AIチャットボットの導入後のプロセス

導入戦略の全体像

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

データ準備と整理

  • 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

初期導入時の運用

  • 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

問い合わせ分析

  • 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

コンテンツ改善

  • 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

定期的な更新

  • 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

品質維持

  • 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