AIナレッジベースを 徹底解説

ZendeskのCXトレンドレポート2024によると、CX（カスタマーエクスペリエンス、顧客体験）リーダーの75%が、人工知能（AI）はサポート担当者に置き換わるものではなく、人間を中心としたサポート体制を強化するものと見ています。 ナレッジマネジメントシステムにAIを導入することで、迅速な回答やAI主導のサポートを提供できるようになります。

企業は、変化する顧客の期待に応えるだけでなく、それを超えるサポートの提供に日々励んできます。 適切なAIナレッジベースは、関連性のある正確な情報を提供し、コンテンツを生成し、サポート担当者のスキルセットを強化することができます。 本ガイドでは、AIナレッジベースの仕組みや構築方法、さらにはビジネス強化に役立つソフトウェアについてご紹介します。

このガイドの詳細：

• AIナレッジベースとは
• AIナレッジベースの仕組み
• AIを活用したナレッジベースのメリット
• AIを搭載したナレッジベースのコンテンツの種類
• おすすめのAIナレッジベースツール
• AIナレッジベースの構築方法
• よくある質問
• AIを搭載したナレッジベースでカスタマーサービスを強化

AIナレッジベースとは、AIと機械学習（ML）を活用して、正確で関連性の高い情報を理解・処理しながら、ユーザーの要求に応じて提示する一元化されたハブです。 このシステムはデータや情報を整理、保存、管理することができます。 AI搭載型のナレッジベースは、カスタマーサポートの合理化、ユーザーエクスペリエンスの向上、意思決定の強化に役立ちます。

AIナレッジベースは従来型のナレッジベースと同様の役目を果たしますが、高度なテクノロジーにより強化された機能を備えています。 ナレッジベースは、人間が手作業でコンテンツの作成、更新、整理をしなければなりません。 また、情報を取得するために、事前に定義されたカテゴリとキーワード検索が必要となります。 一方、AIナレッジベースは、自然言語処理（NLP）とMLテクノロジーを利用して、コンテンツとナレッジマネジメントを自動化できます。 その方法をご紹介します。

AIナレッジベースに使用される自然言語処理と機械学習

自然言語処理（NLP）は、人間の言語をコンピューターが理解、解釈、生成できるようにするAIの一種です。 NLPアルゴリズムが、テキストや音声入力に含まれる意味とコンテキストを分析し、理解します。

機械学習 （ML）アルゴリズムは、明示的にプログラムしなくても、データ入力から学習し、パフォーマンスを向上して予測や決定することができます。 ユーザーのインタラクションにもとづいてパーソナライズされた応答を提供するために、パターンを特定し、検索結果を絞り込み、データを分析します。

2つの関係：MLアルゴリズムは、データ入力（ユーザークエリ、インタラクション、フィードバック）を分析し学習することで、ナレッジベースのパフォーマンスを継続的に改善します。 時間の経過とともに、検索精度を高め、ユーザークエリの理解を深め、より正確で関連性のある内容の情報を推奨することが可能です。

ユーザーがAIナレッジベースとやり取りを行うと、システムがその対話から学習し、言語のニュアンスへの理解を高めることで、将来的により正確で役立つ回答ができるようになります。

AIを活用したナレッジベースは、単なる自動化システムではありません。 顧客、サポート担当者、業務に役立つ豊富なメリットがあります。 具体的にご説明します。

顧客へのセルフサービス提供

AIを活用したナレッジベースは、顧客自身での問題の自己解決を促進します。 直観的な検索機能とAI主導の推奨により、顧客のセルフサービスが可能となります。 ユーザーは関連情報、FAQ、トラブルシューティングガイド、チュートリアルに素早くアクセスできます。 セルフサービス機能があることで、24時間年中無休のサポートを提供できるため、顧客満足度の向上につながります。

コンテンツと記事の作成業務を合理化

AIアルゴリズムは、コンテンツの不足点を特定し、古い情報を検出し、顧客のフィードバックとチケットリクエストにもとづき新しいトピックを提案することで、コンテンツ管理をアシストすることができます。 例えば、AIは、パスワードのリセットに関するオンラインチャットへの問い合わせなど、特定のリクエストの急激な増加を検出できます。 そして、AIがコンテンツ管理チームにフラグして、このトピックに関するナレッジーベース記事の作成を推奨します。

