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通信会社の営業担当者向けの商材の問い合わせ対応をAIで効率化

通信会社が、営業担当者が商材について質問するとマニュアルをもとにAIが即座に答え、該当ページへの案内も添えるチャットの仕組みを試験導入し、マニュアルを探す時間を減らした取り組み。

使用ツール:Amazon Bedrock Knowledge Bases、Claude、RAG、Amazon OpenSearch Serverless、AWS Lambda、Amazon API Gateway、Amazon S3、ビジネスチャット

事例の要約

課題
営業担当者は多様な商材を扱い、膨大なマニュアルや資料を参照していたが、情報が複数のシステムに散らばり、必要な情報を探すのに時間がかかっていた。社内の問い合わせ窓口も対応時間が限られ、すべての質問にすぐ答えるのは難しかった。
取り組み
商材のマニュアルをページごとに分けて読み込み、商材の分類などの情報を付けて検索用のデータに整える。
営業担当者がビジネスチャットで質問すると、AIが該当する商材のマニュアルだけを検索して回答し、参照したページ番号とリンクを示す。
回答後に解決したかどうかを尋ね、解決しなければ社内の問い合わせ窓口へ案内する。
成果
試験利用した営業担当者から、知りたい情報に素早くたどり着ける、マニュアルを探す時間が減ったという声が多く寄せられた。
現場での実用性が確認された。
一方で、回答の速さや対象の商材の拡大を求める意見もあった。
出典 AWS aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-genai-usecases-nttwest-elgana-rag/
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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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