LINE公式アカウントに、自社の資料から答えるRAGチャットボットを

シナリオ型チャットボットの限界

いまLINE公式アカウントで使われているチャットボットの多くは、「この質問にはこう返す」を人があらかじめ登録しておく方式です。登録した範囲では正確に動きますが、その範囲の外に出た瞬間に答えられなくなります。

• 言い回しが変わると反応しない

  同じ内容の質問でも、登録したキーワードから外れると「わかりません」に落ちます。実際のお客様は、こちらが想定した言葉づかいでは質問してくださいません。

• 質問が増えるほど登録作業が増える

  答えられない質問が見つかるたびにシナリオを追加することになり、運用が始まってからの作業量が減りません。

• 資料を直してもボットは古いまま

  料金表や営業時間を更新しても、シナリオを書き換えなければボットは以前の内容を答え続けます。

ご準備いただくもの

ご準備いただくのは次の3点だけです。サーバーの用意もAPIの設定作業も発生しないため、社内にIT担当者がいなくても導入いただけます。

※ 社内にエンジニアの方がいらっしゃる場合も、作業を引き継いでいただく必要はありません。

RAGでも答えられないこと

「AIが何でも答えます」という説明は、期待値を上げるぶん、公開後にご担当者が困ることになります。導入をご検討いただく前に、答えられない種類の質問を先にお伝えします。

• 資料に書かれていないこと

  RAGは資料を検索して答える仕組みのため、どこにも記載のない事柄については答えを作れません。

  対応推測で答えず「わかりかねます」と回答し、担当者への引き継ぎをご案内します。その質問は記録に残るため、次の資料追加の材料になります。

• いまこの瞬間の状態

  在庫数、当日の空き状況、予約枠の残りなど、刻々と変わる情報は資料には書けません。

  対応予約システムや在庫システムとの連携が必要な領域です。連携せずに運用される場合は、該当する質問を有人対応へ振り分けます。

• 個別のお客様に紐づく情報

  「私の注文はどうなっていますか」のようなご質問は、本人確認と基幹システムの参照が前提になります。

  対応有人対応への切り替え、または業務システムとの連携で対応します。

• 判断や交渉を伴うこと

  値引きの可否やクレームへの対応方針は、資料の記述から機械的に導けるものではありません。

  対応担当者へ引き継ぎます。AIが一次対応で情報を整理してからつなぐため、引き継ぎ後の対応は短く済みます。

これらを踏まえると、RAGが向いているのは「答えは決まっているのに、そのつど人が答えている質問」です。その種類の問い合わせが多いほど効果が出ます。