サポート担当者のオンボーディングとトレーニングを強化

AIを活用したナレッジベースシステムがあると、包括的で最新のリソースにアクセスできるため、新しいサポート担当者のオンボーディングとトレーニングを合理化することができます。 担当者は、一元化されたハブからトレーニングガイド、ドキュメント、重要な顧客情報に素早くアクセスできるため、迅速な問題解決につながります。 さらに、AIアルゴリズムは、関連資料の提案、チケット内での記事推奨、記事の作成をアシストできるため、担当者の業務をサポートします。

運用コストを削減

AI搭載型ナレッジベースを導入すると、運用コストの大幅な削減が見込めます。 例えば、セルフサービス機能はサポートチケット量の削減に役立つため、広範なサポートチームの配置を最小限に抑えることができます。 さらに、より多くの問い合わせをシステムで処理できるため、運用コストが管理しやすくなり、全体的なサポートチームの効率が向上します。

一貫性のあるカスタマーエクスペリエンスを提供

AIを活用したナレッジベースがあることで、ヘルプセンター記事全体のトーンを統一しながら、正確なコンテンツを提供できます。 これにより、さまざまなタッチポイントで顧客に共有される情報への一貫性と正確性が保たれます。 情報に一貫性があることで、顧客の信頼を構築し、ポジティブなカスタマーエクスペリエンスを育み、顧客維持率やブランドロイヤルティの向上につながります。

AIを活用したナレッジベースとは、異なる種類のコンテンツで構成される情報がまとめられた保管場所です。 この情報により、企業は多様な形式のデータを効率的に管理、アクセス、活用しながら、カスタマーサポートや意思決定、さらには全体的な運用効率を向上することができます。

構造化ナレッジコンテンツ

ナレッジベースの構造化コンテンツとは、体系的に整理、フォーマット化された情報のことを指します。 これらには、一般的に記事、FAQ、マニュアル、ガイドが含まれます。 通常、最も関連性の高い情報、または役立つ情報が最上部に位置するよう、戦略的な順序で情報が配置されています。 標準化したフォーマットや一貫した用語を使用しキーワードやカテゴリの最適化を行い、構造化ナレッジコンテンツを作成することで、ナレッジベースの検索を効率的に行うことが可能となります。

非構造化ナレッジコンテンツ

非構造化ナレッジコンテンツとは、特定の形式または事前定義された構造がない情報を指します。 非構造化コンテンツの一部をご紹介します。

• 顧客のメール
• チャットの会話ログ
• SNSでのやり取り
• フォーラムのディスカッション
• マルチメディアファイル（録音音声や画像など）

非構造化コンテンツは、標準化された構造がなく、またその多様な形式により整理と分析がより困難です。 しかし、AI搭載型のシステムはNLPとMLアルゴリズムを使用することで、非構造化データからインサイトと意味を抽出して、ナレッジベース内でアクセス可能な価値ある情報に変換することができます。

自動生成ナレッジコンテンツ

自動生成ナレッジコンテンツとは、AIアルゴリズムによって自動的に生成または構成された情報を指します。 このコンテンツは、ユーザーのやり取り、フィードバック、データ分析にもとづいて更新、改良、作成が継続的に行われます。

例えば、AIアルゴリズムは、一般的な顧客の質問に対して推奨される回答を自動的に生成したり、長文の要約を作成したり、ユーザーエンゲージメント指標にもとづいた既存コンテンツの改善の推奨などが可能です。 自動生成コンテンツを取り入れることで、コンテンツ作成の合理化、関連性の保持、ナレッジベースの正確性と効率性の向上に役立ちます。

ここで、2024年におすすめするAIを搭載したナレッジベースツールのいくつかをご紹介します。

1. Zendesk

用途： CXとEXのセルフサービス

Zendeskでは、使いやすいインターフェイス、堅牢なセルフサービスオプション、さらに生成AI機能を備えた、幅広い用途に活用できるAI搭載型ナレッジベースツールを提供しています。 顧客と従業員のエクスペリエンスを強化できるだけでなく、素早く設定できるためROIをすぐに実感できる万能なツールです。

Zendeskは、機械学習を使用してナレッジ ベースを改善するAI機能のコンテンツキューを提供しています。 例えば、このツールを使うと、受信したチケットを確認し、一般的な質問やキーワードの傾向を認識することで、サポートのトピックを特定することができます。 また、サポート効果の高いヘルプセンター記事と低い記事を特定できるため、コンテンツを最新の状態に保つことができます。

Zendeskは生成AIを使用することで、手作業によるヘルプセンター記事の作成を最小限に抑えられるため、コンテンツ作成業務の迅速化に役立ちます。 ユーザーは、短いメモや箇条書きからコンテンツを長文化したり、記事のトーンをワンクリックで変更したりできます。

さらに、Zendesk はメンテナンスの手間が掛からないAIチャットボットを備えているため、すぐに実装してエンゲージメントを促進できます。 ナレッジベースにある情報を使用して正確な回答を生成し、自然な対話型AIによるサポート提供が実現します。 また、チャットボットのペルソナを作成し、ブランドの個性を反映した一貫性のある対応をボットを通して提供することも可能です。

機能と特長：

• トピック特定
• トーン変更
• テキスト拡張
• 検索の最適化
• ボット

料金プラン：

• Suite Team：エージェント1人あたり月額55ドル
• Suite Growth：エージェント1人あたり月額89ドル
• Suite Professional：エージェント1人あたり月額115ドル
• Suite Enterprise： 営業担当者にお問い合わせください
• Suite Enterprise Plus： 営業担当者にお問い合わせください

  *年払いプラン

Zendeskの料金プランの詳細はこちらから。

無料トライアル：

• 14日間

Zendeskの無料トライアルはすぐに開始いただけます。または製品デモのリクエストも受け付けています。

2. Capacity

用途：従業員向けナレッジマネジメント

CapacityのAIを活用したナレッジベースは、情報をインテリジェントに整理、保存、取得することができます。 同社のシステムは、システムをまたいで情報を管理できる一元化されたリポジトリとして機能するため、従業員は1か所から情報にアクセス可能です。 自動の質問生成を備えた検索機能を使い、従業員に特定の情報を提供することができます。

さらに、CapacityのAIを活用したナレッジベースツールを使い、企業はナレッジを効率的に保存し管理できます。 ユーザーは、フォルダやダイアログを使用して情報を簡単に整理し、ドラッグアンドドロップで共有できます。 そして、部門、役割、ロケーション、従業員などの異なる要件にもとづいてアクセスを制限できます。

機能と特長：

• トピック特定
• 検索の最適化
• ボット
• ドラッグアンドドロップのナレッジ管理
• アクセス権限設定

料金プラン：

• Growth： ユーザー1人あたり月額49ドル（ボット1つ）
• Professional：ユーザー1人あたり月額99ドル（ボット3つまで）
• Enterprise： Capacityへお問い合わせください（ボット無制限）

  *年払いプラン

無料トライアル：

なし

3. Starmind

用途：社内のナレッジ共有とコラボレーション

StarmindのAI搭載型ナレッジベースプラットフォームは、機械学習アルゴリズムを使用して、従業員の知識共有を促進します。 組織全体で活用できる社内向けディレクトリを使うと、従業員の検索内容にもとづいて、対象となる専門エリアから情報を取得できます。

ナレッジベースで検索結果が検出されなかったり、情報が不足している質問が出た場合は、社内の専門家を特定し、リアルタイムで質問者と専門知識を持つスタッフをつなげることが可能です。 質問への回答が提供されると、今後のためにプラットフォームが回答をナレッジべースに保存します。 Starmindは、生成AIを使用して、情報を取得しアクセス可能なハブに保存することで、ナレッジベースを最新の状態に保つことができます。

機能と特長：

• トピック特定
• 検索の最適化
• ボット

料金プラン：

• Standard：ユーザー1人あたり月額6ドル
• Premium：ユーザー1人あたり月額12ドル
• Enterprise： Starmindへお問い合わせください

