QA ENGINEとは
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ポイント
1QA ENGINEは、自然言語による質問応答機能を提供するAIサービスで、Studio Ousia社が開発・運営しています。ユーザーの質問文を解析し、最も関連性の高い回答を自動的に提示するシステムを中心に構築されており、企業のカスタマーサポートや社内FAQ、ヘルプデスク業務などで活用されています。料金体系は初期導入費用が不要で、月額利用料はエンジン1個目が30万円、2個目以降は20万円となっています。1エンジンあたり月間10万クエリの利用が可能で、回答候補数の上限は1000件、機械学習の実行回数は月5回まで(超過時は1回あたり2,500円)に設定されています。QA ENGINEは、AIによる自然言語理解を活用して質問と回答をマッチングさせる「質問応答エンジン」を核とし、ユーザーインターフェース、API連携、学習管理画面などを一体化した構成になっています。特に、APIを通じた外部システムとの統合や、質問データと回答データの更新を容易に行える管理ツールを備えている点が特徴です。
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ポイント
2QA ENGINEは、自然言語での質問内容を理解する「質問解析モジュール」と、過去のFAQデータやヘルプデスクの問い合わせ履歴をもとに最適な回答を導き出す「回答選定モジュール」が備わっています。質問解析モジュールでは、単語や文脈の意味を多層的に解析し、同じ内容を異なる言い回しで尋ねられた場合でも正しく理解できるように設計されています。回答選定モジュールは、過去の回答データやドキュメントを参照し、最も関連性の高い回答を選び出す仕組みを持ちます。さらに、学習データの作成や更新を支援するインターフェースも用意されており、担当者が専門的なプログラミング知識を持たなくても、AIが参照する質問と回答のセットを編集・管理できます。ディープラーニングによる自然言語理解モデルを採用しているため、質問文の語順や表現の揺らぎにも対応し、より人間に近い自然な応答を実現する点が特徴です。
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ポイント
3QA ENGINEは、運用環境に合わせて複数の利用モードを備えています。自動応答モードでは、AIがユーザーからの質問に即座に回答し、オペレーターを介さずに基本的な問い合わせに対応できます。応答支援モードでは、AIが候補回答を提示し、オペレーターがその中から最適なものを選択して返信する仕組みを採用しています。これにより、人的対応の品質を保ちながら業務効率を高めることが可能です。また、FAQ共有機能では、社内のナレッジベースと連携し、蓄積されたFAQデータをAIに学習させることで、組織全体の知識を質問応答に反映できます。さらに、学習データの作成支援ツールを通じて、過去の問い合わせログから自動的に学習用データを生成・編集することができ、AIの精度向上を容易に行える点も特徴です。モデルの再学習はワンクリックで実行できるように設計されており、運用担当者が専門的な機械学習の知識を持たなくても、継続的な改善を行うことができます。加えて、質問と回答のログを取得・分析できる機能が備わっており、実際の利用データを基に運用状況を把握し、回答精度の向上や学習データの更新に役立てることができます。
QA ENGINEの評判・口コミは?
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以下の口コミは、複数サイトの当該製品についてのレビューや口コミを要約したものになります。 評価点数についてはそれらを参考にしている場合があります。
QA ENGINEの良い評判・好意的なレビュー
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アップロード機能でQAの取り込みが容易にできる
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回答を返す設定が可能
QA ENGINEへの改善希望などのレビュー
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管理ツールが直観的に利用できない
QA ENGINEを導入した結果、どうなった?
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一問一答型のボットを構築し、導入前より問い合わせ数が減った
QA ENGINEの料金や導入費用は?
- 導入費用や初期費用
- 初期費用:0円
- 月額費用や固定の料金
- 月額費用:30万円~
- その他に発生する費用
- 無料トライアル:要問い合わせ
QA ENGINEの導入事例は?
どんな会社?
- 業種:銀行業
導入成果やどんな課題解決になったか?
- チャットボット導入により、カードローンやパスワード関連、ATM利用条件の問い合わせが減少し、全体のコール増加を抑える効果が確認された。
- 回答率91.2%、正答率83.4%を達成し、顧客対応の品質が大きく向上した。
- 導入当初60%台だった正答率も、継続的な改善によって安定的に高精度を維持できるようになった。
どんな会社?
- 業種:情報・通信業
導入成果やどんな課題解決になったか?
- 導入により、確定申告期のオペレーター対応が約30%削減され、業務効率化に寄与した。
- 継続的な学習により、表示率は50%から80%へ、解決率は30%から50%へと大幅に改善した。
- 専門知識不要の運用設計により、現場担当者が主体的に精度向上を実現できた。