今回は、FAQの生成や管理に効率化を求めるご担当者様に向けて、課題と、その解決策としての弊社新製品をご紹介いたします。
VextChecker FAQ edition(β版)はLLM(大規模言語モデル)を使用した最新の知識生成・管理ツールです。現場のお悩みを解決するための各種機能を搭載し、効率的なFAQ生成・管理をサポートいたします。
かんたん操作で網羅的なFAQ生成&メンテナンス作業を自動化「VextChecker FAQ Edition powered by ChatGPT(β版)」の提供開始
FAQ生成・管理の課題
FAQの生成・管理に関するお困りごとは大きく3点に整理できます。
課題1:FAQを充実化させるまでが大変
FAQはユーザーの自己解決をサポートするための情報です。自己解決率を上げるのならば、FAQ1件あたりでの有効性が高い主要な問い合わせから順にFAQを設定することが、その近道です。
しかし、「主要な問い合わせ」をきちんと把握するには、大量のデータ(FAQの素となる、会話データやチャットログ)を処理して傾向把握から行う必要があります。
担当者個人の肌感覚では実態と乖離していたり、季節変動性の高い問い合わせが網羅されなかったり、充実化までにかなりの工数がかかってしまうケースもあります。
課題2:FAQを充実させたのに問い合わせが減らない
FAQを拡充して公開に漕ぎつけても、問い合わせ件数が減らない(ユーザーの自己解決率が上がらない)ことがあります。要因としては、問い合わせのユーザー表現がFAQ表現と異なり、検索でヒットしないことなどが挙げられます。
特に公開FAQの表現は、精確性を担保して厳密に記載しなければならないことが多いため、どうしてもお客様表現との乖離が発生しがちです。
課題3:新規FAQの追加や既存FAQの編集・削除(メンテナンス)工数
新サービスや新製品、既存製品への機能追加や改修など、FAQを刷新しなければならないタイミングは必ず訪れます。メンテナンスによって常にFAQを新鮮な状態を保つことは、ユーザーの自己解決率を上げるためには欠かせません。
しかし、メンテナンスには工数がかかります。明確な新製品・新サービスの追加のようなタイミング以外では、やってみないとその効果がわからないということもあり、日々の業務に追われてメンテナンスが後回しになってしまうケースもよく聞きます。
追加すべき新規FAQ特定のためには、既存FAQとの照会が必須です。既存FAQに類似するが表現が異なるような問い合わせを、既存FAQのバリエーションとして追加するか、新規FAQとして追加するかといった判断もしなければなりません。
FAQ生成・管理の課題に対する解決策
今回紹介するVextChecker FAQ edition(β版)では、上記のような課題に対して解決策を提示できます。
解決策1:問い合わせ全体像を把握したFAQ生成
本製品では、音声認識テキストデータやチャットログなどの大量データから、FAQを網羅的に作成することができます。実際のデータに基づいて主要な問い合わせを把握でき、ユーザー自己解決率向上に寄与するFAQを可視化できます。
また、FAQ管理を容易にするため、FAQを階層構造に整理、各FAQのキーワード(検索用ワード)設定も自動で行います。自動設定された内容を自社の運用に沿うように編集することも可能です。
解決策2:お客様表現(検索ワード)をFAQへ反映
本製品では音声認識テキストデータやチャットログから直接FAQを作成できます。FAQは実データに即した表現を利用しつつ、書き言葉表現への変換をされますので、編集作業の工数も大きくなりません。
解決策3:既存FAQに存在しない新規FAQの発見
本製品では、既存FAQと問い合わせデータ(音声認識テキストデータやチャットログ)を比較し、修正や追加が必要なFAQを自動判定できます。
判定結果は一致/おそらく一致/不一致/判断不可の4段階となっており、それぞれ、対応が不要/検討が必要/追加が必要/修正が必要なFAQとして表示されるので、その後のメンテナンス作業に迷うこともありません。
追加すべき新規FAQや対応が必要なFAQを目検で見つけ出すにはかなりの工数がかかりますが、本製品機能を使うと、自動で簡単に発見できます。
まとめ
以上、LLMを利用した最新製品VextChecker FAQ edition(β版)をご紹介いたしました。
FAQ生成に着手したい方、FAQ管理の効率化を希望される方はお気軽にお問合せください。
※本製品はβ版のため、製品化にあたり仕様改定を行う可能性がございます。
より詳細な情報や事例について知りたい方は、お問合せフォームよりぜひお気軽にお問合せください。
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関連製品:VextChecker FAQ edition(β版)
関連ワード:自然言語処理、生成AI、LLM、FAQ生成、FAQメンテナンス、FAQ評価