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組み込み受託開発 - AI・先端領域

AIアシスタント作成支援

既存Webサービスに、AIチャットボットという新しい接点を。

既存WebサービスにRAG型AIアシスタントを追加し、新時代の顧客サポートを実現いたします

CHALLENGE

問い合わせ業務に関するお悩みはありませんか?

  • 製品・サービスに関する質問を迅速に回答したい
  • FAQやトラブル事例対応をチャットボットで自動化したい
  • AIチャットボットを始めたいが、何から着手すればよいかわからない
  • 既存サービスをチャットボットから利用できるようにしたい

富士ソフトのAIアシスタント作成支援で、これらのお悩みを解決します!

OVERVIEW

富士ソフトのAIアシスタント作成支援サービスとは

AIアシスタント作成支援は、お客様の既存Webサービスや業務システムにAIチャットボット機能を追加するための開発支援サービスです。新たにFAQを作り直したり、専用データを一から準備するのではなく、すでにお客様が保有しているマニュアル、仕様書、FAQ、運用ドキュメントなどの既存資料を活用し、ユーザーの質問に対して適切な情報を提示します。

AIアシスタント作成支援 紹介動画

虫眼鏡で社内資料を検索し、根拠の資料付きの回答画面にまとめるイメージ

RAG(検索拡張生成)による高精度な回答

RAG(Retrieval Augmented Generation:検索拡張生成)は、事前に用意したドキュメントやデータを検索し、その内容をもとに回答を生成する方式です。
・ドキュメントに記載された内容に基づいた、根拠のある回答
・社内ルールや製品仕様に沿った一貫性のある応答
・情報更新時のメンテナンス性向上
といった特長を実現します。

製品マニュアル・FAQ・データベースの情報が中央に集まり、Web サービスにつながるイメージ

既存ドキュメント・データをそのまま活用

AIアシスタント作成支援では、お客様がすでに業務で利用している資料や蓄積データを活用できます。
・製品マニュアル・仕様書
・FAQ・トラブルシューティング資料
・社内ポータルやサービス内の公開情報
・既存サービスに蓄積されたデータ
といった情報をもとに、既存サービスと親和性の高いAIアシスタントを構築することが可能です。

既存の業務画面の横に AI アシスタントの欄が組み込まれたノートパソコンの画面

既存サービスに自然に組み込めるAIアシスタント

AIチャットボット単体の導入ではなく、既存Webサービスの機能の一部として組み込むことを前提としています。ユーザーは新しいツールを意識することなく、既存サービス上から自然な形で質問・検索ができ、サービス全体の使いやすさや付加価値向上につながります。

FEATURES

富士ソフトのAIアシスタント作成支援サービスの特徴

独自RAGソリューション環境

簡易PoCをすぐに開始可能。お客様のドキュメントで実際の回答品質を短期間で確認できます。

一貫支援体制

簡易PoC → 設計 → 開発 → 本番構築 → 運用改善 まで、すべてのフェーズをワンストップでご支援します。

柔軟なプラットフォーム対応

オンプレミス・クラウド(Azure等)など多様な環境に対応。お客様の既存インフラを活かした導入が可能です。

既存サービスへのシームレスな統合

既存WebサービスにチャットボットUIを組み込み、サービス全体の価値を向上させます。

運用後の継続改善

リリース後も回答精度のモニタリング・チューニング・ドキュメント更新対応を継続的にご支援します。

CASE STUDY

AIアシスタント作成支援導入事例

製品マニュアルを活用したAI問い合わせ支援を実現(機械メーカー)

既存サービス(App service)+チャットボットUIから、Functions の RAG API を通じて OpenAI・AI Search・Storage を使う構成図

製品の使用方法やトラブルシューティングに関する問い合わせに対し、AIチャットボットが自動応答する仕組みを導入。既存のマニュアル・技術資料を活用し、稼働管理システム上から必要な情報をチャット形式で確認できるようにしました。
問い合わせ対応業務の効率化と、迅速で安定した情報提供に貢献しています。

FLOW

導入までの流れ

STEP 0

簡易PoC

独自RAGソリューション環境を利用し、お客様所有のPC上にオンプレミスRAG環境を構築。既存ドキュメントを用いて回答精度・適合性を検証し、本格導入の可否と次ステップの方針を判断します。

STEP 1

設計準備

既存Webサービスの構成(アーキテクチャ、プラットフォーム、認証方式等)を調査・分析し、組み込み方針を策定。対象ドキュメントの棚卸しとRAG用データソースとしての適性評価、利用サービス選定、セキュリティ要件設計を実施します。

STEP 2

開発

設計に基づき開発環境上にRAG環境を構築。チャンク分割方式・プロンプト設計の最適化、回答精度のチューニング、既存WebサービスへのチャットボットUI組み込み・カスタマイズに対応します。

STEP 3

本番環境構築

本番環境へ移行・デプロイ。RAG API構築、AI Search・Storageの本番設定、セキュリティ設定を行い、結合・負荷・受入テストを実施して本番リリースの品質を確保します。

STEP 4

運用・改善

ユーザーフィードバックやログ分析をもとに回答精度を継続改善。ハルシネーション対策、新規ドキュメント追加時のインデクシング、モデルバージョンアップへの追従対応を含みます。

FAQ

よくあるご質問

Q1.費用感を教えてください
A.

個別お見積りとなりますが、まずは簡易PoCから小さく始めていただくことが可能です。PoCの検証結果を踏まえて、開発規模・対象範囲に応じたお見積りをご提示します。

Q2.PoC(簡易検証)にはどのくらいの期間がかかりますか?
A.

お客様のドキュメント量や検証範囲によりますが、富士ソフト独自のRAGソリューション環境を利用することで、環境構築の負担なく短期間で回答精度の確認を開始できます。富士ソフト側での検証と、お客様自身で検証いただく環境のご提供、どちらにも対応可能です。

Q3.どんなドキュメントがRAGのデータソースとして使えますか?
A.

製品マニュアル、仕様書、FAQ、トラブルシューティング資料、社内ポータルやサービス内の公開情報、既存サービスに蓄積されたデータなど、すでに業務で利用している資料をそのまま活用できます。設計準備の段階で対象ドキュメントの棚卸しと、RAG用データソースとしての適性評価を行います。

Q4.Azure以外のクラウドやオンプレミス環境でも開発できますか?
A.

可能です。オンプレミス・クラウドを問わず、お客様の既存インフラやネットワーク構成・セキュリティ要件(IP制限、認証連携等)に合わせた構成で設計・開発します。

Q5.リリース後の運用・改善もお願いできますか?
A.

ご支援可能です。ユーザーフィードバックやログ分析に基づく回答精度の継続改善、期待と異なる回答(ハルシネーション)への対策、新規ドキュメント追加時のインデクシング対応、AIモデルのバージョンアップへの追従まで、運用フェーズを継続的にサポートします。

COLUMN

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