サービス概要

AIチャットボット

GPT-4、Claude、LLaMAとRAGを組み合わせたFPT Automotiveの会話型AIソリューション。WhatsApp/LINE/Messenger上の多言語研修生サポート、MBDエンジニア向けのQ&A診断（ChatAgent）、工場の生産データ検索（Factory GPT）、および保証修理分類の自動化に対応。安全性とセキュリティを備えた自然言語インターフェースにより、80%のUAT精度、60%の検索時間削減、多段階ワークフローの自動化を実現します。

LLMNLPRAGMBD

80%+

研修生UAT精度

60%

工場検索時間削減

2段階

保証ワークフロー自動化

<5s

研修生応答時間

マルチエージェント

エンタープライズ統合

機能

主な機能

マルチプラットフォーム対応

単一コアからWhatsApp、LINE、Facebook Messengerおよびカスタムチャンネルへ展開可能。

多言語サポート

自然言語理解を活用し、英語・ヒンディー語・中国語のリアルタイムサポートを提供。

ナレッジベース＋インターネット検索

社内文書を基盤とした回答に加え、広範なクエリにはインターネット検索でフォールバック。

ヒューマンエスカレーション

会話コンテキストを保持したまま、シームレスに担当者へハンドオフ。

LLM搭載チャットボット

最新の大規模言語モデルを基盤とし、文脈を理解した自然な会話を大規模に提供。

技術

技術スタック

AIチャットボット アーキテクチャ図
Component Technology
LLM GPT-4, Claude, LLaMA
プラットフォーム WhatsApp, Messenger, Telegram
バックエンド AWS Lambda, Cloud Functions
データベース DynamoDB, Firestore
RAG Vector DB, Embedding models

ユースケース

実際の活用事例

実際の導入から記録された成果。

1

日系OEM研修生向け多言語チャットボット

1,200名以上の日系OEM研修生向けに展開されたAIチャットボット。WhatsApp、LINE、Facebook Messengerを通じて英語・ヒンディー語・中国語の多言語クエリに対応。人力オペレーションからAI支援プラットフォームへ段階的に移行し、1,200名から3,000名超の研修生規模へ固定コストで拡張。

Before

100%手動スタッフサポートでボトルネックが増大。研修生が3,000名規模になるとモデルが持続不可能に

After

AIチャットボットが24時間365日、3つの主要プラットフォームで多言語クエリに対応し、3,000名超に拡張

80% 精度
<5s 応答時間
$500/mo 運用コスト
3,000+ 拡張後研修生数
2

MBDエンジニアリングQ&Aアシスタント

モデルベース開発（MBD）ワークフローに統合されたChatAgent。インタラクティブなQ&A、自動問題診断、集中型エンジニアリングナレッジベースへのナビゲーションを提供。

Before

エンジニアが定型MBD問い合わせやトラブルシューティングに多大な時間を費やしていた

After

AIが定型クエリ、ルールチェック、ナレッジナビゲーションを自動的に処理

24/7 稼働
MBD ドメイン専門性
3

Factory GPT — 情報検索60%効率化

ビジネスデータベースやデータレイクと統合した工場向けオンプレミス型会話GPT。マネージャーは自然言語で生産データ（設備稼働停止、製品数量、作業員スケジュール）を照会し、即座に回答やグラフを取得。

Before

データが複数システムに分散。単純な情報取得にもツールやチームをまたぐ必要があった

After

自然言語で即座に回答・グラフ可視化が可能な単一会話インターフェース

60% 検索時間削減
オンプレミス セキュア展開
4

自動車保証修理分類AI

IvyChat搭載の生成AIシステムが保証分類パイプライン全体を自動化。修理ケースデータを取り込み、過去の不具合記録と照合して分類し、類似事例を表示して修復アクションを提案。

Before

請求書レベルの不具合データを新規・既存問題に分類する手動専門家依存プロセス

After

多段階手動パイプラインを単一AIワークフローに置き換え。エンジニアが自然言語でクエリ

2段階 自動化
NLP クエリインターフェース

進め方

実装アプローチ

1

Phase 1: 要件定義・統合計画

  • チャットボットのユースケースと会話フローを定義
  • 既存システムとの統合ポイントを特定
  • マルチプラットフォーム展開戦略を計画
2

Phase 2: チャットボット開発

  • 会話フローと応答テンプレートを開発
  • ドメイン固有ナレッジでモデルをトレーニング
  • ヒューマンエスカレーションワークフローを実装
3

Phase 3: 統合・テスト

  • メッセージングプラットフォームと統合
  • ユーザー受け入れテストを実施
  • 会話品質と精度を検証
4

Phase 4: デプロイ・モニタリング

  • 本番環境へデプロイ
  • パフォーマンスとユーザー満足度を監視
  • 会話分析に基づいて継続的に改善

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