ビジネス向けAIナレッジシステム | RAG搭載

24/7 常時対応

60–85% 問い合わせの自動解決率

自社データ自社ドキュメントで学習

プライベート安全・GDPR対応

できること

チームの負担を軽減できる業務

カスタマーサポート（24/7）

自社の実際のビジネス情報をもとに、24時間いつでも一般的な質問に答えます。スタッフの時間を取ることなく対応可能。公開済みのRAG導入実績では、定型的なサポート問い合わせの60〜85%を自動処理という報告があります。

誘導体験

訪問者を適切なサービス、製品、または次のステップに案内し、スムーズに行動できるようにします。

リード選別

真剣な問い合わせと関心だけの質問を分離し、チームが本当に重要な会話に集中できます。AIによる初期選別でリード品質の大幅改善を報告した事例があります。

リードキャプチャ

別の問い合わせフォームに誘導するのではなく、会話の中で連絡先情報を直接取得します。

スマートハンドオフ

会話の要約と連絡先情報をチームに送信し、文脈を把握した状態でフォローアップを開始できます。

導入実績

サポート、コスト、顧客体験に関する公開済みRAG導入事例のデータ

数時間 → 数秒

複数の公開済み導入事例で、サポートの応答時間が数時間から1分以内に短縮されたと報告されています。あるエンタープライズ事例では、平均応答時間が4時間から10秒に短縮されました。

最大66%のコスト削減

ある公開済みエンタープライズ事例では、RAGチャットボット導入後、月次サポートコストが$35,000から$12,000に削減され、問い合わせの85%が人的対応なしで解決されました。

65%の組織が活用中

McKinseyの2024年AI調査によると、65%の組織が少なくとも1つの業務機能で生成AIを定期的に活用しており、最も多いのはカスタマーサービスと営業オペレーションです。

出典：Predictive Tech Labs事例研究；McKinsey State of AI 2024。結果は導入規模と設定によって異なります。

実際に試してみる

クライアント向けに構築するものと同じAIナレッジシステムを、実際の工業製品ドキュメントで稼働させています。

デモクライアント：工業機器代理店

ナレッジベース：5ドキュメント読み込み済み

このデモについて

回答は上記のソースドキュメントから直接取得されており、AIの一般知識からではありません
各回答には、情報が得られた具体的なドキュメントとセクションが引用されています
実際の導入時は、あなた自身のコンテンツで同じシステムを学習させます

※ デモのカタログドキュメントは英語版のみです。下記の質問例は英語のままご利用ください。

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AI Assistant Ask anything about our products

AI assistant

I'm trained on Himel industrial products and Schneider EvoPacT circuit breakers. Ask about control stations, pushbuttons, limit switches, or MV breakers.

What Himel pushbuttons are available? What is the IP rating of the HXC limit switches? What voltage options are available for HLAY5 control stations? What are the key features of the Schneider EvoPacT HVX 24kV?

各回答には、情報が得られたドキュメントの引用が含まれています。仕様、IP保護等級、電圧オプション、技術パラメータについて質問してみてください。

仕組み

スコーピングからローンチ、その後まで

ビジネスマッピング

あなたのサービス、顧客からの典型的な質問、AIナレッジシステムがサポートすべきワークフローを理解します。

学習・トレーニング

ドキュメント、FAQ、製品情報、社内ナレッジを使ってAIを学習させます。

統合

ウェブサイトにデプロイし、テストを行い、ローンチ前にブランドに合わせた調整をします。

改善

ローンチ後、実際の会話を確認し、回答を磨き、ビジネスの変化に合わせてナレッジを更新します。

継続ケアプラン

ローンチ後も、ケアプランによる月次ナレッジ更新、回答改善、パフォーマンス監視でシステムの精度と有用性を維持します。

料金：セットアップ＆デプロイメント

AIナレッジシステムはお客様の環境やドキュメントに合わせてスコーピングされます。既製品ではありません。最終的な費用はドキュメント量、統合要件、デプロイ環境、サポートレベルによって異なります。以下の料金は各スコープの典型的なプロジェクトを反映しており、作業開始前に価格を確定します。公開済みのエンタープライズRAG導入事例では、主にサポートコスト削減と顧客維持の改善により、4〜8ヶ月での投資回収が報告されています。