AI/DXIT・SaaS
ナレッジベース型AIエージェント
社内ドキュメントを自動学習するAIエージェント導入事例。Vertex AI（Gemini、PaLM）とDialogflow CXを活用し、問い合わせ対応時間を70%削減しました。
2025/1/10
6ヶ月
クライアント情報
- 企業名
- 大阪のSaaS企業A社
- 規模
- 従業員数50名
- 地域
- 大阪府大阪市
プロジェクト期間
- 期間
- 6ヶ月
- フェーズ
- フェーズ1: 要件定義・プロトタイプ作成（1ヶ月）
- フェーズ2: AIモデルトレーニング・チューニング（2ヶ月）
- フェーズ3: フロントエンド・バックエンド開発（2ヶ月）
プロジェクト体制
- チーム規模
- エンジニア5名
- 役割
- プロジェクトマネージャー
- AIエンジニア
- フロントエンドエンジニア
課題・背景
社内問い合わせ対応の課題
1
社内問い合わせ対応に月間200時間を費やし、担当者の負担が増大
2
技術資料が散在しており、検索に1件あたり平均30分かかる
3
同じ質問が繰り返され、ナレッジの共有が不十分
4
新入社員の教育に多大な時間がかかる
ソリューション
社内ドキュメント（PDF/PPT/DOC/HTML）を自動学習し、問い合わせ回答を自動化するAIエージェントを構築。Google Vertex AI（Gemini、PaLM）とDialogflow CXを活用した高精度AIエージェントを実現。
主要機能・特徴
複数形式のドキュメント自動学習（PDF、PowerPoint、Word、HTML）
Gemini・PaLM による高精度な自然言語理解
Dialogflow CX によるコンテキスト管理
Flutter Web による直感的なUIデザイン
Cloud Run + Firestore によるスケーラブルなバックエンド
Document AI による自動Index化
BigQuery によるデータ分析基盤
システムアーキテクチャ
フロントエンドにFlutter Webを採用し、バックエンドにCloud Run + Firestoreを配置。Document AIでドキュメントを自動的にIndex化し、Vertex AIで高精度な回答生成を実現。BigQueryでユーザーの質問傾向を分析し、継続的な改善を実現。
使用技術スタック
フロントエンド
Flutter WebTypeScriptResponsive Design
バックエンド
Cloud RunFirestoreCloud Functions
データベース
FirestoreBigQuery
インフラ
Google Cloud PlatformCloud StorageCloud CDN
AI・機械学習
Vertex AIGeminiPaLMDocument AIDialogflow CX
導入効果・成果
定量的効果
70%削減
問い合わせ対応時間
月間200時間 → 60時間に削減
83%削減
資料検索時間
平均30分 → 5分以下に短縮
95%
回答精度
社内テストで95%の正答率を達成
定性的効果
担当者の業務負荷が大幅に軽減され、本来の業務に集中できるようになった
新入社員が自分で情報を検索できるようになり、教育コストが削減された
ナレッジの共有が進み、組織全体の生産性が向上した
お客様の声
導入前は問い合わせ対応に追われていましたが、AIエージェント導入後は70%の時間削減を実現できました。特に新入社員の教育が格段に楽になりました。
プロジェクトハイライト
Gemini・PaLMを活用した高精度な回答生成
Document AIによる自動Index化で運用負荷を最小化
BigQueryによるデータ分析で継続的な改善を実現
スケーラブルなアーキテクチャで将来の拡張に対応
