自己解決を支える検索技術と改善サイクル

2024年7月19日(金)に開催された「ヘルプセンターを支える技術 ── 生成AI時代の自己解決エンジニアリング」というイベントで使った登壇資料です。
https://mercari.connpass.com/event/322944/presentation/

Transcript

1. ⾃⼰解決を⽀える 検索技術と改善サイクル 株式会社Helpfeel CTO 秋⼭博紀 @akiroom ヘルプセンターを⽀える技術 ── ⽣成AI時代の⾃⼰解決エンジニアリング
2. 01 ⾃⼰紹介 & 会社紹介 02 テクノロジー × メソドロジー 03 まとめ Contents
3. 3 秋⼭博紀（@akiroom） 株式会社Helpfeel CTO 技術戦略、研究開発⽅針の策定、 組織構築、マネジメントなどを担当 2022年8⽉〜 CTO https://akiyama.akiroom.com/ Webサービス、スマホアプリ開発、B2C/B2B SaaS などIT企業の⽴ち上げから成⻑期を10年以上経験 APEX Legendsのプレイヤーです（ローバです） ⾃⼰紹介 Profile
4. 4 03 Our Culture 会場のみなさまに質問です どのようなお仕事をされていますか？ ① エンジニア‧広義の開発職 ② サポート‧カスタマーサクセス ③ 上記以外
5. 会社紹介
6. あらゆる情報を整理できる 画期的な知識共有サービス Cosense 　　 6 プロダクト‧ラインアップ テクノロジーの⼒で情報共有をスムーズに⾏い、⼈の可能性を広げる3つのプロダクトを展開しています。 より多くの⼈が当社のデジタルツールを使い、情報格差の問題から解放されるために、誰もが使えるユニバーサルデザインを重視しています。 ToB 画像‧動画基盤     ナレッジ管理 検索システム あらゆる情報を整理できる 画期的な知識共有サービス 旧: Scrapbox 全世界で利⽤される スクリーンショット共有ツール 検索に特化しどんな質問にも 答える疑問解決システム Gyazo Helpfeel ToC
7. 7 Helpfeel 公開FAQはhttps://www.helpfeel.com/showcaseにリンクがございますので実際にお試しいただけます 業界のリーディングカンパニー含め 400サイト以上で採用
8. オンライン接客の顧客課題を解決 FAQ訪問率 40％向上 検索ヒット率 50%向上 問い合わせ件数 60％削減 FAQ管理⼯数 33％削減 各企業が抱える 問題‧課題 Helpfeel導⼊に よる効果 オンライン接客に関する顧客課題に対して、Helpfeelは包括的に解決します。 ユーザーが FAQを⾒ずに離脱 FAQの検索が ヒットせず離脱 問い合わせ増加に 伴うCS業務増 FAQ管理担当者の 業務逼迫 導⼊企業例 8 Helpfeel
9. 9 03 Our Culture Helpfeelはなにをしているか？ “顧客企業専⽤のデジタル辞書”を作成し ユーザーの”⾃⼰解決”を促進 ⾼い検索ヒット率 知識を溜めるための環境 テクノロジー 導⼊〜運⽤‧改善まで しっかり伴⾛ メソドロジー
10. 10 03 Our Culture Helpfeelはなにをしているか？ “顧客企業専⽤のデジタル辞書”を作成し ユーザーの”⾃⼰解決”を促進 ⾼い検索ヒット率 知識を溜めるための環境 テクノロジー 導⼊〜運⽤‧改善まで しっかり伴⾛ メソドロジー
11. 11 03 Our Culture Helpfeelのテクノロジー 意図展開 曖昧検索 意図予測検索の構成要素（⼀部） インクリメンタル 検索 デバイス内 検索 ⾳声検索 ⾔葉のヒント 意図予測検索は、複数の機能やアルゴリズムを組み合わせて⾰新的な検索精度を実現
12. 12 03 Our Culture Helpfeelのアルゴリズム「意図展開」 “GOAL” 記事はひとつ “START” 登⼭⼝（検索キーワード）は複数 ⾃⼰解決は、登⼭案内のようなものとも⾔えます。 解決（頂上）を求めるユーザーに対し、 どのルートから登っても到達できます。
13. 13 03 Our Culture Helpfeelのアルゴリズム「意図展開」 商品の返品⽅法 異なるキーワードで構成される質問⽂を⼤量に⽣成し 単⼀の回答ページに辿り着かせる 不良品 故障 壊れた 交換 返送 返品   返して クエリ拡張 ⽂書拡張
