AIツールの開発

導入するAIアプリケーションの例

• AIカスタマーサポート / スマートアシスタント（LINE、ウェブサイト、Slack）
• AIによる音声受付と案件振り分け（電話でのリアルタイム音声対話、自動案件作成）
• 企業向けナレッジベースの質問応答システム（従業員が社内ドキュメントやSOPを参照）
• ドキュメント処理の自動化（契約書レビュー、請求書認識、レポート作成）
• カスタマイズされたGPT/Claudeアシスタント（特定の分野の知識）

技術選択の柔軟性

• 単一のAIベンダーに依存しない：GPT、Claude、Geminiを統合し、タスクに応じて最適なモデルを選択
• デプロイの柔軟性：クラウドAPIを使用することも、オープンソースモデルを顧客の自社サーバーにデプロイすることも可能（データの漏洩を防ぐ）
• 完全にソースコードを納品、長期ライセンス料は不要
• LINE、Slack、および自社バックエンドシステムとの連携経験

AI 顧客対応は有効か？重要なのは RAG（Retrieval-Augmented Generation）。回答を自分の知識ベースに組み込む

顧客が最も懸念する言葉は「AI が間違った情報を言うのではないか」というものです。それは、言語モデルの性質です。AI は、自然な会話の流れを維持するために、事実に基づかない情報を生成することがあります（業界では「幻覚」と呼ばれます）。弊社は、この問題を無視するのではなく、RAG（検索による強化生成）を用いて、許容範囲内に収めることを重視しています。まず、製品ドキュメント、FAQ、SOP などを細かく分割し、ベクトルインデックスを作成します。その後、ユーザーからの質問に対して、システムが「情報を検索」し、AI が「検索した情報に基づいて回答」し、引用元も提示します。答えられない場合は、「この件については、専門の担当者にご対応いたします」と正直に伝えます。

AI が答えられない場合の対応：人間との対話フローの設計

優れた AI 顧客対応は、「答えられる部分」だけでなく、「答えられない場合の対応」にもあります。弊社では、事前にエスカレーションルールを定義します。例えば、連続して誤った回答があった場合、ユーザーの発言に感情的な要素が含まれている場合、または金銭や払い戻しに関する質問の場合、自動的に会話履歴を人間オペレーターに引き継ぎ、顧客が再度質問する必要がなくなります。対話フローは、固定された手順（注文確認、予約、修理依頼など）と、AI に任せる質問を組み合わせたハイブリッド型を採用しています。これにより、正確な情報を提供しながら、AI の能力を最大限に活用できます。固定された決定木や、AI に完全に任せる方法は、実務上では不安定です。

弊社の考え：ROI を先に計算し、AI の導入に固執しない

最近よく見られるのは、経営者がニュースを見て「私たちも AI を導入すべきだ」と考えていますが、具体的な課題を明確にできないケースです。弊社は、その逆のアプローチを取っています。まず、「繰り返し作業で、人的コストがかかり、明確なルールがある」といった部分から取り組むことを優先します。なぜなら、その部分での投資対効果を最も簡単に計算できるからです。例えば、花蓮のタクシー会社が毎日大量の電話で予約を受け付ける業務を、AI による音声対応（リアルタイムでの会話、キーワードの自動認識、直接の注文処理）で効率化しました。このようなケースで AI を導入することが最も効果的です。一方、単に「すごい」AI を導入したいだけであれば、弊社は正直に「この費用では実現できません」と伝えます。

実際に導入した AI 案件

弊社が導入した AI サービスには、GoGoCha 花蓮タクシーの AI 音声対応と SmartDispatcherV2 智慧派單後端、恋愛シミュレーションゲーム《Alive》の複数モデル連携（Claude／Gemini／OpenAI）と 7 維情緒系統、iOS／Android への上載、および漢方医院の LINE 予約システム（併発管理と大量の E2E へのテスト対応）などがあります。これらのシステムはすべて、実際に稼働しており、デモではありません。