資料の紹介

　大規模言語モデル（LLM）を基盤とするAIの進化は目覚ましい。特にChatGPTなど、チャット形式でやり取りができる生成AIはカスタマーサポートと相性が良いとして、導入企業が急速に増えている。だが、生成AIを導入したものの、問い合わせが思うように減らないと悩んでいる企業も少なくない。

　生成AIが出力する回答の品質は、学習に使われる情報の質と構造に大きく左右される。そのため、生成AIが適切に回答できるようにするには、「ナレッジの土台作り」が必須になる。具体的には、自社が持つ最新かつ正確な情報をAIが参照しやすい形式に整理したうえで、情報が陳腐化しないように維持しなければならない。

　本資料では、生成AI導入の効果が出ない理由を掘り下げたうえで、ナレッジの土台を作るための3つの条件と、ナレッジを有効活用するための3つのステップを紹介。さらに、具体策として、社内外の多様な情報をAIに参照されやすい形に整理するナレッジ構築支援や、AIが検索者の意図を予測して結果を導き出す「自己解決」に特化した検索などの機能により、ユーザーの自己解決率を高めるというAIプラットフォームを紹介する。

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