14. 14 03 Our Culture Helpfeelの曖昧検索 asearch タイポや字の違い過不⾜を吸収する ビットシフト演算と論理演算だけで⾼速に実⾏できる https://scrapbox.io/masui/曖昧検索asearch にて解説 動詞の 揺らぎ吸収 「乗る」「乗せる」「乗れる」のような表現の揺らぎ あらかじめ形態素解析を実⾏し語幹を収集 fugashi = MeCabのCythonラッパーを使う 意図予測検索2 意図展開したデータを元にベクトル検索 ユーザーの話し⾔葉に近い検索の精度向上 OpenAI Embeddings APIとQdrantを活⽤
15. 15 03 Our Culture インクリメンタル検索‧デバイス内検索 ‧サーバーから検索インデックスのJSONファイルを配信 ‧ローカルデバイス内で検索を実⾏ ‧UIスレッドをブロックしないようWebWorkerを活⽤ 壊 壊れ 壊れた 壊 壊れ 壊れた
16. 16 03 Our Culture Helpfeelのテクノロジー 意図展開 曖昧検索 意図予測検索の構成要素（⼀部） インクリメンタル 検索 デバイス内 検索 ⾳声検索 ⾔葉のヒント 意図予測検索は、複数の機能やアルゴリズムを組み合わせて⾰新的な検索精度を実現
17. 17 03 Our Culture 技術について詳細を知りたい⽅は 2021年3⽉11⽇に開催したNota Tech Conf 2021の登壇資料をご覧ください 現リードエンジニアの@daiizが実装の詳細をご紹介しています @daiiz https://scrapbox.io/nota-techconf/本当に役⽴つ FAQ検索システムを⽬指して
18. 18 03 Our Culture Helpfeelはなにをしているか？ “顧客企業専⽤のデジタル辞書”を作成し ユーザーの”⾃⼰解決”を促進 ⾼い検索ヒット率 知識を溜めるための環境 テクノロジー 導⼊〜運⽤‧改善まで しっかり伴⾛ メソドロジー
19. 19 03 Our Culture Helpfeelはなにをしているか？ “顧客企業専⽤のデジタル辞書”を作成し ユーザーの”⾃⼰解決”を促進 ⾼い検索ヒット率 知識を溜めるための環境 テクノロジー 導⼊〜運⽤‧改善まで しっかり伴⾛ メソドロジー
20. 20 03 Our Culture 顧客体験向上‧呼量削減のキーは「必要な情報に正しく到達」 ※ 参考資料：株式会社リックテレコム『コールセンター白書 2022』 満足の理由上位5件（複数回答可） 不満の理由上位5件（複数回答可） 過去1年以内にコールセンターに電話をかけたことのある消費者800名にアンケート調査 正しい回答が満足度に 最も大きい影響 回答できない場合は 不満が残るリスク プラスαの情報は ポジ・ネガの可能性
21. 21 03 Our Culture FAQ「よくある質問集」は重要なユーザータッチポイント 直近の問い合わせでFAQなどを見たか 7割の顧客は FAQ等を見る 検索性の問題 コンテンツの問題 問い合わせ FAQなどを見たのに問い合わせた理由 ※ 参考資料：株式会社リックテレコム『コールセンター白書 2022』
22. 22 03 Our Culture Helpfeelのメソドロジー 動線改善 ライティング ⽀援 伴⾛体制の構成要素（⼀部） 検索ヒット率の 改善サイクル 意図予測検索は、複数の機能やアルゴリズムを組み合わせて⾰新的な検索精度を実現
23. 23 03 Our Culture 動線改善：頻出語の上位配置、FAQの優先的な案内
24. 24 03 Our Culture 動線改善：売上向上に関連したFAQの動線追加
25. 25 03 Our Culture 動線改善：セミナーのアーカイブ配信あります https://www.helpfeel.com/seminar_archive/25
26. 26 03 Our Culture ライティング⽀援：セミナーのアーカイブ配信あります https://www.helpfeel.com/seminar_archive/58
27. 27 03 Our Culture 検索ヒット率の改善サイクル みるべきKPI アーカイブ公開されていなかったので、 ご興味ある⽅はお気軽にお声がけください
28. 28 03 Our Culture まとめ • 技術で解決できる領域 • ⽅法論を導⼊すると解決できる領域 • よいシステムによい改善サイクルを組み合わせて ⾃⼰解決を⽀える
29. 採⽤情報 29 サービスの急成⻑に伴い、 私たちは新しい仲間を必要としています！ Helpfeel wants Teammates! 開発チームX 開発チームBlog 採⽤情報 https://scrapbox.io/ helpfeel-dev-careers/ https://blog.notainc.com/ @Helpfeeltech