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LLM（大規模言語モデル）の搭載により、AIチャットボットは「文脈理解」と「自然な対話」が可能になりました。しかし、技術だけでは不十分です。成功の鍵は「半年ごとの定例会」などの人間による運用サイクルにあり、これを組み合わせることで回答満足度90%超の成果を実現できます。
大規模言語モデル（LLM）とは、膨大なデータセットとディープラーニング技術を用いて構築された言語モデルです。従来のAIとは異なり、計算量、データ量、パラメータ数が桁違いに大きく、ChatGPTの登場によって一躍注目を集めました。人間に近い流暢な会話が可能であり、文脈を読んだ高度な処理を得意とします。
従来のパターンマッチング型とは異なり、発話の意図や背景を深く理解します。会話の流れに応じて状況を判断できるため、ユーザーにとってストレスのない体験を提供します。
大量のテキストデータを学習しているため、あらゆるジャンルの知識を持っています。ビジネスから一般常識まで、多岐にわたる相談に適切に対応可能です。また、「RAG（検索拡張生成）」技術を使えば、社内マニュアルなどの独自データを追加学習させ、回答精度をさらに高めることができます。
ロボットのような単調な応答ではなく、親しみやすいトーンやニュアンス、時にはユーモアを交えた会話が可能です。これにより、ユーザーとの信頼関係（エンゲージメント）が深まります。
「高機能なAIを入れても、現場で使いこなせるか不安」そう感じる方のために、実際にAIチャットボット（AIさくらさん）を導入し、技術と運用を組み合わせて大きな成果を上げた事例をご紹介します。
ある展示会運営の現場では、「出展社サポート」にAIを活用。LLMのような高度な対話力が求められる場面で、しっかりとした運用サイクルを回すことで信頼を獲得しています。
技術の進化だけでなく、定期的なチェックを行うことが成果につながっています。
「最近は半年ごとに定例会でAIチャットボットの利用状況を振り返りました。最近では、アクセス後の離脱数が減り、満足度も90％を超えるなど、運用がしっかり定着してきたと感じています。数字だけでなく、現場での『使いやすくなった』という声も増えていて、サポートの一部としてしっかり根付いてきた印象です。」
導入当初に比べてAIの守備範囲（利用の幅）が広がった背景には、現場担当者の「改善」への意識があります。
「導入当初に比べると、利用の幅が広がり、AIが答えられる内容も充実してきました。一方で、本業務との兼ね合いでなかなかすぐに動けない部分もあります。だからこそ、今後は改善点をしっかり洗い出しながら、より使いやすい形に進化させていきたいと考えています。」
LLM等の最新技術であっても、情報の鮮度や正確性を保つためには、こうした**「人の目による改善点の洗い出し」**が不可欠です。
AIチャットボットの真価は、ユーザーの不安を取り除くことにあります。
「直近では、初めて出展される企業の方をターゲットに、事前準備から当日の動き、出展後のフォローまでをスムーズにサポートできる仕組みづくりを進めています。AIさくらさんが“出展社の不安にその場で答える”存在になることで、より安心して展示会に臨んでいただけるような環境を整えていきたいと思っています。」
LLMの追加学習は、既存のモデルをより特定のタスクや領域に適応させるための重要な手法です。LangChainを活用すると、外部データソースとLLMを効率的に連携させることができます。ベクトルデータベースを使用して、大量のテキストデータを高次元の数値表現に変換し、類似度検索を高速化します。ファイルサーチ機能を実装することで、必要な情報を素早く取得し、LLMの応答精度を向上させることができます。
ファインチューニングは、特定のドメインや用途に合わせてLLMを調整する手法です。少量の学習データで効果的な結果が得られるため、コスト効率が高いのが特徴です。これらの技術を組み合わせることで、LLMの性能を大幅に向上させ、より正確で文脈に即した応答を生成することが可能になります。
展望：パーソナライズされた広域案内基盤へ
追加学習と外部連携（Function Calling等）を組み合わせることで、AIは単なるQ&Aから「行動支援プラットフォーム」へと進化します。
