AIチャットボット・
業務自動化開発

プロジェクト概要

従業員300名規模の専門商社（※サンプル）を想定した、社内問い合わせ対応AIチャットボットと業務自動化システムの設計・実装を担当しました。総務・情報システム部門に集中していた定型的な問い合わせ対応を自動化し、社内規程・業務マニュアルにもとづいて回答するチャットボットを構築しています。

AI応答はChatGPT APIをベースに、社内文書を検索して回答を組み立てるRAG（検索拡張生成）構成を採用。普段使いのビジネスチャットツールからそのまま質問できるようWebhookで連携し、勤怠・経費などの定型申請は受付から担当部署への通知まで自動化しました。

担当した主な機能

• 社内規程・マニュアルにもとづくAIチャット応答（RAG構成）
• 参照元文書の提示・回答できない場合の担当窓口への案内
• ビジネスチャットツールとのWebhook連携（署名検証つき）
• 定型申請の自動化フロー（受付・承認依頼・進捗通知）
• ナレッジ管理画面（文書の登録・更新・公開範囲の設定）
• 会話ログ・回答フィードバックの収集と一覧化
• 部署・役職に応じたアクセス制御
• 応答内容のフィルタリング・監査ログ

使用技術・ツール

チャットUIと管理画面はNext.js（App Router）+ TypeScriptで構築し、バックエンドはNode.jsで実装。AI応答にはChatGPT APIのChat Completionsを使用し、回答をストリーミングで逐次表示することで待ち時間の体感を抑えています。社内文書の検索にはEmbeddings APIで生成したベクトルを用い、ベクトルデータベースで類似検索を行っています。

社内文書はPDF・オフィス文書をテキスト化したうえでチャンク分割し、埋め込みを生成して取り込むパイプラインを整備。Webhook連携はチャットツール側のイベントを署名検証つきで受け取り、非同期で応答を返します。ホスティングはVercelを利用し、GitHub Actionsでテストとデプロイを自動化しています。

工夫した点

AIの回答に根拠を持たせることを最優先しました。回答には必ず参照した社内文書へのリンクを併記し、文書に記載のない質問には推測で答えず、担当窓口への問い合わせ導線を提示する設計にしています。導入初期の信頼づくりに直結するポイントです。

運用が現場で回ることも重視しています。ナレッジの追加・更新は管理画面から業務部門が自分で行える形にし、会話ログとフィードバックを定期的に振り返ってプロンプトとナレッジを見直す運用フローまで含めてご提案しました。

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