CLIENT: 小売・EC事業者様
ROLE: 企画 / 設計 / 開発 / 導入支援
TECH: Python / OpenAI API / Streamlit / Vector DB
PERIOD: 2ヶ月（PoC〜本番運用）
専門性の高い商品を取り扱うクライアント様向けに、社内マニュアルおよび商品カタログを学習させた「接客・問い合わせ対応AI」を導入しました。
RAG（検索拡張生成）技術を用いることで、汎用的なChatGPTでは対応できない「自社独自の回答」を高精度に自動化しています。
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課題（Issues）
商品点数が膨大で、新人スタッフが知識を習得するのに時間がかかっていた。
また、夜間の問い合わせに対応できず機会損失が発生していた。
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解決策（Solution）
独自のドキュメントデータを参照するチャットボットを開発。
ハルシネーション（嘘の回答）を極小化するため、回答の根拠となる資料を引用する機能を実装。
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成果（Result）
問い合わせ対応工数を約40%削減。24時間即レス対応が可能となり、顧客満足度の向上とスタッフの負担軽減を同時に実現しました。
開発のポイント - 回答精度のチューニング
単にデータを読み込ませるだけでなく、質問の意図を解釈する前処理（Pre-processing）を入念に設計。
曖昧な質問に対しても、ユーザーに聞き返すことで適切な商品を提案する「接客フロー」を再現しました。
