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公開：2025-03-07

フロッグウェルがDifyを活用したAIチャットボット構築サービスを開始、業界特有の要件に対応した高精度な応答を実現

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

• フロッグウェルがDifyを活用したAIチャットボット構築サービスを開始
• 業界特有の要件に応じたカスタマイズを短期間で実現
• 業界固有の専門的な問い合わせに高精度な回答を提供

フロッグウェルのDify活用AIチャットボット構築サービス

フロッグウェル株式会社は2025年3月6日、Difyプラットフォームを活用した企業向けAIチャットボット構築サービスの提供を開始した。企業のDX推進に伴い社内外のコミュニケーション効率化のためのチャットボット導入ニーズが高まっている中、業種ごとに異なる業務プロセスや規制要件により汎用的なAIツールでは十分な効果を得られないケースが増加している状況に対応するものだ。^[1]

本サービスでは、Difyプラットフォームを活用したローコード開発により業界特有の要件に応じたカスタマイズを短期間で実現することが可能となり、企業の既存データや過去の対応履歴をベクトルDB化してRAG検索技術で活用することで、業界固有の専門的な問い合わせにも精度の高い回答を提供できる環境が整備された。複数のプロンプトによる並列処理で、より自然な対話を実現している。

フロッグウェルでは、本サービスの有効性検証として、Salesforce導入プロジェクトの要件定義を効率化する「Salesforce要件定義Bot」を社内で開発・運用しており、シンプルなヒアリングシートへの回答から要件定義書やシステムフロー図などの提案資料一式を自動生成することで、商談の生産性向上に大きく貢献している。社内活用のノウハウを活かした最適なチャットボットの構築を支援する体制が整った。

AIチャットボット構築サービスの主な特長まとめ

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RAGについて

RAG（Retrieval Augmented Generation）とは、大規模言語モデルの生成能力を既存のデータベースや文書と組み合わせて拡張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。

• 既存データベースから関連情報を検索して回答の精度を向上
• 最新の企業情報や専門知識を活用した応答が可能
• hallucination（誤った情報の生成）のリスクを低減

RAGはチャットボットの応答精度を大きく向上させる重要な技術として注目を集めている。フロッグウェルのAIチャットボット構築サービスでは、このRAG技術を活用することで企業の既存データや過去の対応履歴から適切な情報を抽出し、業界固有の専門的な問い合わせに対して高精度な回答を提供することが可能となった。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「フロッグウェル、Difyを活用したAIチャットボット構築サービスの提供開始 | フロッグウェル株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000232.000078896.html, (参照 25-03-07).

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