問い合わせの記事
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AIに
「記録なし」と 答えさせるには？社内の 検索検証から 照合と 本文確認の 工程を 解説 hirostaの社内の探索的な検証をもとに、近い検索候補を根拠と取り違えないための工程を解説。ID・日付の照合、本文の確認、記録なし・確認不能の書き分けと人への引き継ぎを整理します。
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社内資料から
答えるAIチャットはどう 準備する？根拠資料と FAQの 整え 方 社内資料を使うAIチャットの導入前に、資料の選定・版・更新担当・閲覧権限・出典・窓口を整理する手順を解説。答えられなかった質問を、人が確認してFAQの改善につなげる運用も紹介します。
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社内資料の
AIチャットに ベクトル検索は 必要？社内の 比較から 検索方式の 選び方を 解説 hirostaの社内で行った探索的な比較をもとに、キーワード検索・ベクトル検索・併用の選び方を解説。検索候補の一致と回答の正しさを分け、自社の資料と質問で何を確認するかを整理します。
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架空の
問い合わせメールを 分類して 返信下書きを 作る：見落としと 再取り込みを 試した 検証ラボ 架空の問い合わせメール6件で分類と返信下書きを試作。業務停止の見落とし、複数の用件、同じメールの再取り込みをどう扱ったか、実行結果と人が確認する点を紹介します。
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問い合わせ対応を
AI化するには？分類・下書き・送信前確認の 進め方 問い合わせ対応のAI化は、分類・下書き・送信を分けて考えます。緊急度・担当・回答の根拠・顧客情報の扱い、送信前に人が確認する項目と、引き継ぎが必要な条件を具体例で解説します。