社内問い合わせ対応 Chatbot
- クライアント
- IT企業様（従業員50名）
- 担当領域
- 要件定義・開発・運用支援
- 制作期間
- 約3週間
- 導入効果
- 問い合わせ対応 -70%
使用技術
OpenAI GPT-4
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Notion API
Python
LangChain
Pinecone (Vector DB)
プロジェクト概要
IT企業様の社内問い合わせ対応を自動化するため、Notion内のドキュメントを学習させた RAG(Retrieval-Augmented Generation)チャットボットを構築しました。
従業員からの「〇〇の申請方法は?」「△△のマニュアルはどこ?」といった定型的な問い合わせに、 AIが即座に回答できるようになりました。
課題
クライアント様は以下のような課題を抱えていました:
- 総務・人事への問い合わせが多く、本来の業務時間を圧迫していた
- Notionにマニュアルはあるが、どこに何があるか分からないという声が多い
- 同じ質問を何度も繰り返される(「交通費精算の方法」「有給申請のやり方」等)
システム構成
1
Notion API でドキュメント取得
↓
2
テキストをチャンク分割＆ベクトル化
↓
3
Pinecone（ベクトルDB）に保存
↓
4
質問 → 類似ドキュメント検索
↓
5
GPT-4 が検索結果を参照して回答生成
こだわりポイント
- Notation変更を自動同期 - Notionの内容が更新されると、自動でベクトルDBも更新。常に最新情報で回答。
- 回答の根拠を明示 - 「この回答は○○ページを参照しています」と出典を表示。信頼性を担保。
- 分からない場合は人間にエスカレーション - AIが自信のない場合は「担当者に確認します」と回答し、Slackに通知。
- Slack連携 - Slackのチャンネルでメンション or DMで質問可能。既存のワークフローに自然に統合。
成果
-70%
問い合わせ対応時間
92%
回答精度
4.2/5
社員満足度
導入後、総務・人事への問い合わせ対応時間が70%削減されました。
従業員アンケートでは「すぐに回答が返ってくる」「Notionを探す手間がなくなった」と高評価をいただいています。