人につなぐ前に解決する。ナレッジとAIでつくる、最適な顧客対応。

定型回答・生成AI・ナレッジ・商品／顧客データを組み合わせ、電話前の自己解決から有人対応までを設計。プロフェッショナルが実装・改善まで伴走します。

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問い合わせの種類に合わせて、生成AI、商品情報、お客様の注文情報、有人対応、定型回答を使い分けてチャットで回答するイメージ

CHALLENGES

AIチャットボットを導入しただけでは、
問い合わせは解決できない。

成果を阻むのはUIやシナリオだけではありません。電話前の導線、ナレッジ・データ、AIの使い分け、改善運用まで一体で設計する必要があります。

01

電話する前の
自己解決を逃している

WebやFAQで解決できなければ電話へ。チャットで解決できる問い合わせまで有人対応に流れます。

02

商品・顧客ごとの質問は
ナレッジだけでは足りない

商品数や条件が増えるほど、個別QAを人手で用意するのは困難。商品・顧客・予約などの既存データ活用が必要です。

03

すべて生成AIに任せると
正確性とコストが課題に

柔軟に回答できる一方、誤回答（ハルシネーション）のリスクや利用量に応じたコストが発生。頻出質問は定型回答が向く場合も。

04

未解決の問い合わせが
改善につながらない

未解決・離脱・有人移行のログがナレッジ改善に反映されなければ、同じ問い合わせが繰り返し人へ流れ続けます。

必要なのは、チャットボットを置くことではなく、問い合わせごとに“解決の道筋”を設計すること。チャットボット・FAQ・ビジュアルIVR・ナレッジを組み合わせた、
ニトリのコンタクトセンター改革の成果をご紹介します。

PRESS RELEASE

プレスリリース

ニトリとGiveryのプレスリリース アイキャッチ

ニトリの「人と生成AIの協働によるコンタクトセンター改革」、プロジェクト成果を発表

～約30人分の業務工数を削減し、高付加価値の接客業務へ再配置を実現。ニトリネットで扱う16万点以上の商品問合せに対応できるお客様向けの生成AI回答を提供～

2024年5月より生成AIを活用した「コンタクトセンター改革プロジェクト」を推進しています。このたび、本プロジェクトの一連の取り組みの成果として、約30人分の業務工数の削減と、捻出されたリソースを遠隔接客などの高付加価値業務へ再配置することで、お客様の利便性向上と業務生産性向上の両立を実現しましたのでお知らせいたします。

チャットボットFAQシステムビジュアルIVRナレッジベース
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では、問い合わせごとの“解決の道筋”は、どう設計するのか。DECA チャットボットは、5つの解決方法を使い分けます。

RESOLUTION DESIGN

問い合わせごとに、最適な解決方法を。

問い合わせの性質に合わせて、定型QA、生成AI、ナレッジ、外部データベース、有人対応を使い分けます。

5つのタブを切り替えると、問い合わせから回答までの流れを確認できます。

01 / FIXED

頻出する質問は、定型回答ですぐに。

用意した定型回答をそのまま返すため、速く、毎回同じ品質で答えられます。

すべてをAIで答えるのではなく、ナレッジとデータを組み合わせ、AIを使うべき問い合わせを見極める。

VISUAL IVR

電話する前から、解決できる顧客接点へ。

電話導線からチャットを立ち上げて問い合わせ内容を整理。関連ナレッジを提示し、必要な場合はオペレーター画面へ引き継ぎます。

お客様側のフロー

電話をかける前の4ステップ。画面と1〜4の説明が連動して進みます。

オペレーター側のフロー

お客様がガイドで選んだ内容を、着信と同時にオペレーター画面へ引き継ぎます。

  1. 1着信と同時に引き継ぎ着信時に引き継ぎ選んだ内容と状況が、応答する前から表示されます。
  2. 2対応履歴を表示履歴を表示電話までの経緯がわかり、同じ質問を繰り返しません。
  3. 3関連ナレッジで対応ナレッジで対応用件に合った手順とご案内例を、すぐに確認できます。

電話の前には自己解決を、電話のあとには迷わない対応を。そのどちらも、ナレッジとデータが支える。

KNOWLEDGE × DATA × AI

ナレッジとデータをつなぎ、AIを最適に使う。

すべての問い合わせへ個別QAを作るのではなく、ナレッジと既存データをつなぎ、生成AI・定型回答・人を適材適所で使い分けます。

参照するナレッジと回答方法を、段階的に制御する。

質問に近い範囲から順に参照し、見つかった範囲に合った方法で回答します。

問い合わせ例を切り替えて、参照の流れを確認できます

回答参照できた範囲で回答方法を選択

問い合わせごとに個別のQAを用意するのではなく、分類単位でナレッジを整備して運用の負担を抑える。
参照するナレッジを段階的に制御することで、ハルシネーションを抑制。

