<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>ナレッジ管理 Archives - Home</title>
	<atom:link href="https://jp.ntq.com.vn/cs-tag/%e3%83%8a%e3%83%ac%e3%83%83%e3%82%b8%e7%ae%a1%e7%90%86/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link></link>
	<description>ntq</description>
	<lastBuildDate>Thu, 17 Sep 2026 09:20:53 +0000</lastBuildDate>
	<language>ja</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.2.2</generator>

<image>
	<url>https://jp.ntq.com.vn/wp-content/uploads/2025/05/NTQ-favicon_32x32.ico</url>
	<title>ナレッジ管理 Archives - Home</title>
	<link></link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>BPO向けスマートコールセンターAIナレッジ基盤「NxKMS」の開発</title>
		<link>https://jp.ntq.com.vn/case-study/bpo-smart-call-center-ai-knowledge-platform-nxkms/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Admin]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 17 Sep 2026 09:20:32 +0000</pubDate>
				<guid isPermaLink="false">https://jp.ntq.com.vn/?post_type=case_study&#038;p=3365</guid>

					<description><![CDATA[本プロジェクトでは、コールセンターの業務知識を統合し、RAGを活用したAIチャットアシスタント「NxKMS」を構築しました。通話中の回答支援とオペレーターのオンボーディングを効率化するBPO向けスマートコールセンター基盤です。開発工数は20MM、開発期間は3カ月です。 プロジェクト概要 構築対象 BPO向けスマートコールセンターAIナレッジ基盤「NxKMS」 開発工数 20MM 開発期間 3カ月 関連ソリューション NxUniverse、NxKMS 業務課題 01．教育・オンボーディング ベテランスタッフへの依存を減らし、オペレーターの習熟時間を短縮する必要がありました。 02．回答の正確性・スピード 顧客対応の品質と回答スピードを向上させる必要がありました。 03．通話中の即時支援 通話中に必要なガイダンスと顧客情報を即座に取得できる仕組みが求められていました。 04．知識の蓄積・再利用 コールセンターの業務知識を蓄積・再利用し、組織全体でスケーラブルに活用する必要がありました。 導入ソリューション「NxKMS」 01．NxKMS・RAG コールセンターの業務知識を統合し、関連情報に基づいた回答を提供するRAG基盤を構築しました。 02．コールセンター・CRM連携 オペレーターからの質問に対し、正確で文脈に沿った回答を提示できるよう、コールセンターとCRMを連携しました。 03．24時間AIアシスタント オペレーターのオンボーディング、複雑なシナリオへの対応、リアルタイムでの提案を支援するAIアシスタントを構築しました。 04．統合ナレッジベース マニュアル、FAQ、ワークフロー、スクリプトを統合し、コールセンターの業務知識を標準化しました。 AIによる回答生成の仕組み オペレーターがアプリケーションへプロンプトと質問を入力すると、システムがコールセンターの知識ベースから関連情報を検索します。取得した関連情報を拡張コンテキストとして質問に追加し、NTQの大規模言語モデルが回答テキストを生成します。生成された回答はアプリケーションを通じてオペレーターへ提示されます。 使用技術 01．RAG 情報検索とAIによる回答生成を組み合わせ、回答精度を向上しました。 02．自社開発LLM 日本語・英語・ベトナム語に最適化し、企業向けのセキュリティを実装しました。 03．AIアシスタント 文脈に応じた提案とリアルタイム支援を提供します。 04．ナレッジ連携 CRM、マニュアル、業務文書、製品・サービスデータベースの情報を一元的に取り込みました。 NxUniverseとNxKMS NxKMSは、NTQのAIソリューション群「NxUniverse」を構成するナレッジ管理製品です。 AI・ナレッジ活用について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<div style="width:100%;margin:24px 0 0;color:#333;font-family:Arial,'Noto Sans JP','Yu Gothic',Meiryo,sans-serif;font-size:16px;line-height:1.8;">
<p style="margin:0 0 20px;font-size:18px;font-weight:600;">本プロジェクトでは、コールセンターの業務知識を統合し、RAGを活用したAIチャットアシスタント「NxKMS」を構築しました。通話中の回答支援とオペレーターのオンボーディングを効率化するBPO向けスマートコールセンター基盤です。開発工数は20MM、開発期間は3カ月です。</p>
