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 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
Smart Glasses向けAIアシスタント統合PoC 本PoCでは、Smart Glasses向けに音声・画像・翻訳・対話機能を統合し、ハンズフリーAIの実現可能性を検証しました。Smart Glassesで取得した音声・画像データをAndroidアプリと連携し、複数のAI機能を組み合わせました。 PoCの課題 01.日本語音声認識 自然な言い回しや文脈を理解し、日本語コマンドの認識精度を高める必要がありました。 02.デバイス間連携 Smart Glassesで取得した音声・画像データを、Androidアプリへ安定的に連携する必要がありました。 03.ハンズフリーAI体験 音声・画像・翻訳・対話を組み合わせ、操作負担の少ないAI体験を検証する必要がありました。 PoCで検証したポイント 01.日本語Intentの最適化 LLMによる文脈理解を活用し、自然な問いかけや音声コマンドに対する認識精度の向上を検証しました。 02.安定したデバイス接続 Bluetooth通信を最適化し、Smart GlassesとAndroidアプリ間の安定したデータ連携を確認しました。 03.4つのAI機能の統合 音声コマンド処理、画像認識、リアルタイム翻訳、LLMベースのAIチャットボットを統合し、AndroidアプリのPoC構築とUATを完了しました。 想定ユースケース 01.リアルタイム翻訳アシスタント 海外旅行中にカメラで捉えた看板や標識を読み取り、日本語で翻訳・解説します。 02.会話からのToDo自動化 会話から重要事項とタスクを抽出し、期限・優先度を推測してスマートフォンのToDoへ登録します。 Agentic AIへの発展構想 質問に応答するReactive AIから、状況に応じて提案するProactive AI、さらにタスクを実行するAgentic AIへ発展させ、単なる応答AIから実行可能なAIエージェントへの展開を想定しています。 01.位置・文脈に基づく提案:位置情報や文脈に基づき、自動でリマインドを提案します。 02.On-device AIとクラウドAI:低遅延と端末制約を考慮し、On-device AIとクラウドAIを組み合わせます。 使用技術 LLM|STT/TTS|画像認識AI|Bluetooth通信最適化|Androidネイティブ AIソリューションについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする