小売・EC AI Case Study
AIチャットボットによる問い合わせ対応効率化
小売業の問い合わせ対応をAIで一次対応化し、対応時間を削減した事例です。
01Basics
この事例を一目で把握する
対象業界、解決した課題、現在のフェーズ、採用したソリューションと得られた結果を、まずはサマリとしてまとめています。
対象業界
小売・EC業界
課題
問い合わせ件数の増加により、担当者の対応負荷が高くなっていました。
フェーズ
PoCから本番導入まで
関連ワード
ソリューション
FAQ・過去対応履歴をもとにRAG型チャットボットを構築しました。
結果
よくある問い合わせの一次対応を自動化し、担当者は複雑な相談に集中できるようになりました。
02Project Background
問い合わせ対応の属人化を解消
なぜこのプロジェクトが立ち上がったのか、その背景を整理します。
繁忙期に問い合わせが集中し、回答品質のばらつきが課題でした。
03Problem Statement
既存FAQだけでは解決できなかった理由
過去の課題や、これまでの方法で解決しきれなかった理由を明確にします。
質問の表現揺れや複数条件を含む相談に対応しきれませんでした。
04Client Reason
なぜ、このプロジェクトは弊社に托されたのか
クライアントが抱えていた状況と、それに対して弊社が提供できる強みの両面から整理します。
01発注背景・相談内容
- 問い合わせ対応を効率化したい
- FAQを活用したい
02弊社が依頼を受けた背景・強み
- 業務フロー整理からAI導入まで一貫対応できる
05Our Proposal
弊社が提案した解決策の全容
基本方針から提案ポイント、発注者にとっての価値、そしてなぜこの方法を選んだのかという判断根拠までを順に示します。
A基本方針
- RAG
- チャットボット
補足
既存FAQと問い合わせ履歴を検索対象にしました
B提案のポイント
- 表現揺れに強い検索設計
- 有人対応への自然なエスカレーション
C発注者にとっての価値
- 業務効率化
- 回答品質の安定化
Dこの提案方法を選んだ理由
- 理由 1既存資料を活かして短期間で検証できるため
06Implementation
実際に構築したものの一覧
本プロジェクトで我々がスクラッチから設計・実装したコンポーネントを、主要なものから順に列挙します。
07Input Data
AIエージェントに渡す入力データ
モデルが判断を行うために必要なデータと、その形式・取得元を整理します。
item_1
FAQ
select
item_2
問い合わせ履歴
select
08Output Data
AIエージェントが返す出力データ
推論結果としてどのような形でデータを外部へ渡すか、その形式と活用法を示します。
item_1
回答案
select
item_2
関連FAQ
select
09Linked Services
連携した外部サービス・基盤
社内系統及び外部サービスとの接続点と、その接続方式をまとめます。
item_1
Slack
select
item_2
管理画面
select
10Technical Highlights
性能・運用・拡張性を支えた技術的工夫
見えずらい部分で効いた設計・実装上のポイントを大きなものから順に記します。
- 検索結果のスコア調整
- 回答根拠の表示
11Duration & Cost
開発期間と開発費用
キックオフから本番稼働までに要した期間と、本プロジェクト全体の費用感をまとめます。
開発期間 · Duration
1〜3ヶ月
開発費用 · Cost
¥100〜300万円