# カスタマーサポートDXマガジン ### 生成AIと定型文で実践！カスタマーサポートの新メール対応術と最新事例 **2023年9月29日** 朝、出勤してメールをチェックすると数々の未読メールが…そんなとき、AIが自動的に返信ドラフトを作成し、送信の承認だけを待っている状態や、回答の精度が十分に高い場合には自動で応答が完了している状態だと、とても楽だと思いませんか？生成AIの登場により、このようなシナリオは現実のものとなりつつあります。本記事では、これを実現するために必要な要素と、AIを活用したメール対応の近未来や最新事例について詳しく解説します。 （この記事は2023年9月20日に開催されたセミナーの内容に補足・編集を加えたものです。） ### 生成AIにメールの自動作成を行わせる方法とは？ 生成AIにメールの自動作成を行わせるには『Fine-Tune型（勉強＆記憶型）』と『RAG型（教科書持ち込み型）』の2つの方法があります。 #### Fine-Tune型（勉強＆記憶型） - 過去のデータを前もって学習し、覚えた知識でメールの生成を行う。 #### RAG型（教科書持ち込み型） - マニュアルや過去のデータを参照し、その内容を見ながらメールの生成を行う。 ### Fine-tune型で行われた研究 2023年4月に、5,179人のカスタマーサポートに生成AIベースのアシスタントを導入して1時間あたりの問題解決数を調べた大規模な研究が発表されています。結果、平均14%問題解決数が増えました。 ### Fine-tune型の課題 - 追加学習にテクニックが必要 - 大量のデータが必要 - 膨大なコストがかかる ### RAG型の例：Add your data (Azure) RAG型を試すことができる環境として、2023年6月にリリースされた「Add your data」。データやマニュアルをアップロードするだけで、独自のチャットボットを作ることが可能です。 ### 意味検索（Semantic Search）とは 意味検索は、単にキーワードが含まれている文章を検索するのではなく、意味的に近い文章を見つけ出す方法を指します。これは、Deep Learning技術を応用して意味を表すベクトルを作成し、そのベクトルの近さを比較することで実現されます。 ### 定型文のKCS的運用事例 ー 株式会社SBI証券様 株式会社SBI証券では、ナレッジをベースに返答を行うKCSの取り組みを行っており、KARAKURI assistを活用しています。その成果として、1件あたりの対応時間が30~40%減少し、品質も向上しています。 ### まとめ メール対応に生成AIを使って効率化するためにはデータの整理が重要です。特に定型文ベースの運用を強化することで、質問と回答のデータが蓄積され、現場の生産性や品質を向上させ、新人の育成期間も短縮できます。 --- ### カラクリ編集部 カスタマーサポート業務に役立つ情報、思わずシェアしたくなる情報をお届けします。