MONO BRAIN、FastFlowに独自RAG機能実装でAI回答精度向上

PR TIMES より

記事の要約

• MONO BRAIN社がFastFlowに独自RAG機能を実装
• AIによる回答生成精度の大幅な向上を実現
• カスタマーサポート業務の効率化と顧客満足度向上に貢献

FastFlowの独自RAG機能実装に関する発表

株式会社MONO BRAINは2025年5月13日、CS業務特化型AI Copilot「FastFlow」に独自のRAG（Retrieval-Augmented Generation）機能を実装したことを発表した。この機能により、AIによる回答生成精度が大幅に向上したのだ。

FastFlowは、AIが社内ナレッジ（テンプレート、応対履歴、マニュアル等）を自動で検索・参照し、問い合わせに対する最適な回答案を生成するAIツールである。オペレーターはAIの回答案を確認・修正するだけで対応が可能となり、回答作成にかかる時間を約46%削減できるという導入企業事例もある。

今回実装された独自RAG機能は、企業が保有するマニュアル、FAQ、過去の応対履歴といった独自のナレッジデータベースから、問い合わせ内容に最も関連性の高い情報を的確に検索し、その情報を基にAIが回答を生成する。これにより、企業独自の詳細な情報に基づいた、より正確で信頼性の高い回答案を生成することが可能になったのだ。

この機能強化により、技術的な問い合わせや複雑な仕様確認、トラブルシューティングなど、専門性が求められるサポート業務においてもオペレーターを強力に支援し、顧客満足度の向上に貢献するとしている。

FastFlowの機能

RAG機能について

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、大規模言語モデル（LLM）が外部の知識ベースから関連情報を取得し、その情報を用いて回答を生成する技術だ。

• 関連情報の検索
• 情報の抽出
• 回答の生成

FastFlowの独自RAG機能は、これらのプロセスを最適化することで、より正確で効率的な回答生成を実現している。

FastFlowに関する考察

FastFlowの独自RAG機能実装は、カスタマーサポート業務の効率化と顧客満足度向上に大きく貢献するだろう。AIが専門知識を必要とする問い合わせにも対応できるようになり、オペレーターの負担軽減と顧客対応の迅速化が期待できるのだ。

しかし、RAG機能の精度向上には、高品質な社内ナレッジの整備が不可欠である。不正確な情報や古い情報が含まれていると、AIの回答精度が低下し、誤った情報が顧客に提供される可能性もあるだろう。そのため、ナレッジデータベースの定期的な更新と品質管理が重要となる。

今後、FastFlowには、多言語対応や音声認識機能の追加、さらなる精度向上などが期待される。これらの機能強化により、より幅広い顧客ニーズに対応できるようになり、企業の成長に貢献するだろう。

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