noco株式会社は、AIカスタマーサポートシステム「ヘルプドッグ」において、AIチャットボット「生成AI型」の質問理解と情報検索の仕組みを刷新した「生成AI型2.0」の提供を開始しました。
話し言葉や表記のゆれが自己解決の壁に
FAQやヘルプの場面では、利用者の質問が整った文章で届くとは限りません。「解約ってどうやるの?」といった話し言葉に近い表現や表記のばらつき、誤字を含む質問も日常的に寄せられます。従来のAIチャットボットは、回答に必要な情報がサイト内に用意されていても、それを的確に拾い出せない場合がありました。
具体的には、質問に含まれる一部の語句だけに反応して、見当違いの回答を示したり、本来は答えられる内容であっても「見つかりませんでした」と返したりする事象です。その結果、利用者が自己解決にたどり着けず、問い合わせにつながる一因にもなっていました。「生成AI型2.0」では、質問を読み解く工程と答えを探し出す工程を見直し、回答可否の判断精度も高めています。
生成AI型2.0が備える3つの改善点
「生成AI型2.0」は、質問を読み解く工程と答えを探し出す工程の両方を見直した点が特徴です。主な改善点は、以下の3つです。
- 質問の意図理解と「言い換え検索」の強化
- 「ハイブリッド検索」による答えの取りこぼし削減
- 回答可否の見極め精度の向上
1点目の「言い換え検索」では、AIが質問の意図をより深く解釈し、検索に適した複数の言い回しへ自動展開してから情報を探します。「〇〇の方法と料金を教えて」のように複数の論点を含む質問に対しては、論点ごとに検索を行い、結果を一つの回答へ集約する仕組みです。利用者は、質問を分けて入力し直す必要がなく、一度のやり取りで必要な情報をまとめて受け取れます。
2点目の「ハイブリッド検索」は、語句の一致と文章の意味的な近さを同時に評価し、両者の結果を統合して、最も適切な情報を選び出す仕組みです。語句の一致だけ、または意味の近さだけでは見つけにくかった情報も拾えるようになり、「あるはずの答えが出てこない」といった取りこぼしが、起こりにくくなりました。抽出した候補を質問との関連度で並べ替える処理も安定性を高め、一部の語句に引きずられて回答がずれる事象を抑えています。
3点目の回答可否の見極めについては、確かな根拠が得られない場合に推測で答えず、率直に「見つかりませんでした」と伝える仕組みを以前から備えています。今回、回答の根拠となる情報をより的確に集められるようになったことで、本来は答えられる質問に誤って「見つかりません」と返す事象を減らしました。一連の精度向上は応答速度を損なわずに実現しており、利用者を待たせにくい快適さは従来どおり保たれます。
ヘルプドッグおよびnoco株式会社の概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| サービス名 | ヘルプドッグ(AIカスタマーサポートシステム) |
| 提供企業 | noco株式会社 |
| アップデート内容 | AIチャットボット「生成AI型2.0」の提供開始 |
| 主な改善点 | 言い換え検索、ハイブリッド検索、回答可否の見極め精度向上 |
| サービスURL | https://helpdog.ai |
| 代表取締役 | 堀辺 憲氏 |
| 本社 | 東京都中央区日本橋小舟町8-13 |
| 資本金 | 7,606万円(資本準備金含む) |
| 設立 | 2017年5月12日 |
| コーポレートサイト | https://nocoinc.co.jp/ |
trends編集部の一言
「あるはずの答えが、出てこない」という体験は、FAQやヘルプページを運用する現場では長年の悩みです。語句の一致と意味的な近さを同時に評価する「ハイブリッド検索」と、複数の論点を一度の質問で処理する「言い換え検索」を組み合わせた設計は、業界全体として、取り組んできた検索精度の課題への一つの実務的な回答と言えるでしょう。
マーケティングの現場でも、FAQコンテンツを整備しても、問い合わせが減らないという声は珍しくありません。検索ロジックの精度が低ければ、どれだけコンテンツを充実させても利用者に届かないという構造的な問題があります。「答えられるものには確実に答え、答えられないものには正直に伝える」という設計思想は、カスタマーサポートの信頼性を高める設計として、業界内でも注目される動きです。
References
- ^ PR TIMES. 「AIカスタマーサポートシステム「ヘルプドッグ」、AIチャットボット「生成AI型」を刷新し、検索・回答の精度を高めた「生成AI型2.0」の提供を開始 | noco株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000093.000038439.html, (参照 26-07-02).
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