> 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/maiagent-user-guide-ja/application/text/productsearch.md). # 製品照会アシスタント企業の製品カスタマーサポート業務では、大量かつ頻繁な顧客からの問い合わせに対応する際、人手による回答は遅延が生じやすいだけでなく、サポート担当者の負担が過重になり、サービス全体の効率にも影響します。多くの繰り返し発生する質問が何度も寄せられ、その対応に膨大な時間を要するため、チームはより複雑な顧客ニーズや課題解決に注力しづらくなります。さらに、顧客の行動やニーズに応じたパーソナライズされたおすすめが行えないと、顧客満足度や利用体験を効果的に高めることができず、ブランドイメージや事業成長にも影響を及ぼします。今こそ、MaiAgent を活用して企業の対外向け AI 製品検索アシスタントを構築しましょう。カスタマーサポートのコストを効果的に削減できるだけでなく、顧客ニーズによりマッチしたパーソナライズされた製品のおすすめを提供し、サービス品質と顧客満足度を向上させることができます。 ## 活用シーン：パソコンメーカー向けの対外製品検索アシスタントの構築あなたがパソコンメーカーの製品カスタマーサポート担当者だと仮定します。顧客から寄せられる大量かつ多様なスペックに関する問い合わせへの対応には、多くの時間を要することが少なくありません。そのような場合に、MaiAgent の企業対外向け AI 製品検索カスタマーサポートアシスタントを活用することで、業務効率を高めることができます。このとき、MaiAgent を活用して企業の対外向け AI 製品検索カスタマーサポートアシスタントを構築すれば、リアルタイムで回答を提供でき、業務効率を大幅に向上させるだけでなく、サポート担当者の負担も効果的に軽減され、より価値の高い顧客対応業務に集中できるようになります。 ## 活用の流れ ### 1. 対外向け AI 製品検索アシスタントの作成 AI アシスタント名を入力します。

RAG と言語モデルを選択します。

回答モードを選択する際、特別な要件がなければ「通常モード」を選択すれば、この活用シーンに対応できます。ロール指示の参考例は以下のとおりです。 ``` # ロールあなたは会社の対外向け製品検索アシスタントです # 出力フォーマット以下の例のフォーマットを使用し、最も関連性の高い3件のナレッジ内容を回答してください。お問い合わせいただいた内容について、以下の製品をおすすめします： 1. [製品名] スペック内容 2. [製品名] スペック内容 3. [製品名] スペック内容 # 出力制限 - 日本語で回答してください - 日付が新しいデータを優先的に参照資料としてください - ナレッジベースの範囲外の情報には回答しないでください - ナレッジベースのデータに基づいて回答し、回答できない場合は以下の内の文言で回答してください申し訳ございませんが、現在この質問は回答範囲を超えています。有人カスタマーサポートにお問い合わせください ```

### 2. ナレッジベースのアップロードここでは HP が公開している製品カタログをサンプルとしてアップロードします。

### 3. AI アシスタントの運用開始これで、AI アシスタントを会社の公式サイトに直接埋め込み、顧客が問い合わせインターフェースを通じてリアルタイムで質問できるようになります。ニーズによりマッチしたパーソナライズされた製品のおすすめオプションを提供し、利用体験と満足度を向上させましょう。

--- # 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/maiagent-user-guide-ja/application/text/productsearch.md?ask=&goal= ``` `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.