問い合わせの一次対応を任せたい
FAQの回答範囲、回答できない場合の対応、人への引き継ぎを設計します。
このテーマで相談する →生成AIで、問い合わせ対応・受発注・社内ナレッジ検索を効率化
会話設計から運用改善まで支援し、LINEとの連携にも対応します
ひと言から相談できます。仕様書・電話番号は不要です。機密資料は送らず、業務の概要をお聞かせください。
ベース180万円〜(税別)。追加機能・AI利用料は別途。
何から始めるか迷う方は、AX支援へ →社内資料検索の画面例(説明用のサンプル)
START WITH YOUR NEEDS
近いテーマからご相談ください。機能や予算が決まっていなくても大丈夫です。
FAQの回答範囲、回答できない場合の対応、人への引き継ぎを設計します。
このテーマで相談する →マニュアルや規程を検索するRAG構成と、閲覧権限・情報更新を検討します。
このテーマで相談する →手作業や転記などの業務を整理し、試す範囲と効果の確かめ方を決めます。
このテーマで相談する →Messaging API・LIFF・Webhookに対する深い知見。日本国内でも限られた人数しか保持していない認定エンジニアが開発を指揮します。
OpenAI / Anthropic / Google系LLMとRAG(ベクトル検索)を組み合わせ、画像解析・音声・OCRを含むマルチモーダル構成を設計します。
会話ログ分析・プロンプト改善・FAQ更新を継続的に支援。導入直後の精度に留めず、月次でチューニングし続けます。
食事写真・領収書・身分証などをLINEで送るだけで、AIが内容を解析し即時に応答。記録・登録・判定のステップを会話に統合します。
LINE・メール・電話メモを1画面に集約。AIが一次対応し、複雑な質問は担当者にエスカレーション。ステータス管理で対応漏れを減らす。
要件をLINEで送るだけで候補抽出・見積生成・契約書ドラフトまで自動化。BtoB取引の紙・FAX・電話を会話に置き換えます。
社内マニュアル・行政手続き・FAQをベクトルDB化し、24時間365日の自動応答へ。回答精度を継続改善する仕組みごと提供します。
以下は業務要件を具体化するための想定シナリオです。実在企業の導入事例、契約金額、導入成果を示すものではありません。
医師がフォローする患者向け。食事写真をLINEで送るだけでAIが申請先・PFC・不明な場合を解析し、目標との差分と次の一口を提案。週次レポートを医師・患者へ自動共有します。
LINE公式アカウントを運用する企業向け。LINE・メール・電話メモを統合インボックスに集約し、AIが一次対応・自動ルーティング。許可された応対ログを確認してFAQを更新し、CS品質を均一化します。
協力会社探索を電話・FAX中心からLINEへ。要件を送るだけでAIがマッチング候補を抽出、見積〜契約書〜請求書をワンクリック生成し電子署名にも対応。評価データで協力会社を可視化します。
住民・行政・事業者の情報流通を1つのLINEに集約。生成AIアシスタントが行政手続き・地域イベントを24時間案内し、ダッシュボードで施策効果を可視化。オンライン講座機能で住民参加を促進します。
LINEチャットボットの土台に、事業課題に応じたAIモジュールを加算するシンプルな料金体系
標準モジュールとして整理しているため、初期見積もりまで最短2営業日です
ドキュメント整備・ベクトルDB・回答精度の継続改善。
食事・領収書・帳票・現場写真をVision LLMで即時解析。
音声メモ書起こし、帳票OCRで会話に取り込み。
LINE/メール/電話メモを1画面集約・ステータス管理。
AIから担当者へのエスカレーション・対応履歴管理。
問い合わせ分類・テンプレ提案で応対時間を短縮。
要件抽出から候補スコアリング、自動レコメンド。
見積・契約・請求書のドラフト生成と電子署名連携。
日次/週次のサマリーをAIが生成し関係者へ配信。
電子カルテ・POS・CRM・基幹DB等とのAPI接続。
会話ログ・施策効果・住民参加率の可視化。
動画配信・進捗管理・コミュニティ。
業務要件を整理するための、業種別の標準構成例です。
チャットボットは「応対ログを確認し、FAQを更新する」ことで精度が育ちます。LINE仕様追従・LLM切替・プロンプト改善・FAQ更新を年間契約で平準化します
会話で解くべき業務を特定。KPI(応対時間・解決率・離脱率など)と非機能要件を整理します。
シナリオ・ペルソナ・トーンを定義し、最小構成のPoCで2〜4週間の検証。プロンプトとデータの方向性をここで確定します。
RAG構築・外部システム連携・管理画面を実装。週次デモで方向性を擦り合わせ、QA・セキュリティレビューを並行します。
限定ユーザーで初期ログを取得しチューニング。Flex Messageや有人切替のフローを微調整して全体公開へ。
会話ログをFAQ・RAGに還流。月次でプロンプト・モデル・運用フローを見直し、精度とROIを伸ばし続けます。
PoCで2〜4週間、本番開発を含めると3〜6ヶ月が目安です。
会話シナリオの複雑さ・RAGに取り込むデータ量・外部システム連携の有無で変動します。
まずはヒアリングで正確なスケジュールをお出しします。
はい。
既に運用中のLINE公式アカウントに対して、Messaging APIベースのチャットボットを追加開発できます。
友だち資産・配信履歴を引き継いだままAI応答を導入できます。
用途に応じてオプトアウト型LLMの選定、リージョン固定、データのマスキング、監査ログ取得まで設計します。
扱う情報の機密性と運用条件を確認し、必要な構成を個別にご提案します。
はい。
有人切替・統合インボックスは追加機能として対応します。
担当者へ引き継ぐ条件と対応時間、共有する会話の範囲を決めます。
ログは取り扱いと権限を確認したうえで、FAQや回答の改善に活用します。
「自社のFAQをチャットボット化したい」「画像解析を含む高度なBotを作りたい」「既存のLINEアカウントを生成AIでアップデートしたい」 — そうした構想を、LINE API Expert が直接お聞きします。