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サポーターズCoLab AI×プロダクト開発の最前線

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May 20, 2025
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May 20, 2025
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  1. © PKSHA Technology All rights reserved. 成定 怜士 | Reishi

    Narisada 株式会社 PKSHA Workplace マネージャー兼リーダー 𝕏: @_ri_sa_da ソフトウェアエンジニアとして複数の経験を積んだ 後、2022年に株式会社 PKSHA Workplace に入社。 PKSHA AI ヘルプデスクのマネージャー兼リーダーと してインフラからフロントエンドまで幅広く関わりな がら、開発と運用を担当。
  2. 事業全体像 共進化する 2つの事業を通じて未来のソフトウエアを社会に広く浸透させる 機能展開 データ蓄積 AI Research & Solution事業 プロダクトを通じ

    未来のコミュニケーションを実現 顧客接点 従業員接点 研究・開発を通じ 個別の業務高度化を実現 AI SaaS事業
  3. 働き方の多様化 ハイブリッド ワーク JOB型 週休3日制 女性活躍 副業 エンプロイーエクスペリエンス が当たり前の時代に 2040年には1,100万人の人手不足

    生産性向上が必須 リスキリング・イネーブルメント はますます重要に 熟練者の引退と若手社員の減少 ナレッジマネジメントが経営テーマに DX人材 AIリテラシー セキュリティ知識 デザイン思考 Employee Management 解きたい社会課題
  4. FAQ提案機能の仕組み Azure Blob Storage Azure Function Azure Batch Azure Storage

    Queue Azure Container Apps Azure OpenAI Service MySQL 問い合わせ対応が完了したデータを元に 生成AIでFAQ候補を作成 Azure Container Apps
  5. FAQ提案機能の苦労話 Azure Batch Azure OpenAI Service ・顧客によって異なるデータ量 ・問い合わせの対話ラリーが長いケース 時間あたりのトークン使用量への 配慮が必要

    ・Exponential Backoffによるリトライ ・並行でバッチ処理するプロセスの制限 ・実データによる実験 PdMやアルゴリズ ムエンジニアと共 同で試行錯誤!!
  6. まとめ PKSHA AI Helpdesk は複数ユースケースで生成 AIを活用しています • FAQ提案機能 ◦ ナレッジ作成のプロセスの効率化

    ◦ 有人対応が必要な問い合わせの削減 • マニュアルから検索・回答生成機能 ◦ 頻度が高いが情報が多すぎて、情報元の資料と二重でFAQ管理するのは現 実的ではない質問の応答自動化 • 苦労話のような泥臭い課題を解くのは楽しい!!!