CRM・ヘルプデスクSaaS開発会社のLLM設計

問題・課題・対策・成果

戦略設計実績

CRM・ヘルプデスクSaaS開発会社のLLM設計

問題
ナレッジデータは蓄積されているにもかかわらず、因果関係を含む回答ができず精度は50%未満でした。チューニングリソースの不足に加え、精度改善のPDCAサイクルとオペレーションマニュアルも未整備でした。
課題
回答精度95%以上を達成し、継続的に精度を改善できる信頼性の高いAIエージェントにすることでした。
対策
検索判定と会話制御の責務分離を実施しました。全文検索APIのシノニム辞書設計と検索対象属性のチューニングでノイズを削減しました。ゴールデンセットによる回答精度のベンチマーク検証と、判定根拠のログトレース設計を構築しました。
成果
回答精度 95%以上 を達成しました。ログデータのフィードバックループにより改善サイクルを高速化しました。蓄積ログと設計仕様からオペレーションマニュアルを自動生成しました。

DX戦略設計

LLMナレッジ検索エンジン精度改善

SaaS開発会社様

問題
蓄積されたナレッジデータから因果関係を含む回答ができず、LLM回答精度は50%未満でした。精度改善のPDCAサイクルとオペレーションマニュアルも未整備で、改善の仕組み自体が存在しませんでした。
課題
回答精度95%以上を達成し、継続的に精度を改善できる信頼性の高いAIエージェントにすることでした。
対策
検索判定と会話制御を責務分離し、全文検索APIのシノニム辞書・検索対象属性をチューニングしました。ゴールデンセットによるベンチマーク検証と判定根拠のログトレース基盤を構築しました。
成果
回答精度 50%未満 → 95%以上 を達成しました。ログデータのフィードバックループにより改善サイクルを自走化しました。

現在の問題と目指す課題を相談する

現在生じている問題の可視化から、目指す課題の設定、対策の優先順位づけまで、初回ヒアリングで方向性を整理します。