問い合わせ対応工数7割削減。AWS生成AIを活用した社内専用RAGチャット構築
太陽光発電システムの保守担当者からの問い合わせ対応が逼迫していた課題に対し、AWSのオープンソースGenUを活用してAmazon Bedrockと連携する社内専用RAGチャットを構築。ドキュメント構造の最適化とセキュリティ実装により、問い合わせ対応工数を7割削減した。
- 導入企業
- 株式会社サニックスエンジニアリング
- 業種
- エネルギー・環境
- 部門
- 保守部門、設計部門
- 解決した製品
- Amazon Bedrock、GenU（Generative AI Use Cases）、Amazon Cognito、AWS WAF（cloudpack.jp）
01課題
全国に配置された保守担当者からの技術サポート・手続き問い合わせが逼迫し、膨大な社内マニュアルや規定文書から必要情報を探し出すのに相当な工数を要していた。商用利用におけるハルシネーション制御、応答スピード、セキュリティなど技術的課題も存在していた。
02やったこと
オープンソースのGenUを活用してAmazon Bedrockと連携するRAGチャットを構築。ドキュメント構造を表形式からリスト形式・JSON形式に最適化し、地域特例ルールを明確化。Amazon CognitoとAWS WAFで多層防御を実装し、複数ナレッジベース対応のカスタマイズ方法も提供。
03成果
保守部門だけでなく設計部門にも利用が拡大し、社内の生成AI活用促進につながった。プロジェクト完了後、顧客が自社でGenUのアップデートやカスタマイズを継続的に実施し、LINE WORKS API連携など機能拡張を内製で実現している。
本ページは掲載元の公開事例の要約です。詳細・一次情報は出典元をご確認ください。 掲載内容の修正・削除のご依頼はこちらの窓口へ。
この事例に興味があるなら
似た悩み・別の解き方の事例を、おすすめの理由つきで。
AI音声合成とRPAでコールセンターの処理時間を半減、顧客体験向上を実現
半減（詳細な数値は記載なし）同じAI・データ分析の中でFutureVoice、VoiceMall、…を選んだ会社の、選定の比較材料になる1本。
ヘリコプター映像のAI分析で送電線点検作業を効率化
50%同じAI・データ分析の中で架空送電線診断システムを選んだ会社の、選定の比較材料になる1本。
音声認識・AI要約とFlexCRMの連携で、コールセンターの生産性と対応精度を向上
短縮同じ「問い合わせ対応の負荷」を、CRM・SFA・FlexCRMという別の入口から解いた1本。
AI チャットボットで一次対応を自動化、24/365対応と工数20%削減を実現
最低20%削減見込み同じAI・データ分析の中でGoogle Cloud Vertex AI…を選んだ会社の、選定の比較材料になる1本。
入電数90％削減、電話対応50%を完全自動化。宅配水事業でAI電話自動応答を導入
90%同じAI・データ分析の中でMOBI VOICEを選んだ会社の、選定の比較材料になる1本。