実績 / ケーススタディ
既存の問い合わせナレッジを活用した、カスタマーサポート向けテキスト＆音声AIアシスタント
カナディアン・ソーラー・ジャパン
背景
求められていたこと
通話記録、FAQ、問い合わせログに散在する知識をもとに対応していた、繰り返し問い合わせの大量発生。
構築したもの
Ekoheは、既存の問い合わせデータ、FAQ、製品ドキュメントを会話型アシスタントと連携し、テキストと音声で複数言語に対応する応答を実現しました。
定型的な問い合わせを一貫して処理し、サポートチームの手作業を削減。
詳細
Canadian Solar Japanのサポートチームには、多数の問い合わせが寄せられていました。その多くは、同じ内容の質問の繰り返しでした。回答自体は存在していたものの、通話記録、FAQページ、問い合わせログ、製品ドキュメントに分散していました。回答のたびに検索が必要であり、対応の一貫性は、誰がその依頼を受けるかに左右されていました。
目的は、チームの知識を汎用的なチャットボットで置き換えることではありませんでした。 チームがすでに持っている知見を、誰もが自然に質問する形である「入力」や「音声」によって、あらゆる会話で活用できるようにすることでした。
アシスタントは、Canadian Solar Japan独自のサポート履歴を活用し、テキストまたは音声で回答します。
Ekoheは、既存の問い合わせシステムと連携したAI支援型のサポートワークフローを構築しました。会話型アシスタントは、過去の問い合わせ履歴、FAQ、製品ドキュメントを活用し、テキストまたは音声で、複数言語の質問に回答します。既存のナレッジを再利用することで、ゼロから作り直す必要はありませんでした。
定型的で繰り返しの多い問い合わせにも、顧客接点全体で一貫した回答を提供できるようになりました。
サポートチームは手作業での対応時間を削減し、専門性が求められる問い合わせにより多くの時間を充てられるようになります。
テキストと音声、ひとつの知識源
テキストと音声のやり取りは同じ知識ベースを参照するため、どのチャネルを選んでも回答内容は変わりません。音声入力では、利用者が自分の言葉と自分の言語で、自然に質問内容を伝えられます。
この課題に対して採用した技術は、サポート業務フローに Ruby on Rails と PostgreSQL、インターフェースに Next.js、言語理解に OpenAI モデルです。問い合わせデータとシステムは、いずれも Canadian Solar Japan 独自の資産として保持されています。
始めましょう。