「同意のもとで“今いる場所”“関心ごと”“これまでの行動”を勘案し、最適な提案につなげたい。 自治体・観光施設・交通事業者へと範囲を広げ、地域広域で一貫した案内ができる基盤へ育てたい」（同インタビューより）
このように、LLMは個人の嗜好や行動履歴に基づいた、究極のパーソナライズ体験を提供する土台となります。
LLMのモデルは、学習に用いたコーパスに偏りがあったり、インターネット上の誤情報を取り込んでいる可能性があります。また、LLMは最新の情報を学習していないことが多いです。その結果、バイアスのかかった回答をしたり、間違った情報を語る恐れがあります。このため、学習データの偏りを取り除き、正確性を高める工夫や最新の情報を学習させることが重要になります。モデルの透明性を高めることで、どのようなデータから学習されたかを開示し、信頼性向上に努めることが求められます。
解決策：インフラでの稼働実績が「安全性」の証明になるLLMの導入において、誤回答は最大のリスクです。だからこそ、ツール選定では**「失敗が許されない現場での実績」**が重要になります。九州観光機構の担当者は、導入の決め手を次のように語っています。
「窓口やWebに散らばる情報を、タイムリーに一元案内できる仕組みが課題でした。南紀白浜空港での実績を知り、応答の滑らかさや運用のしやすさに期待が高まりました。」
空港という公共性の高いインフラで運用されている事実は、LLMの制御（RAG技術など）が実用レベルに達していることの何よりの証明です。
追加学習で最新の正確な知識と連動させることで、この課題を克服できる可能性もあります。
よくある定型的な質問や、業務フロー・手続き案内などの繰り返し対応に向いています。例えば「パスワードを忘れた」「経費申請の締切は？」「在庫状況を教えて」など、人手で何度も対応している内容をAIに置き換えることで、業務負担の軽減や対応スピードの向上が期待できます。
はい、口語や曖昧な言い回し、誤字にも対応可能です。「〇〇ってどうやるんだっけ？」や「たぶんこのへんの申請のこと」など、明確でない質問に対しても、関連性の高い回答を提示します。
チャットボットには「有人対応への切り替え機能」や「フィードバックによる継続学習」機能があります。誤回答のログは可視化され、改善対象として管理画面から修正できます。さらに、重要な質問にはエスカレーションルールを設定してリスクを最小限に抑えます。
導入後は、回答件数・自己解決率・対応時間の削減量などをダッシュボードで可視化できます。たとえば「問い合わせの〇％をAIが自動解決」「オペレーター対応時間が月間〇時間削減」など、具体的な数値で効果を測定できるため、社内稟議や継続判断にも活用しやすくなっています。
はい、可能です。社内規程・業務マニュアル・独自の表現や用語などを反映した専用Q&Aデータベースを構築することで、自社に最適化したチャットボットが運用できます。また、管理画面から随時追加・編集ができるため、運用しながら柔軟に調整可能です。
LLMの登場でAIチャットボットは劇的に進化しました。しかし、その性能をフルに引き出すのは「現場の運用」です。事例で紹介したように、定期的な振り返りと改善を行えば、満足度90%超の頼れるパートナーとなります。
「社内問い合わせさくらん」は、情報セキュリティマネジメントの国際規格「ISO/IEC 27001」や、クラウドサービスにおける安全管理基準「ISO/IEC 27017」の認証取得により、ユーザー情報の保護や安定稼働を支える堅牢な体制を確立しています。
https://www.tifana.ai/company/iso
＜参考記事＞
行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン（出典：デジタル庁）
https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/19c125e9-35c5-48ba-a63f-f817bce95715/e03a8092/20240510_resources_ai_r5mainresults.pdf
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
