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タグ: チャットボット
チャットボットのAI活用事例
EFSG、Copilot Studioで顧客応対を自動化
AI活用事例の構造図
統合
対応
自動化
連携
判断
調整
応答
軽減
背景
分散した顧客対応
要望
定型業務の自動化
課題
即時対応の判断難
その他
Dynamics 365統合
AI処理
Copilot Studio
人の役割
フローの調整
利用
オムニチャネル対応
利用
FAQ対応と案件更新
成果
作業負荷の軽減
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26351-emperor-group-power-apps
EFSG、Copilot Studioで顧客応対を自動化
キヤノンMJ調査:生成AIのヘルプデスク活用
AI活用事例の構造図
調査
調査
併用
統合
統合
段階
背景
ヘルプデスク負荷
課題
人員不足と属人化
人の役割
有人対応
AI処理
生成AI活用
結論
ハイブリッド運用
利用
本格活用・一部活用
https://it.impress.co.jp/articles/-/29625
キヤノンMJ調査:生成AIのヘルプデスク活用
つながりAI「友達AI」の横浜市SOS支援実証
AI活用事例の構造図
補完
対応
提供
検知
連携
構築
背景
夏休みの孤立
要望
SOSの早期把握
AI処理
友達AIの相談
人の役割
専門職相談員
利用
24時間の相談
利用
支援機関連携
結論
支援モデル構築
https://aismiley.co.jp/ai_news/yokohama-tomodachi-ai-trial/
つながりAI「友達AI」の横浜市SOS支援実証
EFSGのCopilot Studio顧客対応統合
AI活用事例の構造図
対応
統合
分析
連携
監視
回答
短縮
判断
要望
即時・個別対応
背景
分散した顧客対応
課題
介入優先の判断
AI処理
Copilot Studio
その他
Dynamics 365統合
AI処理
感情分析
利用
FAQ即時応答
成果
対応時間の短縮
利用
介入優先判断
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26351-emperor-group-power-apps
EFSGのCopilot Studio顧客対応統合
KDDI生成AIチャットボットで回答時間短縮
AI活用事例の構造図
補完
特定
担保
短縮
未解決
引継ぎ
課題
意図不明が約3割
制約
回答の正確性
AI処理
生成AIで意図補完
AI処理
定型AIで回答
AI処理
会話を要約
成果
回答時間を短縮
利用
アドバイザーへ引継ぎ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000033151.html
KDDI生成AIチャットボットで回答時間短縮