シナリオ型からの"次の一手"

分岐迷路から卒業。
AI社員で、顧客対応を次のレベルへ。

シナリオ型チャットボットの運用に限界を感じていませんか?AI社員ファクトリーは、プロンプトとナレッジを登録するだけ。複雑なシナリオ設計なしに、自然言語でスムーズに対応します。

「シナリオ型あるある」→ AI社員が一発解決

動画は準備中です。公開後にここで再生できます。

乗り換え、簡単。

既存FAQやマニュアルをナレッジ化するだけ

現状の課題

運用工数の負担

  • シナリオ設計が複雑化し、運用負荷が高い
  • 1箇所変更の影響範囲が大きく、繋がらない箇所が出やすい
  • FAQ・商品情報の更新に時間がかかり、変更漏れが発生
  • 改善活動に工数を取られ、本来の施策に集中できない

顧客体験の制約

  • 選択肢ベースで不自然、離脱につながる
  • 想定外・曖昧な質問に弱く限界が早い
  • 初動対応が遅れると不満・クレーム化
  • 繁忙期に対応滞留、ユーザー離脱

効果測定・改善の難しさ

  • 分岐ごとの離脱は見えても、根本改善は再設計しかない
  • 問い合わせ効率化はできても、CX改善に直結しにくい

AI社員ファクトリーの解決策

シナリオ不要の自然言語応答で、運用工数を削減しながら顧客満足度を向上。キャラ性付与でブランド体験も強化します。

シナリオ設計不要

プロンプトとナレッジを登録するだけ。想定外や曖昧な質問にも柔軟に回答。

ナレッジ一元管理

既存FAQやマニュアルをそのままナレッジ化。差し替えだけで即時更新。

改善サイクルを加速

ログ活用で"聞かれたこと"に基づく改善が可能。PDCAが回しやすい。

顧客満足度アップ

自然な会話体験と即時応答で離脱を抑制。24/7対応も可能。

キャラ性でブランド強化

キャラ型AI(例:肉おじさん)とFAQ対応AIの使い分けで精度と体験を両立。

乗り換えも簡単

シナリオ型からの移行は、既存のFAQやマニュアルをナレッジ化するだけ。

参考データの例:FAQ更新に月10〜40時間、初動対応遅れによる離脱率上昇 5〜15% など(一般傾向)。実数は業種・規模により異なります。

もう"シナリオ迷路"に悩まない。
AI社員は、質問を理解して最短で答えます。

従来のシナリオ型チャットボットは、選択肢を増やすたびに設計が複雑になり、ユーザーも「何を選べば良いか分からない」状態に。
AI社員なら、ユーザーの自然な質問を理解し、最短距離で回答まで導きます。
もう、複雑な分岐設計や誤選択のストレスは不要です。

シナリオ型

シナリオ型の複雑な分岐図

複雑な分岐・更新の影響範囲が大きい

AI社員

AI社員の自然言語対応図

自然言語で一直線の解決

工数削減 × 顧客体験向上 を同時に

運用はシンプルに、体験はリッチに。AI社員で"ちゃんと応える"顧客対応へ。

導入事例

格之進のショールーム外観(夜景背景)

格之進

キャラ型AIとFAQ対応AIの使い分けで回答精度を担保。ユーモアあるキャラ型と正確なFAQでブランド体験と実用性を両立。

noteで詳しく読む
木の温もりのある観光案内ラウンジとAIコンシェルジュUI

風呂屋書店

近日公開

ホテルや観光地の案内として、「スタッフに聞くほどではない気軽な質問」もしやすい。観光体験の質を底上げ。

終活の導入事例サムネイル(実画像差し替え予定)

終活

デリケートな相談もしやすいAI窓口。人には聞きにくい内容も安心して最初の一歩を。

noteで詳しく読む

シナリオ型チャットボット vs AI社員型チャット

従来のシナリオ型チャットボットと、生成AIベースの"AI社員"型チャットボットを比較。
運用負荷・対応範囲・改善スピード・ブランド体験など6つの観点で違いをわかりやすく整理しました。

シナリオ型とAI社員の比較表

よくある質問

シナリオ型からの移行はどのくらい時間がかかりますか?

既存のFAQやマニュアルをナレッジ化するだけなので、内容量にもよりますが最短数日で開始できます。

データの更新方法は?

ナレッジを差し替えるだけで即反映されます。複雑な分岐の再設計は不要です。

ブランドに合わせたキャラ設定は可能?

可能です。キャラ型AIとFAQ対応AIを使い分けて、体験と正確性を両立できます。

料金や導入サポートは?

ご要望に合わせたプランをご提案します。まずは資料請求・デモにて詳細をご説明します。

お問い合わせ

「運用コスト」「ユーザー体験」「改善サイクル」に課題感のあるご担当者様向けに、最適な活用方法をご提案します。

  • シナリオ型からの乗り換え可
  • EC・CS・予約サービスでの実績
  • キャラ性付与によるブランド強化