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
海運データ分析を支えるLakehouse+AIエージェント基盤の構築 本プロジェクトでは、船舶・基幹システムのデータをLakehouseへ統合し、自然言語で分析・検索できるAIエージェント基盤を構築しました。全社5部門で220 MAUまで利用が広がり、月間6,800件の質問に活用されています。 プロジェクト概要 構築対象 海運データ分析を支えるLakehouse+AIエージェント基盤 利用状況 220 MAU、全社5部門、月間6,800問 統合対象 68隻・14システム 文書検索対象 契約書・船級規則など2.4万件のPDF 回答正答率 91.5%(人手評価) 従来の課題 01.データ抽出・加工に時間がかかる 1つの問いに回答するまで15~21日を要し、4部門を経由してデータを手作業で抽出・加工していました。 02.月次報告書の作成負担 月次報告書の作成に6人日を要していました。 コアテクノロジー 01.Lakehouseによるデータ統合 Delta Lake上にBronze、Silver、Goldのメダリオン構成を構築しました。210件の生テーブルを、38件の認証済みGoldマートへ集約・精選しました。 指標ロジックは単一のSQL定義としてGitで管理しました。 02.Unity Catalogによるガバナンス RBAC、行フィルタ、列マスキングを適用しました。AIエージェントは認証済みのGoldマートのみを参照し、質問者本人の権限でSQLを実行します。 権限外または対象範囲外の質問には、理由を示して回答を保留する仕組みとしました。 03.AIエージェント・文書RAG 自然言語による質問からSQLを生成・検証・実行します。SQLの実行成功率は94.2%で、12カ月の監査における捏造数値は0件でした。 さらに、2.4万件のPDFをベクトル検索し、根拠となる条項番号とページを明示して回答します。 導入後の効果 01.自然言語質問への超高速応答 自然言語による質問への平均応答時間を6.2秒としました。 02.低コストでの運用 1回答あたり€0.031のコストで運用しています。 03.コスト削減機会の創出 燃料費・港費において、初年度€1.8Mのコスト削減機会を創出しました。 04.月次報告の自動化 自動化によって、月次報告の作業時間を40分に短縮しました。 AI・データ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