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デフィデ株式会社

プレスリリース

  

ベンチャー企業の新製品・新サービスのプレスリリース

 

デフィデ株式会社(東京都港区赤坂2-4-6、代表取締役:山本 哲也)は、法人向けRAG・AIエージェント「chai+」のアクセス分析機能を強化し、新たに6項目の分析指標を拡充しました。チャットボットは導入後も、利用状況や問い合わせ傾向を把握し、学習データやFAQ、回答内容を継続的に改善することが重要です。一方、「利用されているかは分かっても、何を改善すべきか判断できない」という運用課題もあります。今回の機能強化により、ボットの利用実態をより多角的に把握し、感覚や担当者の経験に頼らず、データに基づいて改善施策を検討できる運用を支援します。


生成AIチャットボットは、公開・導入した時点で完成するものではありません。利用者がどのような場面で使い、どのような質問をし、どこに改善余地があるのかを把握しながら、学習データやFAQ、回答ルールを継続的に見直すことで、業務で使われるAIへ育てていく必要があります。
しかし、運用担当者からは「アクセス数は確認できても、その数字から何を改善すればよいか分からない」「問い合わせログを一件ずつ確認する時間がない」といった課題も生じます。chai+はアクセス分析を6項目拡充し、ボット運用を“感覚での改善”から“データに基づく改善”へ移行しやすくします。

■「使われているか」だけでなく、「どう改善するか」を判断できるアクセス分析へ

チャットボットの改善では、単純なアクセス数だけを確認しても、利用者がどのようにボットを使っているのか、どこに改善余地があるのかまでは把握しにくい場合があります。
今回のアップデートでは、chai+のアクセス分析機能に6項目の分析指標を拡充。ボットの利用実態をこれまで以上に多角的に確認できるようにし、運用担当者が改善すべきポイントを検討するためのデータを充実させました。
「何となく回答が悪い気がする」「利用が伸びていないように見える」といった感覚だけで判断するのではなく、実際の利用データを確認しながら、学習データやFAQ、ボット設定の見直しにつなげられます。

■問い合わせ傾向を可視化し、「次に追加すべきナレッジ」の判断材料に

社内ヘルプデスクや顧客向けFAQでは、利用者から寄せられる質問そのものが、ナレッジ改善の重要な材料になります。繰り返し質問されるテーマや利用状況の変化を把握できれば、どの情報を優先して整備すべきかを判断しやすくなります。
chai+では、寄せられた質問の傾向を集計・可視化し、コンテンツ改善や施策検討の材料として活用できます。今回のアクセス分析拡充により、ボットの利用状況を確認する視点を増やし、改善施策を検討しやすい環境を強化しました。
これにより、担当者が問い合わせログを漫然と読み返すのではなく、データから改善テーマを見つけ、必要なナレッジの追加・更新へつなげるPDCAを回しやすくします。

■学習データ・FAQ・プロンプト改善を、利用データから継続的に実施

分析で課題を把握しても、改善手段が別々のツールに分かれていては運用負荷が高まります。chai+は、社内マニュアルや商品資料、社内規程などを学習させ、企業固有のナレッジに基づいて回答する法人向けRAG・AIエージェントです。
利用状況から改善ポイントを確認し、必要に応じて学習データやFAQ、回答ルールとなるプロンプトを見直すことで、分析から改善までを継続的な運用につなげることができます。
2026年9月アップデートでは、FAQ生成時に参照する情報が適切に反映されるようコンテキスト取得処理を改善したほか、プロンプトテンプレート機能も拡充。ボットの作成・設定をより効率的に行えるよう改善しています。

■Webサイトの学習も自動再学習。分析後の改善を支えるデータ基盤を強化

Webサイトを学習対象とする場合、ページ数が多いサイトでは、一度の学習処理で取得しきれず未学習のURLが残る場合があります。未学習ページがあると、必要な情報が回答に反映されず、利用者の質問に十分対応できない可能性があります。
9月アップデートでは、スケジュール学習完了後に未学習URLを自動確認し、対象URLが残っている場合に自動で再学習する機能を追加しました。これにより、一度で取得しきれなかったWeb情報も追加学習しやすくなります。
アクセス分析で利用状況を確認し、必要なナレッジを見直し、その情報をより確実に学習させる――という継続改善のサイクルを支える機能を強化しています。

