生成AI受託開発CASE 02本番稼働中
顧客問い合わせの回答自動化 — 一次回答を自動化し、判断が必要な対応に集中
社会人向け教育・研修事業 / カスタマーサポート部門 / 要件整理〜本番運用
- 支援期間
- 約3ヶ月
- 体制
- AIエンジニア/開発
- 支援フェーズ
- 要件整理〜本番運用

導入前の課題
事業の拡大に伴い受講者・顧客からの問い合わせが増え続け、サポートチームの対応が追いつかない状態でした。回答までの待ち時間が長くなり、顧客体験を損ねかねない状況。回答内容も担当者の経験に依存し、品質にはばらつきがありました。根本には、過去の問い合わせ対応のナレッジが整理されておらず、組織として再利用できる形になっていないという課題がありました。
Arcamが実施したこと
過去の問い合わせ対応履歴とサービス資料を整理・構造化し、RAGで一次回答を自動生成する仕組みを構築しました。回答トーンや案内してよい範囲をガイドラインとしてプロンプトに組み込み、回答には根拠を添付。確信度が低い問い合わせは自動で担当者へエスカレーションする経路まで設計しています。
- 過去の対応履歴とサービス資料を構造化してRAG基盤を構築
- 回答トーン・NG事項をガイドライン化してプロンプトに組み込み
- 確信度が低い問い合わせは自動で担当者へエスカレーション
Arcamならではの工夫
権限を検索インデックス側で制御し、「見えてはいけない文書」が回答に混ざる事故を構造的に防止。検索ログから「よく聞かれるのに文書がない」領域を特定し、ナレッジ整備の運用まで含めて設計しました。
成果
一次回答が即時に返る運用となり、回答までの平均待ち時間は大幅に短縮。問い合わせの8割超が一次回答で完結し、サポートチームは判断や個別対応が必要な問い合わせに集中できるようになりました。回答品質は評価データで継続的に測定しており、担当者ごとのばらつきも解消。対応ナレッジが資産として蓄積され、サービス拡大時にもそのまま活用できる状態です。