Jupyter株式会社
生成AI(Gemini)を活用したリアルタイムFAQ自動応対システムの開発
本プロジェクトでは、社内に分散して管理されていたFAQや業務ドキュメントを活用し、生成AI(Gemini)によるリアルタイムFAQ自動応対システムを開発しました。
従来は、Spreadsheetなどに蓄積されたQAリストの量が増加し、必要な情報を探すのに時間がかかることや、担当者ごとに回答内容が異なるといった課題がありました。
そこで本システムでは、社内データを検索・参照したうえで、生成AIが自然な文章で回答を生成する仕組みを採用。ユーザーはチャット形式で質問するだけで、必要な情報を即座に取得できる環境を実現しています。
基盤には Google Cloud Platform(GCP) を採用し、セキュリティやスケーラビリティにも配慮。
また、社内データは生成AIの学習には使用せず、企業内利用を前提とした安全な設計としました。
導入の結果、FAQ対応にかかる工数を大幅に削減し、問い合わせ対応時間の短縮や業務効率化に貢献しています。
PoCに留まらず、実運用を前提とした生成AI活用の成功事例です。
■ 開発の背景・課題
クライアント企業では、社内FAQや業務手順書が Spreadsheet や複数のドキュメントとして蓄積されており、
情報量の増加に伴って「必要な情報を探すのに時間がかかる」「同じ質問が何度も発生する」「担当者によって回答内容が異なる」といった課題が顕在化していました。
また、従来型のFAQ検索やルールベースのチャットボットでは、
• 質問文が少し変わると正しい回答に辿り着けない
• FAQが完全な文章でないと活用できない
といった限界があり、実運用で使われない 状態に陥っていました。
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■ 解決策・システムの特徴
本プロジェクトでは、生成AI(Gemini)を活用したリアルタイムFAQ自動応対システムを新たに設計・開発しました。
ユーザーがチャット画面から自然文で質問すると、
社内FAQ・業務ドキュメントを検索・参照したうえで、生成AIが情報を要約し、文脈に沿った回答を即時に返す仕組みを採用しています。
単なる生成AIチャットではなく、社内データを根拠として回答を生成する構成とすることで、回答精度と信頼性の両立を実現しました。
FAQが箇条書きや断片的な情報であっても、生成AIが自然な文章として補完するため、ユーザー体験も大きく向上しています。
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■ 技術構成・設計上のポイント
• クラウド基盤には Google Cloud Platform(GCP) を採用
• 生成AIには Gemini を活用
• 社内データは「参照のみ」とし、生成AIの学習には一切利用しない設計
• 検索結果をスコアリングし、信頼度の高い情報を優先的に回答へ反映
• 将来的なFAQ追加・更新にも対応できる運用フローを構築
これにより、セキュリティ・拡張性・運用性を重視したエンタープライズ向け構成を実現しています。
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■ 導入効果
試験導入の結果、FAQ対応にかかる時間は大幅に削減され、
月間のQA対応時間は 約7割削減 を達成しました。
また、
• 回答内容のばらつきが解消
• ユーザー自身で問題を即時解決できる環境を実現
• 新人や異動者のオンボーディング効率が向上
といった定性的な効果も確認されています。
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■ 本事例のポイント
• PoC止まりではなく、実運用を前提に設計・開発
• 生成AIを「業務に安全に組み込む」ことを重視
• FAQ自動化だけでなく、業務効率化・問い合わせ削減に直結
生成AIの導入を検討しているものの、
「セキュリティが不安」「実際の業務で使えるのか分からない」
といった課題を持つ企業にとって、再現性の高い実績事例です。
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