PKSHA ChatAgentの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜株式会社NTTドコモ
【事例本編】キーワードマッチング型チャットボットからリプレイス、1,000件を超えるFAQに対応し自己解決率30%向上
課題・目的
既存チャットボットはFAQ数が増えると回答精度が低下した。
登録されているFAQ数が当社の必要とする数に全く足りていなかった。
FAQ追加やメンテナンスの工数が増大していた。
導入後の効果
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。
運用工数がリプレイス前と比べて2〜3人月削減された。
FAQ数を導入時の300問から720問に増やし、その後1,000問を超える体制を整備した。
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導入前の課題
既存チャットボットはFAQ数が増えると回答精度が低下した。
登録されているFAQ数が当社の必要とする数に全く足りていなかった。
FAQ追加やメンテナンスの工数が増大していた。
導入の目的
FAQの精度向上。
運用コスト削減。
導入後の効果
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。
運用工数がリプレイス前と比べて2〜3人月削減された。
FAQ数を導入時の300問から720問に増やし、その後1,000問を超える体制を整備した。
導入決定からリリースまで約3カ月足らずで実施できた。
導入の決め手
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。
運用やチューニングに必要な要素が管理画面で整理されており非エンジニアでも運用可能な点。
ライセンス料金と運用工数を合計した総コストが最も低かった点。
ユーザーテストで初期状態88%からチューニング後99%まで精度向上が確認できた点。
導入のプロセス
候補3社で比較検討し、社内ユーザーテスト（40名の社員による多様な言い回しでの質問）で精度を評価。PKSHAに720問のFAQを初期チューニングしてもらい、セキュリティ診断や書類作成もPKSHAコンサルタントが支援。システム連携は用意されたWeb APIとPKSHAエンジニアのサポートで実施。導入決定からリリースまで約3か月で完了。
活用方法
公式FAQ応答のチャットボットとして導入し、d払い、dポイントクラブ、オンライン手続きなど複数サイトに拡張。様々なサイトにリンクを設置して同一対話エンジンを利用。
社内の反応
他部署からの導入要望が多数寄せられ、評価が高い。PKSHAの機能追加も早く受け入れられている。
今後の展望
他部署への横展開（コールセンターのフロント支援部で導入決定）。有人チャットとのシームレスな接続体制構築や、カスタマーサポートのDXとしてAIと有人のハイブリッド型サポート実現を目指している。
AI事例マッチ度診断
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