ヤマトコンタクトサービスのFAQ提案、生成AIで一致率85%まで高めたメール対応

キーワードによる検索と、文章の意味をとらえる意味検索を並走させ、そのうえで属性による絞り込みを同時に効かせた検索設計が、この取り組みの核にあたります。物流の現場では、同じ状況を指すのに顧客ごとにまったく違う言い回しが使われます。意味検索だけでは候補が広がりすぎ、キーワード検索だけでは言葉のずれに弱い。サービスの種類やお客様属性でFAQをあらかじめ絞り込んだうえで両方の検索を重ねる構成は、この二つの弱点を互いに埋め合わせる狙いだったのではないでしょうか。

AIの役割を、回答の代行ではなく「FAQの提案」に置いた線引きも効いています。対象は自己解決が可能な問い合わせであり、AIが差し出すのはあくまで候補です。しかも同じ基盤が、顧客の使う問い合わせフォームと、オペレーターが参照する社内向けFAQの両方で動いています。顧客側で解決すれば問い合わせ自体が発生せず、それでも届いた分はオペレーターの手元で同じ検索の恩恵を受ける、という二段構えの設計になっています。

ナレッジが随時自動でAIへ蓄積・共有される流れを組み込んだ点も見逃せません。FAQ検索の精度は、作った時点ではなく運用のなかで静かに落ちていきます。新しい対応内容がAI側へ自動で回る仕組みを最初から抱き合わせたことが、精度を保ち続けるための前提条件になっていると考えられます。