サイトURLを入力してAIエージェントがどのように 回答するのかを体験できます。
商品のおすすめから発送案内、満足度調査まで
AIエージェントALFが対応します。
オペレーターは有人対応が本当に必要な
問い合わせのみに集中できます。
チャートをクリックすると、実際の運用データを確認できます。
ALFでの問い合わせ対応は未来の話ではありません。
業界別に問い合わせの対応方法や運営体制にどのような変化をもたらしたかをご紹介します。

AI正答率
96%
ギフト選びの熱量を待機時間で冷ますのは損失です。AI導入で「24時間対応・正答率96%」を実現し、購入を止めない接客が可能になりました。定型質問はAIが担い、スタッフは提案などの専門的な接客に注力。ブランドの魅力を伝える本来の業務に集中できています。
榊原 隆之氏 / 株式会社アルビオン 国際ブランド推進室 国内推販グループ長
ギフト選びの熱量を待機時間で冷ますのは損失です。AI導入で「24時間対応・正答率96%」を実現し、購入を止めない接客が可能になりました。定型質問はAIが担い、スタッフは提案などの専門的な接客に注力。ブランドの魅力を伝える本来の業務に集中できています。
榊原 隆之氏 / 株式会社アルビオン 国際ブランド推進室 国内推販グループ長
ALFとオペレーターの協働により、単純なよくある問い合わせはALFが即座に解決し、オペレーターは重要かつより専門性を求める業務に集中できます。問い合わせデータが積もるほど解決率が向上し、オペレーターの介入率は減少します。
対応時のルール・回答の基盤となるナレッジ・実務までこなすタスク・改善提案 ALFはこの4つを設定するだけで自社専用のAIエージェントになります。


ルールなしで動作するAIは混乱と危険を生みます。
間違った回答や規程と異なる案内を行うAIは、企業にとって大きなリスクです。 ALFは企業が定義した「ルール」に従って動作します。

ルールを正しく作成すればするほど、AIは賢くなり、正確に回答してくれます。 問い合わせの種類や顧客情報、状況に応じて、異なるルールを適用できます。

ルールなしで動作するAIは混乱と危険を生みます。

ルール設定をすると安全なAIエージェントを作成できます。


ナレッジが豊富でも構造化ができていなければ、顧客が求める回答を提供できません。
AIが参照するデータを蓄積しておくだけでは不十分です。 体系化された知識でなければ、AIは正しく理解し、答えることができません。 ALFは整理された「ナレッジ」を基盤に回答を生成します。

ナレッジを顧客属性ごとに管理することが可能です。同じ質問でも顧客によってALFの回答内容を出しわけられます。Webサイト、Excel、スプレッドシート、PDF、ドキュメントをナレッジとして登録すると、すぐにALFが登録されたナレッジを基盤に回答します。

ナレッジが豊富でも構造化ができていなければ、顧客が求める回答を提供できません。

ディレクトリ構造でPDF、ドキュメント、Webサイトのナレッジを体系的に管理し、運営チームがナレッジ構造そのものを制御できます

注文キャンセル
あなたはECの注文キャンセルとそれに伴う返金を
処理するチャットボットです。顧客が「注文キャンセル」..
A. 注文履歴と発送状況の確認
JavaScriptコードを作成してください。
B. 注文履歴の案内
どのような業務を実施するか、
プロンプトを詳しく入力してください
C. 注文キャンセル受付
JavaScriptコードを作成してください。
D. 注文キャンセル完了案内
JavaScriptコードを作成してください。

顧客の要望に対してガイドやFAQ内容を繰り返し案内するとどうなるでしょうか?問い合わせは長引き、顧客はもどかしさを感じます。
問い合わせ対応における業務を本当の意味で減らすには、単なるナレッジベースの回答だけでは不十分です。注文のキャンセルなどの実務をALFが実行できる必要があります。

注文キャンセル
あなたはECの注文キャンセルとそれに伴う返金を
処理するチャットボットです。顧客が「注文キャンセル」..
A. 注文履歴と発送状況の確認
JavaScriptコードを作成してください。
B. 注文履歴の案内
どのような業務を実施するか、
プロンプトを詳しく入力してください
C. 注文キャンセル受付
JavaScriptコードを作成してください。
D. 注文キャンセル完了案内
JavaScriptコードを作成してください。
AIが実務を処理する自動化ツールを構築することで、ALFの対応範囲が広がります。自然言語プロンプトでトリガーや指示を理解できるようになり、JavaScriptコードを挿入することで、各種サービスとAPI連携され、必要なすべてのアクションを処理できます。

顧客の要望に対してガイドやFAQ内容を繰り返し案内するとどうなるでしょうか?問い合わせは長引き、顧客はもどかしさを感じます。

顧客のリクエストを理解し、タスク(アクション)を通じて業務を処理します。
評価と改善
AIはきちんと答えてくれるだろうか?感覚だけで管理しても、解決率を上げることはできません。 チャネルトークのALFは自ら問い合わせ品質を診断して提案します。


ALFは自ら問い合わせ品質を診断・分析します。 AIが理解できる自然言語プロンプトでトリガーや指示ができます。


解決率99%を目指してAIが自ら改善案の提案を行います。 AIが理解できる自然言語プロンプトでトリガーや指示ができます。
チャットと同じルール、ナレッジ、アクション構造で一貫した回答を提供できます。

AIがすべてをこなすと言われますが、結局重要な問い合わせはオペレーターが行います。
チャネルトークはAIでの自動化からオペレーターのためのソリューションまで、問い合わせ対応に必要な機能を1つにまとめて提供します。


問い合わせ開始前からCRMデータで顧客がどのような方でどのページを見ているのかを把握しましょう。


問い合わせが自動的に要約され、通話は録音として残ります。引き継ぎも品質管理も格段に楽になります。


プラットフォームと入店社が一つの窓口で、より迅速に連携できます。