資料の紹介

　顧客からの問い合わせ削減や24時間・365日の1次対応、顧客体験（CX）の向上、オペレーターの負荷軽減、採用コスト抑制などを目指して、AIチャットボットを導入する企業が増えている。だが、AIチャットボットを導入したものの、回答の精度が不十分で期待していたほどの効果が上がらないこともよくある。

　チャットボットは質問を受け付ける入り口に過ぎず、顧客が欲しい情報を提供できるかどうかは、その裏側にある情報がどれだけ整備されているかに大きく左右される。そのため、チャットボットの導入効果を高めるには、AIにとって読みやすく、正しく引用できる公式情報がどこに、どのような形で蓄積されているかがカギとなる。

　本資料ではまず、生成AIの回答やGoogle検索の「AIによる概要（Google AI Overviews）」などに、自社の情報を適切に引用させるための手法「大規模言語モデル最適化（LLMO）」「AIO（AI最適化）」について基本から分かりやすく説明。その上で、チャットボットの裏側でAIが参照する公式情報をナレッジやFAQとして整える方法をLLMOの手法に沿って解説する。併せて、公式情報の改善・整備に役立つツールと導入企業における具体的な成果も紹介する。

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