品質を重視した段階的な導入後のプロセスを推奨します：

第1段階（導入直後）- 品質の確保

• 既存のFAQとマニュアルを可読性に注意しながら整理
• 情報の正確性と最新性を徹底的にチェック
• よくある質問パターンの網羅性を確認
• URL RetrieverまたはDocument Retrieverで学習
• 回答できない質問は人間のオペレーターにエスカレーション
• AIが対応できない質問を記録（LiveAgentのチケットとしてAIチャットボットとの会話が記録されます）

第2段階（1〜2ヶ月後）- データ品質の向上

• 実際の問い合わせ内容を分析
• 頻出質問を特定し、FAQに追加
• 曖昧な表現や不十分な情報を洗い出し、改善
• 可読性ツールで内容を評価し、テキストを簡略化・短縮・再構成
• 正確で業務に合った情報への更新
• FAQ・ナレッジベースを拡充

第3段階（3ヶ月以降）- 継続的な品質管理

• スケジュール機能を使った定期的なクロール設定
• 継続的なコンテンツ拡充
• 可読性をテストし、改善度を再評価
• 定期的な情報の正確性チェック
• 新しい問い合わせパターンの追加
• AIの回答精度が向上し、自己解決率が大幅に改善

期待される導入効果：

• 初回解決率（FCR）が最大28%向上
• 応答時間が最大73%短縮
• 顧客満足度（CSAT）が10ポイント向上
• 問い合わせ対応件数を最大52%削減

品質管理のポイント：

• データ品質の低さはAI導入の最大の課題であることを認識
• 「量」を増やすより「質」を高めることに注力
• 不十分な情報や曖昧な表現は回答精度に直接影響することを理解
• 定期的な見直しと更新のプロセスを確立