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◎ CASE / 001◎ AI AGENT◎ KR◎ 2024◎ 納品済み
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CS自動応対エージェント

CS Support AI Agent

1日200件以上の反復問い合わせを24/7自動対応。人間はエスカレーションのみ。

ROLE
AIエージェント設計・構築
PERIOD
2024.06 — 2024.08 (8 weeks)
MARKET
KR
HEADLINE
-80% · CS対応時間
(01) Challenge · 解決したかった問題
“出発点”

1日200件以上のCS問い合わせが来るが、60%は繰り返し質問(配送遅延・返金ポリシー・商品スペック)。担当者3名がこの反復業務に1日の80%を費やし、複雑な問題の対応が遅れていました。

(02) Solution · どう解決したか
“アプローチ”

Claude APIベースのエージェントをLangGraphで設計。問い合わせ→分類→RAG回答生成→確信度チェック→顧客応答orエスカレーション。FAQ・ポリシー文書・過去の対応ログをPGVectorでインデックス化し、根拠のある回答のみ生成。担当者はエスカレーションされた問い合わせのみ対応。

(03) System · システム構成

エンジンの上で回る構造。

INTAKE
EMAIL · CHAT · FORM
CREW
LESS
ORCHESTRATOR
CLASSIFY AGENT
INTENT · PRIORITY
REPLY AGENT
DRAFT · AUTO-SEND
ESCALATION
HUMAN GATE
>pipeline · cs-ai-agent · production▌● IN PRODUCTION
Runtime log · 動作例
▌
(04) Outcomes · 作った結果

数字で証明。

-80%-68%
CS対応時間
反復問い合わせを自動完結、担当者は複雑な問題のみ
24/724/7
無人運営
週末・祝日を含む常時対応
94%79%
自動完結率
エスカレーションなしでAIが1回で完結
<30s<25s
平均応答時間
RAG検索+回答生成を含む
(05) Stack · 使ったツール

検証済み ツールだけ。

01 · AI
  • ▸Claude 3.5 Sonnet
  • ▸LangGraph
  • ▸PGVector
  • ▸Embedding (OpenAI)
02 · Backend
  • ▸Python
  • ▸FastAPI
  • ▸Supabase
  • ▸PostgreSQL
03 · Integrations
  • ▸ChannelTalk
  • ▸Slack(エスカレーション)
  • ▸Notion(FAQ ソース)
04 · Monitoring
  • ▸Langfuse
  • ▸Sentry
  • ▸カスタムダッシュボード
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