水中ポンプのレンタル会社、ベテラン頼みの商品知識をAIに集約した営業支援

もっとも効いていると見えるのは、商品情報・過去の提案事例・関連資料をひとつのデータベースに束ねたうえで、そこへ社員自身が手を入れられる経路を残した設計です。AIの回答をそのまま正解として配って終わりにせず、会話履歴を社員が評価し、誤りや不足を訂正して反映する往復を組み込んでいます。この往復があることで、現場で実際に使われている言い回しや、案件で通用した説明が少しずつデータベース側へ移っていきます。知識を一度集めて完成とせず、使う行為そのものが更新作業を兼ねる形に組み替えたことが、精度の維持を運用の中に埋め込んだのだと考えられます。

利用者の入り口にフォトリアルなアバター「KSIN（けしん）」を据えた判断も、見た目の演出以上の意味を持ちます。社内ナレッジの仕組みが止まる典型は、道具が用意されても誰も入力しなくなることで、手間の多さより先に「わざわざ登録するほどのことか」という心理的な引っかかりが立ちはだかる。アバターとの対話という形式は、その引っかかりを質問と会話へ置き換え、聞いてみる動作を日常の側へ寄せています。訂正やアップデートを「AIを教え、育てる」体験として受け取れるようにした点も、蓄積という地味な作業に手応えを与える組み立てです。

システムの構築をユニキャストが、アバターの開発をデジタル・フロンティアとの共同で進めた分担も見逃せません。回答の土台となるデータベースや運用フローと、利用者が最初に触れる見た目や対話の質とでは、必要な技術も設計の勘所も別物です。担い手を分けてそれぞれを詰めた進め方が、正確に答えることと気軽に使われることの両立を可能にしたのではないでしょうか。