で簡単にチューニングできる点

自己解決率が81％を超えた

24時間365日で即時対応が可能なチャットボットの性能。

チャットボット利用者の自己解決率が50％を超えた。