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公開：2024-12-04

ジェイズ・コミュニケーションが生成AIとRAGを活用した実証検証を開始、ジュニパーネットワークス製品サポートの効率化を推進

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• ジェイズ・コミュニケーションが生成AIとRAGを活用した実証検証を開始
• サポートサービス業務の40%効率化を実現する見込み
• ジュニパーネットワークス製品のサポート効率化を推進

ジェイズ・コミュニケーションの生成AIとRAGによるサポート業務効率化

ジェイズ・コミュニケーションは生成AIとRAG技術を活用し、ジュニパーネットワークス社製品のサポートサービス業務における効率化の実証検証を2024年12月3日に開始した。本検証では過去のチケット情報を活用した類似事例検索やQA作成などの機能を実装し、サポートサービス業務の属人化解消と迅速な対応の実現により40%の効率化が見込まれている。^[1]

生成AIとベクトルDBを組み合わせたシステムによって、過去のチケット内容からQAを自動生成しナレッジベースを充実させることが可能となり、サポート業務の品質向上に大きく貢献することが期待される。また問い合わせ内容の自動分類機能により最適なカテゴリーへの整理が行われ、検索性の向上も実現するだろう。

ハードウェア障害の判定支援機能では、AIが障害判定に必要な情報を自動判別して担当者に不足情報を通知する仕組みを構築している。さらに過去のやり取りを自動でサマリー化する機能により営業やアカウント担当者が最新状況を迅速に把握できることから、対応漏れ防止や顧客対応の品質向上に寄与することが期待される。

生成AIとRAG活用による業務効率化の詳細

RAGについて

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、生成AIの出力を外部の知識ベースで補強する技術のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 外部データベースから関連情報を検索し生成AIの回答を強化
• 最新の情報や専門知識を組み込んだ精度の高い回答が可能
• 企業固有の情報や専門分野の知識を活用した応答が実現

RAGはジュニパーネットワークス社製品のサポートサービスにおいて、過去の対応事例や技術文書から必要な情報を抽出して生成AIの回答に組み込むことで精度の高い回答を実現している。この技術により、サポート担当者の経験やスキルに依存せず一貫性のある高品質な対応が可能となるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「生成AIとRAGによるジュニパーネットワークス社製品サポートサービス業務の実証検証を実施 | ジェイズ・コミュニケーション株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000013.000130650.html, (参照 24-12-04).

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