BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:コールセンターの問い合わせ対応をAIで内製化 する ー FAQ自動化の始め方と落とし穴 X-WR-CALNAME:コールセンターの問い合わせ対応をAIで内製化 する ー FAQ自動化の始め方と落とし穴 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:997311@techplay.jp SUMMARY:コールセンターの問い合わせ対応をAIで内製化す る ー FAQ自動化の始め方と落とし穴 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260708T120000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260708T124500 DTSTAMP:20260624T072824Z CREATED:20260618T163512Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99731 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n━━━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━\n問い合わせ対応の自動化が、なぜ「最初の一歩 」で止まるのか\n── FAQ自動化の始め方と落とし穴\n ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━━━━━━\n✓ 問い合わせ対応をAIで自動化した いが、何から始めればいいのか決めきれていない\n✓ チャットボットやRAGを試したものの、精度や運用がう まく回らず止まっている\n✓ 社内に散らばったFAQやマ ニュアルを、AIが答えに使える形に整理できていない\n ✓ 内製と外注のどちらで進めるべきか、費用感も含め て判断できていない\nもし一つでも当てはまるなら、\n 問題は「どのツールを選ぶか」ではありません。\n問 い合わせ対応を自社で運用・改善し続ける状態を、ど う作り、どう育てるか──その地図がないだけです。\ nこの45分で、自社の問い合わせ対応を「どこから・ど う作り・どう育て・どこで失敗を避けるか」の地図を 持ち帰ることができます。\n■ こんな方におすすめで す\n────────────────────── ──────────\n✓ コールセンター・カスタマ ーサポートの運営を担っている方\n✓ 社内ヘルプデス クや問い合わせ対応の効率化を検討している情シス・D X推進の方\n✓ チャットボットやRAGを試したが、精度や 運用で止まってしまった方\n✓ 散在するFAQ・マニュア ル・過去の応対ログを資産として活かしたい方\n✓ 内 製と外注のどちらで進めるか、費用感も含めて整理し たい方\n■ セッション説明\n─────────── ─────────────────────\n「問 い合わせ対応をAIで自動化したい。でも、何から始め ればよくて、どこで失敗するのかが分からない」。コ ールセンターやカスタマーサポート、社内ヘルプデス クの現場で、この声をよく聞きます。採用難と高い離 職率、1件800〜1\,200円という対応コストの中で、人を増 やし続けるモデルはもう限界に近づいています。\n本 セッションでは、問い合わせ対応をAIで「内製化」す る──外注に丸投げするのではなく、自社で運用・改 善できる状態をつくる──ための始め方と落とし穴を 、実態ベースで整理します。家電メーカーのサポート 窓口を題材に、「大量の過去応対ログ → ローカルAIで 要約・Q&A抽出・マスキング前処理 → ナレッジ基盤に 追加 → RAGで自動応答 → 新たな応対がまたログに溜ま る → 取り込み直して精度が上がる」という、運用し ながら育つ1本のループを具体物で追いかけます。\nま ずFAQ自動化・チャットボット・ボイスボット・オペレ ーター支援という4手段の効果を国内事例の数値で示し 、社内ナレッジを根拠に答えさせるRAGの仕組みを、受 付から有人引き継ぎまでの具体フローで説明します。 後半は「何を借り、何を自社で握るか」をツール名で 切り分け、ナレッジ基盤を作る8工程、過去ログを安全 に扱うローカルAIの使いどころ、精度を上げ続ける運 用ループ、そして陥りやすい落とし穴と乗り越え方ま で扱います。難しい技術知識は不要です。\n■ 今回話 す内容\n──────────────────── ────────────\n\nなぜ今、問い合わせ対応 をAIで内製化するのか（採用難・コストの実態と4手段 の効果）\nRAGで問い合わせがどう自動応答されるか・ ナレッジ基盤を作る8工程と過去ログで精度を育てるル ープ\n導入で実際につまずく5つの落とし穴（ハルシネ ーション・FAQ陳腐化・エスカレーション・PoC止まり・ 現場浸透）と対策\n\n■ 登壇者\n────────── ──────────────────────\n三 好大悟（株式会社リベルクラフト 代表）\nデータサイ エンティスト出身。製造業・大手ITを中心に、AI・デー タ活用のコンサルティングと社内研修を手がける。「 技術を現場で動く施策に翻訳する」をミッションに、 導入判断から構築・運用展開まで一気通貫でサポート している。Python・SQLによる実装経験と、経営層へのプ レゼン・合意形成の両方を持つ実務家。\nX: 三好大悟\, リベルクラフト LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/997311?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR