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コンセプトケース
大規模言語モデルを活用したAIエージェント応対ソリューション
大規模言語モデルを活用したAIエージェント応対ソリューション
顧客・窓口対応
行政
高品質なAI応答と有人連携による顧客体験向上
ログとAI分析に基づく継続的なFAQと業務改善
LLM活用による住民・多言語・施設関連問い合わせ対応
For Various Industries
業界別活用例
01.
公共・自治体(住民サポート・施設予約効率化)
活用例
住民からの子育て、ごみ分別に関する24時間自動応答。
多言語での観光・施設利用情報の提供。
災害発生時や緊急時のFAQ/情報提供の自動化。
効果
職員の問い合わせ対応工数削減。
住民満足度の向上(待ち時間短縮、24時間対応)。
多言語対応による外国人観光客・在住者へのサービス拡充。
02.
金融・保険業(顧客サポート・業務効率化)
活用例
契約内容、手続き、口座振替に関する問い合わせの即時応答。
保険金請求や事故報告の初期対応/必要書類案内の自動化。
社内規定やコンプライアンスに関する社員からの質問への回答。
効果
コールセンターコストの削減と応答率の改善。
顧客が必要な情報に即座にアクセスできる利便性の向上。
社内問い合わせ対応の自動化によるバックオフィス業務効率化。
03.
製造・サービス業(技術サポート・保守サポート)
活用例
製品仕様、トラブルシューティングに関する技術サポートの自動化。
サービスの利用方法や契約変更手続きに関するFAQ対応。
営業担当者からの在庫、納期、見積もりに関する社内問い合わせ対応。
効果
専門性の高い技術問い合わせの解決率向上と対応時間短縮。
顧客サービスの均質化によるブランドイメージ向上。
ナレッジの一元管理によるオペレーター教育コストの削減。
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