> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.maiagent.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/ja/application/text.md).

# テキストカスタマーサポート

ナレッジベースと FAQ を活用して企業の社外向け AI テキストカスタマーサポートアシスタントを構築し、Web サイトや各メッセージングプラットフォームと連携、必要に応じて有人対応に引き継ぎます

企業のカスタマーサポート業務では、大量かつ頻繁に寄せられる顧客からの問い合わせに対して、人手による対応では遅延が発生しやすいうえ、担当者の負担が過度に大きくなり、サービス全体の効率にも影響してしまいます。繰り返し発生する定型的な質問への対応に多くの時間を取られ、チームはより複雑な顧客ニーズや問題解決に注力しづらくなります。

これからは、MaiAgent を活用して企業の社外向け AI テキストカスタマーサポートアシスタントを構築することで、カスタマーサポートのコストを効果的に削減し、サービス品質と顧客満足度を高めることができます。

## 適用シーン <a href="#use-cases" id="use-cases"></a>

* **Web サイト・メッセージングプラットフォームのカスタマーサポート**：AI アシスタントを Web サイトに埋め込んだり、LINE、Facebook Messenger、WhatsApp など顧客が利用するメッセージングプラットフォームに連携したりすることで、24 時間のリアルタイム対応を提供します。
* **法規制・ポリシーに関する問い合わせ**：行政機関や規制の厳しい業界では、大量の法規制や公告から一般の方や社内スタッフが迅速に回答を見つける必要があり、回答には出典の明示が求められます。
* **製品仕様・レコメンデーション**：カタログ、仕様書、比較表などの情報量が膨大で更新も頻繁なため、多様な顧客の質問に人手で調べて回答するには時間がかかります。
* **注文・アフターサービスに関する問い合わせ**：注文状況、保証範囲、修理進捗など外部システムのリアルタイムデータの照会が必要で、静的なドキュメントだけでは回答できません。

{% hint style="info" %}
1 つのナレッジベースを複数の AI アシスタントで同時に利用できます。一般的な方法として、「社外の顧客向け」と「社内のカスタマーサポートスタッフ向け」にそれぞれ AI アシスタントを作成し、同じナレッジベースを共有しつつ異なるシステムプロンプトを設定することで、回答の詳細度やトーンを変えることができます。
{% endhint %}

## 動作の仕組み <a href="#how-it-works" id="how-it-works"></a>

| ステップ               | 内容                                                                                  |
| ------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------- |
| **① 顧客からの質問**      | 顧客が Web サイトの Web Chat、LINE、Facebook Messenger など連携済みのチャネルで質問します                     |
| **② AI アシスタントが対応** | システムプロンプトに基づき、どのデータソースで回答するかを判断します                                                  |
| **③ 回答を検索**        | ナレッジベースからセマンティック検索で関連する段落を取得し、FAQ の定型回答と照合します。リアルタイムデータが必要な場合はツールを呼び出して外部システムを照会します |
| **④ 回答を生成**        | 検索結果を統合して回答を生成し、設定に応じて引用元を付加します                                                     |
| **⑤ 回答できない場合**     | 有人対応への引き継ぎをトリガーし、対話をカスタマーサポートスタッフに引き渡します                                            |

AI アシスタントは質問を受け取ると、まずナレッジベースからセマンティック検索で関連する段落を見つけ出し、言語モデルが情報を統合して回答を生成します。設定に応じて[引用元](/maiagent-user-guide/ja/conversations/web-chat/citation-display.md)を表示し、顧客が原文を確認できるようにします。質問がナレッジの範囲外の場合は、[有人対応への引き継ぎ通知](/maiagent-user-guide/ja/conversations/human-handoff/handoff-notification.md)を設定して対話をカスタマーサポートスタッフに引き渡すことで、AI が誤った回答をするのを防ぎます。

## 構築フロー <a href="#setup-workflow" id="setup-workflow"></a>

### 1. AI アシスタントを作成する <a href="#step1-create-agent" id="step1-create-agent"></a>

<mark style="color:blue;">AI アシスタント</mark> ページで名前を入力し、RAG と言語モデルを選択して、回答モードを設定します。一般的なテキストカスタマーサポートでは「通常モード」で十分です。詳しくは [AI アシスタントの作成](/maiagent-user-guide/ja/build/setup.md)をご覧ください。

### 2. システムプロンプトを作成する <a href="#step2-system-prompt" id="step2-system-prompt"></a>

システムプロンプトは AI のアイデンティティ、出力形式、回答の境界を定義するもので、カスタマーサポートの品質を左右する重要な要素です。「ナレッジベースの範囲外の情報には回答しない」ことを明記し、回答できない場合の標準的な応答フレーズを用意することを推奨します。書き方は[システムプロンプト設計ガイド](/maiagent-user-guide/ja/build/system-prompt.md)をご参照ください。

### 3. ナレッジベースと FAQ を構築する <a href="#step3-knowledge-base" id="step3-knowledge-base"></a>

カタログ、仕様書、公告などのドキュメントをアップロードして[ナレッジベース](/maiagent-user-guide/ja/km/km.md)を構築するか、[ウェブクローラー機能](/maiagent-user-guide/ja/km/scrape-website.md)で Web サイトのコンテンツを自動取得します。頻出で回答が固定されている質問には、別途 [FAQ](/maiagent-user-guide/ja/km/faq.md) を作成して一貫した回答を確保します。本番稼働前に[検索テスト](/maiagent-user-guide/ja/km/test-search-result.md)で検索結果の正確性を確認してください。

### 4. ツールを設定する（オプション） <a href="#step4-configure-tools" id="step4-configure-tools"></a>

カスタマーサポートで注文状況や在庫などのリアルタイムデータの照会が必要な場合は、[AI アシスタントにツールを設定](/maiagent-user-guide/ja/tools/configure_tools.md)して、企業の社内 API から最新の情報を直接取得できるようにします。

### 5. メッセージングプラットフォームと連携して公開する <a href="#step5-connect-channel" id="step5-connect-channel"></a>

顧客が利用するチャネルに応じて[連携プラットフォームを選択](/maiagent-user-guide/ja/conversations/choose-channel.md)します。Web Chat、LINE、Facebook Messenger、Telegram、Microsoft Teams、WhatsApp、Email、Slack を同時に連携できます。

### 6. 監視と最適化 <a href="#step6-monitor" id="step6-monitor"></a>

公開後は AgentOps で[自動評価と AI アシスタント監視](/maiagent-user-guide/ja/agent-ops/evaluations.md)を実施し、[AI カスタマーサポート品質管理ガイド](/maiagent-user-guide/ja/build/ai-quality-guide.md)の推奨事項に基づいて、ナレッジベースの補充やシステムプロンプトの調整を継続的に行ってください。

## 活用例 <a href="#examples" id="examples"></a>

* [法規制照会アシスタント](/maiagent-user-guide/ja/application/text/lawsearch.md)：行政機関の法規制公告を例に、同じナレッジベースを使って社内スタッフと一般の方に異なる回答方式を設計する方法を説明します。
* [製品照会アシスタント](/maiagent-user-guide/ja/application/text/productsearch.md)：PC ブランドの製品カタログを例に、アシスタントの作成からカタログのアップロード、Web サイトへの埋め込みまでの完全なフローを紹介します。

以降の各セクションでは、実際のケースを通じて構築プロセスを示します。ご自身の業務シーンへ迅速に活用してください。


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/ja/application/text.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.