無料トライアル：

なし

4. Guru

GuruのAIを活用したナレッジベースは、従業員が質問をしたり、情報を取得して共有したり、パーソナライズされた推奨事項を得られる一元化されたプラットフォームです。 同社のシステムは、機械学習アルゴリズムを活用して検索結果を絞り込み、ナレッジベースのコンテンツを検証また確認します。 Guruのブラウザ拡張機能を使うと、企業は使用している既存ツールと統合できるため、アプリケーション内に保管された検証済み情報にリアルタイムでアクセスできます。

GuruのAI Suggest Expert機能は、各分野の専門家（SME）に特定のトピックに関するコンテンツ作成を推奨できるため、コンテンツ管理に役立ちます。 また、生成AIによるコンテンツの要約、編集、作成を行うことで従業員の業務をサポートします。

機能と特長：

• トピック特定
• トーン変更
• 検索の最適化
• ボット
• トピックの要約

料金プラン：

• Builder：ユーザー1人あたり月額10ドル
• Enterprise： Guruにお問い合わせください

  *年払いプラン

無料トライアル：

30日

5. Tettra

用途：チームのコラボレーションとドキュメント作成

TettraのAIを活用したナレッジマネジメントシステムは、企業のドキュメント作成とコラボレーションを支援します。 チームが、社内向けナレッジベースで、企業の情報を整理しコンテンツを作成するのに有益なほか、AIアシスタントがユーザーの問い合わせに回答することもできます。 ボットがナレッジベース内で回答を見つけられない場合は、ボットが有人対応に問い合わせをルーティングします。

TettraはAI搭載の検索エンジンとタグ付け機能を備えているため、チームはナレッジベースの情報を効果的に検索、アクセス、共有したり、コラボレーションすることができます。 さらに、Tettraにはナレッジマネジメントのダッシュボードが備わっているため、情報の正確性を管理し、ナレッジが欠如している部分を特定したり、編集の提案などが可能となります。 AIを活用することで、ダッシュボードから確認済みのコンテンツ、古い記事、社外に公開しているコンテンツの一覧を確認できます。

機能と特長：

• トピック特定
• 検索の最適化
• ボット
• 社内向けQ&Aシステム
• レポートのダッシュボード

料金プラン：

• Basic：ユーザー1人あたり月額4ドル
• Scaling：ユーザー1人あたり月額8ドル
• Professional：月額7,200ドル（ユーザー50人まで）

  *年払いプラン

無料トライアル：

30日

6. Korra

用途：顧客と従業員のサポート

KorraのAIナレッジベースは、要求に応じて関連情報を表示することができるため、顧客やサポートチームに役立ちます。 このソフトウェアは、顧客やサポート担当者に推奨記事や正確な情報をオンデマンドで提供できる、MLアルゴリズムとNLPを使用したインテリジェントな検索エンジンを備えています。

KorraのAIを活用したナレッジマネジメントシステムは、さまざまなシステムやフォーマットから自動的にデータを見つけて、まとめることができます。 さまざまなソースに保管された断片的なコンテンツの読み込み、ユーザーの目的の把握、ナレッジベースへの適切なタグとワークフローの追加などが可能です。 Korraは、顧客とのやり取りを分析してナレッジベースの情報を更新することもできます。

機能と特長：

• トピック特定
• 検索の最適化
• ボット
• Q&A用のGPTエンジン
• レポート生成と分析

料金プラン：

• Free：無料（300MB）
• Business：月額99ドル
• Business Plus：月額199ドル
• Enterprise： Korraにお問い合わせください

  *年払いプラン

無料トライアル：

なし

7. Slite

用途：従業員のオンボーディングとナレッジ共有

SliteのAIナレッジベースは、リモートチームのコラボレーションや情報共有に便利です。 同社の検索機能は、NLPとAIを使用して目的を理解し、ナレッジベースの既存コンテンツから適したものを検出します。 Sliteには、知識が欠如している部分をユーザーが見つけると、社内の専門家につながれるコラボレーション機能があります。

SliteのAIアシスタントは、コンテンツ作成、トーンの調整、15の言語への翻訳、文書の要約などが行えます。 さらに、分析ツールを活用して、最も読まれているドキュメントや検索されている記事に関するメトリックなどのコンテンツエンゲージメントに関するインサイトを取得できます。

