01 / Challenge
電話・チャット・メールで、知識と対応履歴が分断。
同じ内容でもチャネルごとに確認手順が異なり、担当者は顧客状況の把握、資料検索、回答作成、通話後記録を繰り返していました。契約、個人情報、クレームなど、人の判断が必要な問い合わせも同じ窓口へ届きます。
Case 01 / Anonymous
問い合わせ対応を、
コールセンターのRAG基盤で高速化。
電話・チャット・メールを同じ知識基盤へ接続。根拠付きの回答候補を提示し、判断が必要なケースは文脈ごと人へ引き継ぎます。
- Industry
- カスタマーサポート事業（匿名）
- Technology
- RAG / オペレーター支援
- Scope
- 設計・実装・運用設計
- Disclosure
- 守秘義務のため一部匿名化
Objective
検索時間を短くし、チャネルをまたいで回答品質をそろえる。
問い合わせの増加により、オペレーターが複数のFAQ、製品マニュアル、過去対応を探す時間が増えていました。初動を速めながら、根拠のない回答や例外ケースの誤処理を防ぐことが目的でした。
02 / Design
問い合わせの受付から、RAG回答、引き継ぎまでを一つに。
INTAKE
会話と問い合わせを整理
通話内容のテキスト化、チャット、メールを共通形式に整え、意図、製品、緊急度を抽出。
RETRIEVE
承認済み知識を検索
FAQ、製品マニュアル、対応ルールから質問に合う根拠をRAGで検索し、参照元を表示。
ASSIST
回答候補と確認点を提示
オペレーターへ回答案、参照箇所、追加で確認すべき顧客情報を提示し、最終判断を支援。
HANDOFF
文脈を保って引き継ぐ
会話要約、分類、参照資料、未確認事項をまとめ、専門担当者へそのまま接続。
03 / Operation
回答の修正と未解決質問を、ナレッジ改善へ戻す。
AIの回答候補、オペレーターの修正、最終対応、顧客評価を記録。誤分類、検索漏れ、FAQ不足、ルール違反を分けて確認し、RAGの評価セットとナレッジを継続更新できる運用にしました。
04 / Outcome
オペレーターは、検索ではなく顧客との対話へ集中。
定型質問では根拠付きの回答候補をすぐ確認でき、複雑な問い合わせは整理済みの文脈とともに担当者へ届く流れになりました。チャネルが変わっても同じ知識と判断ルールを利用できます。定量的な成果数値は公開していません。
Technology Detail
コールセンターRAGの制御と引き継ぎを見る。
問い合わせ分類、根拠付き回答、回答可否判定、有人接続までの技術構成を紹介しています。