<h2 style="margin:26px 0 14px;padding-left:12px;border-left:4px solid #27e4cf;color:#0818b5;font-size:25px;font-weight:700;line-height:1.5;">プロジェクト概要</h2>
<table style="width:100%;margin:0 0 24px;border-collapse:collapse;">
<tbody>
<tr>
<th style="width:32%;padding:12px 16px;border:1px solid #dce2f5;background:#eef1ff;color:#0818b5;font-weight:700;text-align:left;">構築対象</th>
<td style="padding:12px 16px;border:1px solid #dce2f5;">BPO向けスマートコールセンターAIナレッジ基盤「NxKMS」</td>
</tr>
<tr>
<th style="padding:12px 16px;border:1px solid #dce2f5;background:#eef1ff;color:#0818b5;font-weight:700;text-align:left;">開発工数</th>
<td style="padding:12px 16px;border:1px solid #dce2f5;">20MM</td>
</tr>
<tr>
<th style="padding:12px 16px;border:1px solid #dce2f5;background:#eef1ff;color:#0818b5;font-weight:700;text-align:left;">開発期間</th>
<td style="padding:12px 16px;border:1px solid #dce2f5;">3カ月</td>
</tr>
<tr>
<th style="padding:12px 16px;border:1px solid #dce2f5;background:#eef1ff;color:#0818b5;font-weight:700;text-align:left;">関連ソリューション</th>
<td style="padding:12px 16px;border:1px solid #dce2f5;">NxUniverse、NxKMS</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2 style="margin:26px 0 14px;padding-left:12px;border-left:4px solid #27e4cf;color:#0818b5;font-size:25px;font-weight:700;line-height:1.5;">業務課題</h2>
<h3 style="margin:20px 0 8px;color:#0818b5;font-size:20px;font-weight:700;line-height:1.5;">01．教育・オンボーディング</h3>
<p style="margin:0 0 18px;">ベテランスタッフへの依存を減らし、オペレーターの習熟時間を短縮する必要がありました。</p>
<h3 style="margin:20px 0 8px;color:#0818b5;font-size:20px;font-weight:700;line-height:1.5;">02．回答の正確性・スピード</h3>
<p style="margin:0 0 18px;">顧客対応の品質と回答スピードを向上させる必要がありました。</p>
<h3 style="margin:20px 0 8px;color:#0818b5;font-size:20px;font-weight:700;line-height:1.5;">03．通話中の即時支援</h3>
<p style="margin:0 0 18px;">通話中に必要なガイダンスと顧客情報を即座に取得できる仕組みが求められていました。</p>
<h3 style="margin:20px 0 8px;color:#0818b5;font-size:20px;font-weight:700;line-height:1.5;">04．知識の蓄積・再利用</h3>
<p style="margin:0 0 24px;">コールセンターの業務知識を蓄積・再利用し、組織全体でスケーラブルに活用する必要がありました。</p>
<h2 style="margin:26px 0 14px;padding-left:12px;border-left:4px solid #27e4cf;color:#0818b5;font-size:25px;font-weight:700;line-height:1.5;">導入ソリューション「NxKMS」</h2>
<h3 style="margin:20px 0 8px;color:#0818b5;font-size:20px;font-weight:700;line-height:1.5;">01．NxKMS・RAG</h3>
<p style="margin:0 0 18px;">コールセンターの業務知識を統合し、関連情報に基づいた回答を提供するRAG基盤を構築しました。</p>
<h3 style="margin:20px 0 8px;color:#0818b5;font-size:20px;font-weight:700;line-height:1.5;">02．コールセンター・CRM連携</h3>
<p style="margin:0 0 18px;">オペレーターからの質問に対し、正確で文脈に沿った回答を提示できるよう、コールセンターとCRMを連携しました。</p>
<h3 style="margin:20px 0 8px;color:#0818b5;font-size:20px;font-weight:700;line-height:1.5;">03．24時間AIアシスタント</h3>
