ITサポートの悩みを解消！ChatBotが導入される5つの理由
ITサポート担当者は数多くの問い合わせに対応する必要があり、作業効率や品質維持が困難になっています。
ITシステムは複雑かつ多様化することが想定されるため、現状は問題が表面化されていない企業であっても、今後大きな問題になる可能性があります。
そんな問題を解決する手段として、現在ChatBotの導入が注目されています。
◎ChatBotが導入される5つの理由
①問い合わせ負荷の軽減
繰り返しの質問や単純な作業を自動化することで、ITサポート担当者の負担や業務担当者の情報検索にかかる時間を軽減します。
②24時間対応
従業員や顧客は常にサポートを必要とする可能性が潜んでいます。
ChatBotの導入により、24時間いつでも即座に対応できる環境が整い、利用者の満足度を向上します。
➂効率的な問題解決
ChatBotは事前に学習された社内文書や最新データ、事前準備Q&Aリスト(Excel/PowerPoint形式も含む)に基づいて適切な応答を提供します。
これにより、従業員や顧客は迅速かつ正確な解決策を受け取ることができます。
④社内のコスト削減
問い合わせに対してオペレーターを数人配置するよりも、ChatBotで基本的には対応し、ChatBotで対応できない質問のみオペレーターが対応することでコストを削減することができます。
⑤ユーザー体験の向上
「社内ドキュメントを探すのに苦労している」従業員は、待ち時間なく素早くサポートを受けることができ、ストレスなく作業を継続できます。
解決できない問題に対しても、ChatBotは適切な部署にメールを作成し、問題の解決を依頼することで素早く問題を解決します。
生成AI領域で注目されるRAG-ChatBotとは
RAG-ChatBotとは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を使用したチャットボットのことを指します。
RAGは、検索機能とテキスト生成を組み合わせた技術で、質問に対してより正確で専門的な情報に基づいた回答を生成することができます。
◎RAG-ChatBotの特徴は？
①社内データ/最新データからの回答生成
RAG-ChatBotは、社内データベースや最新の情報から回答を生成することが可能です。
ユーザーは常に最新かつ正確な情報を得ることができます。
②回答元のデータソースの組み込み
RAG-ChatBotは、生成した回答の元となるデータソースを回答に組み込むことができます。
ユーザーはどの記事や文書から回答生成されたのか、リンクなどから確認することができます。
➂回答方法のカスタマイズ
RAG-ChatBotは、生成AIを使用して回答を生成するため、プロンプトの調整が可能です。
「{会社の機密情報}のような回答はしないでください」などの具体的なチューニングを実施できます。
◎RAG-ChatBotはどのように開発する？
①LLMの選定
商用のLLMやオープンソースのLLMを選定します。選定する際には、モデルの性能やセキュリティ要件、コストなどを考慮します。
②データ前処理
検索の精度をあげるために、埋め込みベクトルとして変換される前のデータの前処理が必要です。
データ処理方法が検索精度に影響を及ぼすため、処理を行います。
➂ データのベクトル化
適切な検索結果を得るためには、Embeddingを用いてデータをベクトル表現に変換し、意味的、文脈的などの抽象的な関連性を数値化します。
④検索モデル構築
RAGは情報検索と言語生成を組み合わせる技術で、ユーザーからの質問に対して関連する情報を検索します。
適切な情報を検索できる検索モデルの開発が必要です。
⑤検索モデルとLLMの連携
検索モデルで抽出した情報をLLMの入力として使用します。
LLMは抽出された情報とユーザーからの質問を組み合わせて、最適な応答を生成します。
⑥既存チャットツールへの組み込み( Slack/ Teams/ LINE WORKSなど)
ユーザーがチャットボットを利用できるように、既存チャットツールとAPI連携を実施します。
⑦ テストと評価
開発したチャットボットの性能をテストし、評価します。
評価の結果を元に更なるチューニングを実施します。
⑧運用とメンテナンス
チャットボットの運用を開始し、必要に応じてメンテナンスを行います。運用に関して、前処理でのベクトル生成処理、ベクトルデータベースの費用や使用時の回答生成、サーバー費用としておよそ10万円/月 ほどの費用がかかることが想定されます。
以上のステップを通じて、RAGを活用した独自チャット（LLM）を構築することができます。ただし、これらのステップは一般的なものであり、具体的な構築方法や運用費用は選定するLLMや使用するデータ、目的などにより異なる場合があります。
ChatBotによる業務フローの変革イメージ
ChatBotの導入によって業務プロセスを改善できる一方、パッケージ型のChatBotではツール連携が難しく、適切な部署への問い合わせや応対履歴の蓄積を行うためには人の作業が発生します。
個別にChatBotを構築することで、ツール連携を実現し、Q＆A作成自動化などの業務効率化を実現します。
以下のような業務フローが、ChatBot導入による業務フロー変革の一例となります。
ChatBot導入で失敗しないための、プロジェクト設計3ステップ
ChatBotの導入にはメリットが多く存在しますが、落とし穴も存在します。ChatBotの会話フローやUI/UXの設計に注意しないとユーザー体験が悪化する可能性があります。
そのためこれらの課題を理解し、適切なシステム選択とプロセス設計を必要とします。
QuackShftでは、次の3ステップで独自のChatbotを構築することをおすすめします。
Step1: 業務プロセスに根付いた要件定義
業務フローとその課題を特定し、最適なChatBotソリューションを選択します。いくつかの実データから技術検証を事前に行い、PoC要件定義を進めます。
「技術的可能性・費用対効果・業務プロセスの変化インパクト」の観点を意識し、プロジェクトの効果を可視化します。
Step2: PoCによる検証フェイズ
直ちに本番環境への導入を行うのではなく、まずはPoC（概念実証）を通じて、ChatBotの精度検証と初期フィードバックの収集を行います。
このフェーズでは、ChatBotモデルの精度、技術の有効性やビジネスケースの適合性を評価します。
Step3: 実際の業務プロセスへの統合と、継続的な改善
PoCが成功すれば、本番環境への導入を行います。
導入に伴って、本番環境での動作を確認するためのテストや検証を実施し、不具合を修正します。
また、導入後は定期的な評価とフィードバックを通じて、継続的な改善を図ります。
AI開発スタートアップQuackShiftの紹介
ChatBotによるITサポート業務のDXは、システムが複雑化する現在において、大きな効果を発揮します。プロジェクトの成功には、入念な要件定義とPoCが鍵になります。
QuackShiftは、様々な企業のAIプロジェクトを支援しており、要件定義から開発・運用まで幅広くご支援して参ります。
まずは無料のご相談を実施いたしますので、お気軽にご連絡ください。
執筆：Khanh Linh Tran 編集：平野 佑樹