機能と特長：

• トピック特定
• トーン変更
• 検索の最適化
• ボット
• 文書の要約

料金プラン：

• Free：無料（50の文書とQ&A）
• Standard：メンバー1人あたり月額8ドル
• Premium：メンバー1名あたり月額$12.50
• Enterprise： Sliteにお問い合わせください

  *年払いプラン

無料トライアル：

なし

ナレッジベースのメリットと、AIを活用した優れたシステムについての理解を深めたところで、次はその構築方法について解説します。 以下の手順に従って、ビジネスに合った効果的なAI搭載型のナレッジベースを構築しましょう。

1. 目標と範囲を定める

まずは、AIナレッジベースの具体的な目標と範囲を特定します。 目的、ターゲットオーディエンス、期待する成果を定義することです。 顧客のセルフサービス、カスタマーサポートの自動化、社内向けナレッジ共有などの主な機能を決定します。 明確に目標と範囲を定めることで、その後の決定事項と実装を行いやすくなります。

2. ナレッジベースツールのリサーチと選択をする

設定した目標と要件に合った適切なAI搭載型のナレッジベースツールをリサーチして、選択します。 AIの機能、使いやすさ、統合オプション、拡張性、費用対効果などのポイントを考慮しましょう。 さまざまなソフトウェアを無料トライアルで試すことで、組織に最適なツールを選択してください。 Zendeskでは、ツールの機能や性能を試すことができる14日間の無料トライアルを提供しています。

3. データの収集と前処理を行う

既存のドキュメント、FAQ、顧客とのやり取り、さらにナレッジベースに関わるその他の情報など、関連性のあるデータソースを収集します。 AI分析を行うために、クリーニング、整理、構造化を行いデータの前処理をします。 データの品質と正確性を確実にすることで、AIモデルの有効性が高まります。

4. 適切な構成を選択する

コンテンツ整理を最適化できる構成を選択し、ナレッジベースを設計します。 データの性質とユーザーの好みにもとづいて、構造化形式または非構造化形式を選択します。 効率的に情報を検索できるよう、分類体系、カテゴリ、またはタグ付けシステムを決定しましょう。

5. 質の高いコンテンツを作成し更新する

質が高く、正確で、関連性の高いコンテンツを入力します。 記事、ガイド、よくある質問、チュートリアルなど、一般的な質問や顧客のニーズに合った有益な情報が集約したコンテンツになるよう心がけましょう。 コンテンツの正確性と関連性を保てるよう、内容を更新することが大切です。

6. AIモデルを実装する

自然言語処理や機械学習などのAIモデルをナレッジベースソフトウェアに実装します。 Zendesk AIのようなシステムは、事前にトレーニングされているため、時間とコストの掛かるマニュアル作業を省くことができます。 アルゴリズムを微調整することで、回答や推奨事項の精度と関連性を向上させることができます。

7. AIシステムをテストし改良する

AIを活用したナレッジベースのパフォーマンスを評価し、目的を果たせているか確認します。 さまざまなシナリオや顧客とのやり取りをもとに、正確性、応答性、使いやすさを検証します。 また、ユーザーからフィードバックを収集して改善すべきポイントを特定し、AIシステムを改良しましょう。

8. AIを活用したツールを統合する

AI搭載ツールをさらに統合することで、システムの機能と性能を強化できます。 チャットボットや生成AIツールなどをナレッジベースに統合すれば、システムの強化が図れます。 優れたパフォーマンスを実現するには、既存のシステムやワークフローとシームレスに統合できることが重要です。

9. ユーザーフレンドリーなインターフェイスを設計する

ナレッジベース内の情報に簡単にアクセスしたり使いやすさを考慮した、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを設計しましょう。 直感的なデザイン、最適化された検索機能、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを優先することで、エンゲージメントとユーザビリティを高めることができます。

10. パフォーマンスの監視とフィードバックの収集を行い、継続的に改善する

分析とメトリックを活用し、AIナレッジベースのパフォーマンスを継続的に監視します。 これにより、ユーザーインタラクション、コンテンツ使用状況、AIモデルの精度を追跡できるため、改善すべきエリアを特定することが可能となります。 また、社内のユーザーや関係者からフィードバックを収集することで、ナレッジベースを最適化することもできます。