答えられる範囲は、ナレッジの量と質で決まる。だから、ナレッジを育て続ける仕組みを。

ナレッジの作成・活用・改善ループ

生成したナレッジをチャットボットで活用し、未解決の問い合わせから改善し続けます。

改善したナレッジは、次の回答にそのまま使われます

ナレッジを育てる手間を仕組みに変え、解決できる範囲を広げ続ける。

FUNCTIONS

問い合わせ対応に必要な機能を、一つの基盤に。

会話・回答、ナレッジとデータ、顧客接点、分析・改善。顧客対応を支える主要機能を4つの区分で整理しています。

会話・回答

顧客の問い合わせを理解し、問い合わせ内容に応じた回答方法へ。

  • 自然文での問い合わせ
  • 意図・文脈理解
  • 追加質問・聞き返し
  • 定型回答
  • 生成AI回答
  • ナレッジ検索（RAG）
  • 回答方法の切り替え
  • 有人対応への判定

ナレッジ・データ活用

FAQだけでは答えきれない、商品・顧客ごとの個別具体な問い合わせにも対応。

  • FAQ / マニュアル参照
  • 統合ナレッジベース
  • Tableデータ参照
  • 商品マスタ
  • 在庫・予約データベース
  • CRM / 顧客データ
  • 基幹・業務システム
  • API連携

顧客接点・有人対応

自己解決から有人対応まで、チャネルをまたいだ顧客導線を設計。

  • Visual IVR
  • 問い合わせ情報の引き継ぎ
  • 有人対応へのルーティング
  • Webチャット
  • LINE
  • FAQシステム
  • 有人チャット
  • 電話 / CTI

分析・改善

顧客対応を繰り返すほど、未解決の理由を把握してナレッジを改善。

  • 会話ログ蓄積
  • 未解決問い合わせ分析
  • VoC分析
  • FAQ候補抽出
  • ナレッジ生成
  • ナレッジ更新
  • 利用状況分析
  • 解決状況分析

機能をそろえるだけでは、成果は出ない。設計から運用まで、プロフェッショナルが伴走する。

PROFESSIONAL SUPPORT & DELIVERY

“解決できる顧客対応”を、
プロフェッショナルとつくる。

チャットボットを設定するだけではありません。問い合わせ分析から解決設計、ナレッジ整備、実装、改善運用までを一気通貫で。

顧客がどう解決にたどり着くかを設計し、
実装して、運用しながら育てる。

PHASE 01

現状分析

問い合わせ内容・量・チャネル・既存導線・システムを可視化。

PHASE 02

解決設計

定型QA・生成AI・ナレッジ・外部DB・人の役割と、Visual IVRを含む導線を設計。

PHASE 03

ナレッジ・データ基盤整備

FAQ、RAG、商品マスタ、CRM、外部データベース等を整理・連携。

PHASE 04

実装

Chatbot、生成AI、Visual IVR、既存システム連携を構築。

PHASE 05

運用・改善

会話・未解決ログを分析し、ナレッジとAI利用範囲を継続的に改善。

分析・設計・実装・改善まで一気通貫で支援。
生成AIだけでなく、ナレッジマネジメント、顧客対応業務、データ連携を横断して設計します。

FAQ

よくあるご質問

いいえ。問い合わせ内容に応じて、定型回答・生成AI・ナレッジ・外部データ・有人対応を組み合わせます。正確性・コスト・顧客体験を踏まえて解決方法を設計します。

既存のFAQやマニュアル、サポート記事を活かしながら、統合ナレッジベースとして整理・運用します。既存資産の状態を確認し、必要な整備範囲を設計します。

ナレッジに加えて商品・予約・会員などの既存データを参照し、個別条件に応じた回答へつなげる設計が可能です。連携方式は既存環境に応じて確認します。

参照するナレッジの範囲と優先順位を制御し、生成AIに任せる問い合わせを見極めます。正確性を優先する質問は定型回答を使い、生成AIだけに依存しない設計にします。

すべてを生成AIへ送らず、頻出する定型質問は定型回答を活用。生成AIが有効な問い合わせへ利用範囲を絞り、精度とコストのバランスを取ります。

Web上で問い合わせ内容に応じた選択肢を表示し、FAQやチャット、必要な窓口へ案内する仕組みです。電話の前に自己解決できる機会を増やせます。

Webに加えてLINE等の顧客接点や有人対応への展開が可能です。利用したいチャネルや既存環境に応じて、対応範囲を確認して設計します。

はい。会話ログや未解決ログを分析し、不足するFAQ・商品情報・ナレッジを特定しながら、回答範囲と運用を継続的に改善します。

人につなぐ前に解決する。ナレッジとAIでつくる、最適な顧客対応。

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