企業向けAI音声カスタマーサポートの即時配分連携｜GoGoCha 技術事例

問題の背景

顧客は高齢者、旅行者、企業顧客などであり、利用方法は電話、ウェブサイト、LINEなどが考えられる。システムは、これらの情報を共通の配車フローに統合し、必要に応じて手動での介入を可能にする必要がある。

実装方法

• —AIによる電話対応で取得した情報を、共通のバックエンドに送信し、電話による入力が独立したデータとなるのを防ぐ。
• —Express、PostgreSQL、Redis、BullMQ、および Socket.IO を使用して、即時配車バックエンドを構築する。
• —ウェブサイトでの料金シミュレーションでは、まず実際の料金 API を呼び出し、失敗した場合は、ローカルルールに基づいて明確な代替料金を表示する。
• —高齢者が利用しやすいように、大きな文字、音声優先、高コントラストなどの表示方法を採用する。

Falcon の実際の責任範囲

• ブランドウェブサイトと料金シミュレーションインターフェース
• AIによる電話対応の入力と、配車タスクのデータ構造
• SmartDispatcherV2：即時配車バックエンド
• LINE Bot、ドライバー/顧客向けアプリ、および運用管理システムとの統合

AI による配車へのデータフロー

1. 01顧客は電話、ウェブサイト、または LINE から配車を依頼する。
2. 02システムは、場所、連絡先、および配車タスクの情報を共通の配車フローに送信する。
3. 03バックエンドは PostgreSQL で状態を保存し、BullMQ でキューを処理し、Redis/Socket.IO を使用してリアルタイムで同期する。
4. 04ドライバー、顧客、および運用管理システムは、同じ配車タスクの状態を把握する。

制限、失敗、および代替手段

• —情報が不足している場合、または AI が信頼できる判断ができない場合は、手動での介入を可能にし、推測された情報を配車データとして使用しない。
• —料金 API が失敗した場合、ローカルルールに基づく推定料金と制限を表示し、正式な見積もり成功として偽装しない。
• —キューとリアルタイム通信を分離することで、単一の接続の問題が配車タスクの消失につながるのを防ぐ。

証拠の検証方法

• ✓電話、ウェブサイト、LINE、および料金シミュレーションなどの入力は、公開ブランドウェブサイトから確認できる。
• ✓公開されているアプリ画面とウェブサイト画面は、異なる入力からの製品範囲を証明するために使用され、プライベートな顧客またはドライバーのデータは含まれない。
• ✓技術的な構造は、Falconが実際に担当する範囲に基づいています。具体的な利用量、接続率、作業時間の削減、または正式なSLAなど、公開されていない情報も含まれます。

公開可能な測定値と能力