記事・ナレッジを検索
文書を分割してベクトル化し 質問に近い部分を取り出す
開発事例 / AIエージェント実装
CASE STUDY
自社の記事や知見をもとに、根拠のある答えを返すAIチャットをつくる。
RAG（検索拡張生成）によるAIチャットの構築
記事やナレッジを検索できる形に整え、質問に関係する部分だけをAIに渡して答えさせる、RAGを使ったAIチャットを複数構築しました。
ウェルネスラインの開発
01 ──
背景と成果
取り組んだ課題と実装した仕組み、確認できた範囲をまとめています。
回答しない内容を守る
個人情報や内部情報を出さず 迷う質問は人へ引き継ぐ
使われ方から改善
質問ログから 記事の不足を見つける
ECサイトの記事を使った案内チャット（Webチャットは本番稼働・LINEは確認中）
ECサイト（社名・取扱商品の分野は非公開）の公開記事を索引にし、来訪者の質問に記事を根拠として答えるWebチャットを構築しました。商品ページへの案内は、実在して在庫のある商品だけに限ってリンクする仕組みにしています。利用回数の上限や記録の仕組みを備え、答えられなかった質問を分析し、記事を増やす手がかりにできます。LINEの自動応答と人への引き継ぎの仕組みも実装しています（LINEでの本番運用は確認中）。
販売ページ向けの購入前相談チャット（実装済み・公開状況は確認中）
自社のAIエージェント商品の販売ページ向けに、購入前の質問に答えるチャットを実装しました。商品情報を索引にし、利用回数の上限とつながらない場合の案内を備えています。
会員制のAI相談サービス（デモ公開・検索方式の検証）
動画制作やAI活用の知見をナレッジにした会員制のAI相談サービスを開発し、デモを公開しました（デモモードで、実データには接続していません）。ナレッジが増えても品質と費用を保てるよう、全文を渡す方式と検索方式を比べる検証を行い、ベクトル検索を基盤にする構成を選びました。個人情報や内部情報を出さないための入力・出力の検査も組み込んでいます。
02 ──
処理の流れ
仕事の受け取りから結果までを、担当ごとの工程に分けて構成しています。
構成イメージ
文書の準備
記事・ナレッジを 分割する
ベクトル化
検索用の 索引を作る
検索
質問に近い 部分を取り出す
回答の生成
根拠を添えて 答える
人への引き継ぎ
迷う質問は 担当者へ
03 ──
技術構成と実装
役割ごとに技術を分け、確かめられる形で組み合わせています。
システム構成
索引
テキスト埋め込み
ベクトル検索
回答
Claude / OpenAI
回答方針と検証
実行基盤
Cloudflare Workers
Supabase（pgvector）
接点
Webチャット
LINE
担当・段階：開発（段階は各項目の見出しに記載）
AIの答えに、確かめられる根拠を。
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