■「導入して終わり」のチャットボットから、データで育てるAIへ

生成AIチャットボットで継続的に成果を上げるには、導入時の回答精度だけでなく、実際の利用データをもとに改善を続ける運用設計が重要です。
chai+は、アクセス分析、お問い合わせログ、学習データ管理、FAQ生成、プロンプト設定などを通じて、利用状況の把握からナレッジ・回答品質の改善までを支援します。アクセス分析の6項目拡充により、その改善判断に利用できる情報をさらに充実させました。
デフィデ株式会社は今後も、「チャットボットを導入したが改善方法が分からない」「担当者の経験だけでチューニングしている」といった企業の課題に対し、データに基づいて継続的に育てられる法人向けAI基盤を提供してまいります。

■デフィデ株式会社について
会社名: デフィデ株式会社
所在地: 東京都港区赤坂2-4-6-6F
代表者: 山本 哲也
事業内容:戦略AIコンサルティング/生成AI基盤構築支援/社内業務クラウド(SmartOps)/RAG型AIチャットボット・特許取得(chai+)/HR Tech(JOB Scope・生成AIワークバリュー・スコア分析・HRキャピタルダッシュボード)
Webサイト: https://www.defide-ix.com/
主なサービス一覧:
SmartOps(業務改革AIプラットフォーム):https://smartops.jp/
chai+(RAG型AIチャットボット・特許取得):https://lp.chatbothub.ai/
chai+ Full Duplex AIボイスボット(特許取得):https://lp.chatbothub.ai/voicebot
JOB Scope(タレントマネジメント):https://jobscope.ai/
生成AIワークバリュー・スコア分析(特許取得):https://jobscope.ai/ai-survey/
HRキャピタルダッシュボード(JOBScope ISO30414):https://jobscope.ai/hrcapital/
AI Future Talks:https://www.defide-ix.com/ai/ai-future-talks
JOB Scopeマガジン:https://marketing.jobscope.ai/media/


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デフィデ株式会社のプレスリリース一覧
  • 「チャットボットを改善したいがデータがない」を解消―chai+、アクセス分析を6項目拡充(2026月10年16日)
  • 問い合わせ対応の属人化をAIで解消―法人向け「chai+」がPRO of the DX Award 2026で優秀賞を受賞(2026月10年14日)
  • 売上・規模を追う「膨張」から脱却へ―九州情報大学・井上善海教授が語る、中小企業の「質の成長」(2026月10年13日)
  • 電話対応の「対応漏れ・折り返し忘れ」を防ぐ―chai+ボイスボット、顧客単位ログ管理機能を追加(2026月10年09日)
  • AIで解決できない問い合わせの「フォロー漏れ」を防ぐ―chai+、顧客識別と有人連携機能を追加(2026月10年07日)
  • ボット設定の「やり直し」を削減―chai+、複製機能と学習精度向上でAI運用を効率化(2026月10年05日)
  • 発注判断が一人に頼っている会社へ―SmartOps、需要予測からコンテナ割付まで自動算出する機能を追加(2026月10年01日)
  • 「今度のプロジェクトに適任の社員は?」に即答できない問題を解消―SmartOps、社員情報の一元管理と集計機能を無料提供(2026月09年30日)
  • 「あの人、今日いますか?」をなくす―SmartOps、社員名簿とつながるスケジュール管理を無料提供(2026月09年29日)
  • 口頭・メール・チャットに散らばる「やること」を一元化―SmartOps、社員名簿とつながるToDo管理を提供(2026月09年28日)
  • 重要な社内連絡を「メールに埋もれさせない」―SmartOps、全社・部門へのお知らせを一元管理(2026月09年25日)
  • 社員の価値観の「現在地」を2軸で可視化―生成AIワークバリュー・スコア分析、特許第7905633号を取得(2026月09年24日)
  • 「小さい会社」は、なぜ強くなれるのか―静岡県立大学・岩崎邦彦教授が語る「小ささを強みに変える」マーケティング(2026月09年18日)
  • ダイバーシティを「増やす」だけでは組織は強くならない―社会心理学者・正木郁太郎准教授が語る、感謝と称賛の実践知(2026月09年17日)
  • AI時代、日本は「デジタル小作人」で終わるのか―数学の原理を知り、AIを使う側から「胴元」へ(2026月09年16日)
  • 日本的経営は「最強」なのか―流行の制度改革に待った東京理科大学・高橋伸夫教授が語る「やり過ごし」と、組織を強くする失敗の活かし方(2026月09年15日)
  • 名古屋大学・藤井慶輔准教授が語る、データ分析の最前線と「人とAIが協働する意思決定」―AI時代に求められる「人間の役割」とは(2026月09年14日)
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