社内ユーザーからの問い合わせ対応の工数を
生成AIの活用によって大幅に削減！
よくあるご相談
- 担当者のスキルに依存することが多く、担当者が変わる度に回答品質に差が出ることが多い
- 同じような質問に対して過去のQ＆Aデータを検索する際、単語レベルではヒット率が低い
- 生成AIのみの場合、ハルシネーションのリスクが高い
成功のポイント
これらの問題を解決するためには、これまでに蓄積されてきたQ＆Aのデータを活かし、精度の高い検索を可能にする環境を整備することが重要です。また、システムや生成AIの活用を進めて行く中で、人によるチェックや判断を行うプロセスや仕組みづくりも重要となり、間違った回答を防止するための工夫が必要です。
電通総研からのご提案
生成AI活用による、効率的な回答生成を実現すると同時に、社内独自の問い合わせに対する回答など一般的な生成AIだけでは回答しきれない内容にも対応。また、業務フローに「人による添削」を取り入れることで、品質向上を図ります。
| 生成AIによる自動回答生成 | 担当者のスキルに依存せずに、一定レベルの回答を自動作成することで品質の均質化を実現 |
|---|---|
| 社内独自Q&Aデータの取り込み | 過去から蓄積された多くのQ＆Aデータを取り込むことで、RAG（検索拡張生成）を実現 |
| 人による添削のフロー化 | UiPath Action Centerを利用し、自動作成された回答を人が添削するフローを実現。担当者は、フローで回覧されてきたQ&Aの添削に集中することができ、全体的な業務効率化が図れる |
期待できる成果
従来の品質を保ちながら、サポートセンターの運営を大幅に効率化
生成AIの活用がサポートセンターの運営を大幅に効率化させ、問い合わせユーザー1人あたりの所要時間を短縮し、問い合わせユーザーによる満足度の向上が期待できます。また、人によるチェックや判断を行うフローを組み込むことによって、担当者は、フローで回覧されてきたQ&Aの添削に集中することができ、従来の回答品質も担保しながら、サポートセンター全体の業務効率化に寄与します。