
合同会社DMM.com
2年以上の実践で見えた、AI活用の本質とは何か
DMMが試行錯誤の末にたどり着いた「定着するAI」の条件



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Issues
準備・メンテナンスが大変な割に、期待するほど効果が出ない・限定的。
シナリオ型では応対しきれず、生成AIでは誤った回答を返す。AIエージェントでできることは増えたけれど、その分設定はさらに複雑になった。膨大な手間をかけても、結局FAQの範囲を超えた問い合わせは自動化できない。AIが変わるたびに、設定の手間だけが積み上がっていく。

選択肢を選んでも、ほしい情報にたどり着けない。その裏では、「シナリオ」と呼ばれる、無数の分岐設定を人の手で管理しなければなりませんでした。

自然な会話はできる。しかし、業務ルールを正確に守らせることは難しい。誤った回答を制御するためのプロンプト調整が際限なく続く。本番導入に踏み切れない根本がここにあります。

AIを入れる前も後も、現場の変化に合わせて設定を更新し続ける作業は終わりません。チャネルが増えるほど管理箇所も倍増し、「AIのための仕事」が増え続けます。

膨大なコストをかけても、FAQの範囲を超えた複雑な問い合わせには応対できません。結局オペレーターへのエスカレーションが減らず、自動化の恩恵を実感できないまま終わります。
Solution
SureSide チャットインテリジェンスは、ナレッジハブとつながることで動き出します。 シナリオを一から設計する必要も、プロンプトを調整し続ける必要もありません。 現場のマニュアルがそのままAIの判断基準になるため、設定の手間をかけずに業務に即した応対ができます。 ボイスアシストやアドオンを通じて磨かれたナレッジがチャットの精度に直結するため、一問一答を超えた複雑な応対も、現場から育てた確かさで自動化できます。

シナリオ設定せずに使える

AIのための専用設定は必要ありません。普段使っているマニュアルをナレッジハブにつなぐだけで、すぐに応対を開始します。人間用マニュアルをAIがそのまま読み取るから、別設定は不要です。
業務ルールを守った正確な回答

ナレッジハブの構造化データを参照するため、AIが業務ルールを逸脱しません。確率的な生成に依存せず、組み込まれたルールに沿って応答するため、誤回答の心配がなく本番導入も安心です。
更新も改善もAIが支援

チャットや音声などのログからAIが改善提案を自動生成し、承認だけでナレッジハブ全体が成長します。1か所の更新が全チャネルに即時反映され、使えば使うほどシステム全体が賢くなる仕組みです。
一問一答を超えた、エージェント応対

コストをかけた一問一答の限界を超え、複数ステップの複雑な問い合わせにも正確に応対。支援機能で磨かれたナレッジを直接活用することで、減らなかったエスカレーションをようやく自動化できます。
Detail
SureSideチャットインテリジェンスは、ナレッジハブが業務マニュアルの構造をそのままAIに渡す設計になっています。 シナリオを設計する必要も、プロンプトを調整し続ける必要もありません。

SureSideチャットインテリジェンスが複雑な問い合わせに対応できるのは、ボイスアシストやアドオンを通じてオペレーターが実際に使い込んできたナレッジを、そのまま基盤として動くからです。 使い続けるたびにナレッジは更新され、対応できる範囲は自然に広がっていきます。

Contact
AIを入れる前に、どこから始めるべきか。
一緒に整理します。
SureSideをつくっているのは、大手コンタクトセンターの現場で2年以上、AI活用に取り組んできた東京大学のAI研究室発のチームです。
AIを入れるだけでは、現場の負担は減りません。だからこそ私たちは、まず現場のマニュアルや業務ルールを理解することを大切にしています。
いきなりすべてを自動化するのではなく、現場を支えながらAIが少しずつ学んでいく。その進め方から、一緒に考えます。
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