質問するユーザーに、
購入まで答えるAI

すべて入れ替える必要はありません。WebViewの形で組み込めば、既存の商品DBを別途連携しなくても始められ、SDKとAPIのうちサービス構成に合う方式をお選びいただけます。リリースも、まず一部のトラフィックに適用して確認したうえで広げていけます。既存の検索や問い合わせ窓口はそのままにして、並行して運用いただいても構いません。

実際に販売中の商品と登録済みの情報の範囲内だけで答えます。質問を受けると商品DBから先に根拠を探し、その資料をもとに回答を作り、どの商品とレビューを根拠にしたかを回答に明記します。商品詳細ページやレビューにない内容には答えず、お問い合わせへ案内します。

できます。ロゴやカラーといった画面要素をブランドに合わせて適用し、ユーザーに最初に表示するおすすめの質問も、サービスの性格に合わせて設定できます。回答の下に付く次の行動ボタンも、商品詳細、放送通知、お問い合わせ受付の中から、運用中の機能に合わせて構成します。画面を整えたあとは、シナリオごとに品質を点検するQAを一緒に進めます。

回答の品質は、モデルを更新するたびに新旧のバージョンへ同じ質問を入れて各回答をスコアで評価し、勝率と平均スコアの差で管理します。導入期間は約4週間です。1週目にデータ構造を診断して連携方式を決め、API Keyを発行します。2〜3週目にブランドに合わせた画面の適用とシナリオ別のQAを行い、4週目に一部のトラフィックから始めて全体へ広げます。

商品名やカテゴリといった基本情報があれば始められます。足りない部分は、商品詳細ページの画像内のテキストを読み取り、放送映像があれば放送中の音声をテキスト化して補います。ただ、レビューや詳細情報が多いほど回答の根拠が厚くなるため、まずデータの状態を診断し、どの範囲まで答えられるかをご案内します。