サイト訪問中にお客様を逃さないために
訪問者は数秒以内に、滞在・問い合わせ・離脱を決めます。
お客様は毎日、同じ質問をしています：
- 料金はいくらですか？
- このサービスは対応していますか？
- どうやって予約しますか？
- 何が含まれていますか？
しかし、ほとんどのウェブサイトはこれらの質問に即座に答えられません。そのため、訪問者はページをざっと見て、必要なものが見つからず、離脱します。
今の訪問者はほとんど待ちません。多くは10～20秒以内に、滞在するかどうかを決めます。必要な情報がすぐに見つからなければ、他のサイトへ移ってしまいます。
そして、その訪問者の一人ひとりが、見込み客になれた可能性があります。
私たちのAIナレッジシステムが、これを変えます。瞬時に、正確に、あなたのブランドボイスで——いつでも答えます。
AIシステムを構築する常時対応
待ち時間なし。メールの遅延もなし。AIが質問された瞬間に答えます——昼夜問わず。
あなたのデータで学習
ドキュメント、FAQ、マニュアル、製品情報をアップロード。AIはあなたのビジネスに特化して学習——インターネットの一般知識ではなく。
どこでも動作
ウェブサイトウィジェット、Slack、Teams、WhatsApp、またはカスタムインターフェース。1つのAIシステムを、顧客がいる場所ならどこでも導入。
今すぐ試す——ライブデモ
これはクライアント用に構築する同じシステムで、独自のドキュメントで学習しています。
提案をクリックするか、以下に独自の質問を入力してください。
各回答には情報がどのドキュメントから得られたかを示す引用が含まれています。仕様、機能、技術パラメータについて質問してみてください。
あなたが試したばかりのシステムは、クライアント用に構築するものと完全に同じです——彼らのドキュメントで学習し、彼らのウェブサイト、内部ツール、またはメッセージングプラットフォームに導入されます。
できること
実際に機能するユースケース
カスタマーサポート自動化
頻繁な質問に即座に答えます：
- 料金
- サービス
- 予約情報
- 営業時間
- ポリシー
多くの企業では、日常的なサポート質問の80%が自動処理できることがわかっています。あなたのチームは実際に人間の対応が必要な会話に集中できます。
営業アシスタント
AIが見込み客を行動へ導くのをサポートできます。できることは：
- 製品の質問に答える
- サービスを説明する
- 訪問者を予約やお問い合わせオプションに案内する
- 顧客があなたのサービスを理解するのをサポートする
誰かがあなたのチームと話す時には、既に情報を得ています。
社内向け知識アシスタント
システムは内部的にも使用できます。
フォルダやドキュメント内を検索する代わりに、スタッフは自然言語で質問するだけで、即座に回答が得られます。
ビジネスを本当に理解するAIアシスタント
ほとんどのAIツールは、インターネット上の情報をもとに質問に答えます。
それらは、あなたのビジネスを知りません。
私たちのシステムは、検索拡張生成（RAG）と呼ばれる手法を採用しています。
質問に答える前に、AIはあなた自身のドキュメントから関連情報を検索します。
これは以下のことを意味します：
- 回答はあなた自身のコンテンツから生成される
- 回答はあなたのブランドと一致した内容になる
- 情報は出典まで追跡できる
誰かが質問すると、AIはまずあなたの情報を検索し、一般的なインターネットではなく、あなたの実際の既存の情報をもとに回答します。
当社のテクノロジースタック
実際に機能するツールで構築
LLM（大規模言語モデル）
OpenAIのGPT-4、AnthropicのClaude、またはオープンソース代替案（Llama、Mistral）を使用します。ニーズ、予算、プライバシー要件によって異なります。精度用のプレミアムモデル。コスト効率のためのオープンソース。あなたの選択。
ベクターデータベース
Pinecone、Weaviate、またはMilvusを使用して、セマンティック類似性を使用してドキュメントを保存および検索します。AIシステムは質問が異なる言い方をされていても、即座に関連情報を見つけます。
インフラストラクチャ
サーバーレス実行用のAWS Lambda、またはトラフィックが多い場合はマネージドホスティング。シームレスな統合用のAPIゲートウェイ。クラウドネイティブ、スケーラブル、保守するサーバーなし。
プライバシーとセキュリティ
データはプライベートのままです。オンプレミスまたはAWSアカウントですべて実行できます。第三者にデータが送信されることはありません。GDPR準拠。LLMプロバイダーの選択。
構築方法
データからライブAIナレッジシステムまで
データ準備
ドキュメント、PDF、FAQ、製品情報を収集します。最適な検索のためにすべてを整理してインデックス化します。
RAGセットアップ
ベクターストレージ、埋め込みモデル、検索ロジックを構成します。データでシステムをトレーニングします。
統合とテスト
Webサイト、Slack、Teams、Discordに接続します。実際のシナリオでテストします。ブランドボイスのプロンプトを改善します。
立ち上げと監視
ライブになります。パフォーマンスを監視し、フィードバックを収集し、精度を継続的に改善します。
よくある質問
クライアントがよく尋ねることを
よりスマートなAIナレッジシステムを導入する準備はできていますか？
ユースケース、データ、目標について話し合いましょう。実際にビジネスを理解する RAG 搭載AIナレッジシステムを設計します。
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