<p style="margin:0 0 18px;">オペレーターのオンボーディング、複雑なシナリオへの対応、リアルタイムでの提案を支援するAIアシスタントを構築しました。</p>
<h3 style="margin:20px 0 8px;color:#0818b5;font-size:20px;font-weight:700;line-height:1.5;">04．統合ナレッジベース</h3>
<p style="margin:0 0 24px;">マニュアル、FAQ、ワークフロー、スクリプトを統合し、コールセンターの業務知識を標準化しました。</p>
<h2 style="margin:26px 0 14px;padding-left:12px;border-left:4px solid #27e4cf;color:#0818b5;font-size:25px;font-weight:700;line-height:1.5;">AIによる回答生成の仕組み</h2>
<p style="margin:0 0 24px;">オペレーターがアプリケーションへプロンプトと質問を入力すると、システムがコールセンターの知識ベースから関連情報を検索します。取得した関連情報を拡張コンテキストとして質問に追加し、NTQの大規模言語モデルが回答テキストを生成します。生成された回答はアプリケーションを通じてオペレーターへ提示されます。</p>
<h2 style="margin:26px 0 14px;padding-left:12px;border-left:4px solid #27e4cf;color:#0818b5;font-size:25px;font-weight:700;line-height:1.5;">使用技術</h2>
<h3 style="margin:20px 0 8px;color:#0818b5;font-size:20px;font-weight:700;line-height:1.5;">01．RAG</h3>
<p style="margin:0 0 18px;">情報検索とAIによる回答生成を組み合わせ、回答精度を向上しました。</p>
<h3 style="margin:20px 0 8px;color:#0818b5;font-size:20px;font-weight:700;line-height:1.5;">02．自社開発LLM</h3>
<p style="margin:0 0 18px;">日本語・英語・ベトナム語に最適化し、企業向けのセキュリティを実装しました。</p>
<h3 style="margin:20px 0 8px;color:#0818b5;font-size:20px;font-weight:700;line-height:1.5;">03．AIアシスタント</h3>
<p style="margin:0 0 18px;">文脈に応じた提案とリアルタイム支援を提供します。</p>
<h3 style="margin:20px 0 8px;color:#0818b5;font-size:20px;font-weight:700;line-height:1.5;">04．ナレッジ連携</h3>
<p style="margin:0 0 18px;">CRM、マニュアル、業務文書、製品・サービスデータベースの情報を一元的に取り込みました。</p>
<h2 style="margin:26px 0 14px;padding-left:12px;border-left:4px solid #27e4cf;color:#0818b5;font-size:25px;font-weight:700;line-height:1.5;">NxUniverseとNxKMS</h2>
<p style="margin:0 0 26px;">NxKMSは、NTQのAIソリューション群「NxUniverse」を構成するナレッジ管理製品です。</p>
<div style="margin:28px 0 0;padding:24px 20px;background:#f2f4ff;text-align:center;">
<p style="margin:0 0 12px;">
      <a href="https://jp.ntq.com.vn/contact-us/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" style="display:inline-block;width:100%;max-width:430px;padding:13px 20px;border:2px solid #0818b5;border-radius:6px;background:#0818b5;color:#fff;font-weight:700;text-decoration:none;">AI・ナレッジ活用について相談する</a>
    </p>
<p style="margin:0;">
      <a href="https://jp.ntq.com.vn/document/ai-solutions-case-studies/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" style="display:inline-block;width:100%;max-width:430px;padding:13px 20px;border:2px solid #0818b5;border-radius:6px;background:#fff;color:#0818b5;font-weight:700;text-decoration:none;">AIソリューション実績集をダウンロードする</a>
    </p>
</p></div>
</div>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
