MONO BRAIN、FastFlowに独自RAG機能実装でAI回答精度向上

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）

PR TIMES より

記事の要約

MONO BRAIN社がFastFlowに独自RAG機能を実装
AIによる回答生成精度の大幅な向上を実現
カスタマーサポート業務の効率化と顧客満足度向上に貢献

FastFlowの独自RAG機能実装に関する発表

株式会社MONO BRAINは2025年5月13日、CS業務特化型AI Copilot「FastFlow」に独自のRAG（Retrieval-Augmented Generation）機能を実装したことを発表した。この機能により、AIによる回答生成精度が大幅に向上したのだ。

FastFlowは、AIが社内ナレッジ（テンプレート、応対履歴、マニュアル等）を自動で検索・参照し、問い合わせに対する最適な回答案を生成するAIツールである。オペレーターはAIの回答案を確認・修正するだけで対応が可能となり、回答作成にかかる時間を約46%削減できるという導入企業事例もある。

今回実装された独自RAG機能は、企業が保有するマニュアル、FAQ、過去の応対履歴といった独自のナレッジデータベースから、問い合わせ内容に最も関連性の高い情報を的確に検索し、その情報を基にAIが回答を生成する。これにより、企業独自の詳細な情報に基づいた、より正確で信頼性の高い回答案を生成することが可能になったのだ。

技術的な問い合わせや複雑な仕様確認、トラブルシューティングなど、専門性が求められるサポート業務においても、オペレーターを強力に支援し、顧客満足度の向上に貢献するとしている。

FastFlowの機能と価格

項目	詳細
サービス名	FastFlow
提供形式	ブラウザ拡張機能
主な機能	AIによる回答案生成、テンプレート参照・検索、応対履歴参照、テンプレート更新代行（※プランによる）、回答根拠表示、トーン調整など
価格	月額6万円（ライトプラン）より。初期費用別途。

MONO BRAIN公式サイト

RAG機能について

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、大規模言語モデル（LLM）が外部の知識ベースから関連情報を取得し、その情報を用いて回答を生成する技術である。

関連情報の検索
情報の統合
回答の生成

FastFlowの独自RAG機能は、このRAG技術をFastFlowに最適化して組み込んだもので、より正確で信頼性の高い回答生成を実現しているのだ。

FastFlowに関する考察

FastFlowの独自RAG機能実装は、カスタマーサポート業務の効率化と顧客満足度向上に大きく貢献するだろう。AIが社内ナレッジを効果的に活用することで、オペレーターの負担軽減と迅速・正確な対応が可能になるからだ。しかし、導入にあたっては、社内ナレッジの整備状況やデータの質が重要となる。不正確な情報や古い情報が蓄積されていると、AIの回答精度にも影響が出かねない。

起こり得る問題としては、AIによる回答の誤りや、プライバシーに関する情報の漏洩などが考えられる。これらへの対策として、AIの回答を人間がチェックする仕組みや、データのセキュリティ対策を強化することが重要だ。また、AIの学習データの更新頻度を高めることで、常に最新の情報を反映した回答を提供できるよう努めるべきだろう。

今後追加してほしい機能としては、多言語対応や、感情分析機能などが挙げられる。多言語対応により、グローバルな顧客への対応が可能になり、感情分析機能により、顧客の感情を理解した上でより適切な対応ができるようになるだろう。これらの機能強化により、FastFlowはさらに進化し、顧客満足度向上に貢献していくと期待される。

参考サイト

^ PR TIMES. 「FastFlow、回答精度を飛躍的に向上させる「独自RAG機能」を実装 | 株式会社MONO BRAINのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000023.000118521.html, (参照 25-05-14).

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