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このデモについて（詳しく）

仕組み

「何を聞かれているか」を先に分類してから、カタログの該当品番を根拠に答えを組み立てる二段構えです。

架空データの規模

架空の健康食品OEMメーカー1社を題材にしています。カタログは8品目（品番SF-101からSF-108）で、プロテインだけはホエイとソイの2バリアントに分かれるため、原料や価格を持つ品番としては9つになります。取引条件は支払・送料・サンプル提供・小分けの4項目を共通で持ち、取引条件かどうかの判定に使うキーワードは23語です。製品・数値・取引条件はすべて架空です。

処理の分岐

まず軽いキーワード一致で候補製品を絞ります。当たればその製品だけを、当たらなければカタログ8品目すべてを、AIへ渡す抜粋にします。AIは、質問の意図（製品仕様／取引条件／範囲外）、根拠にした品番、回答、確信度をJSONで返します。範囲外と判定されたとき、確信度が0.5を下回るとき、JSONとして読めなかったとき、回答が空のとき。このいずれかに当たれば無理に答えず引き継ぎに倒し、画面の下に引き継ぎフォームを出します。答えられた場合は、根拠にした品番を必ず本文に含めます。

費用の考え方

AIの呼び出しは1つの質問につき1回、上限450トークンです。事前の絞り込みで渡す抜粋が小さくなるほど入力のトークンが減り、費用が下がると同時に、関係のない製品に引きずられにくくなります。

元案件で分かったこと

ヒット率を上げる鍵は、モデルの選定ではなくナレッジの整備でした。「何を聞かれているか」を先に分類してから答えに当てる構成は、その整備を効かせるための土台です。

本番との違い

引き継ぎフォームはモックのため、送信しても通知は飛びません。実案件ではここから担当者へ通知が届きます。画面右の集計は、このブラウザでの会話に限ったヒット率で、サーバー側には残りません。答えられた質問と引き継いだ質問の比率が見えると、次にどのナレッジを整備すべきかが分かるため、運用の入口としてこの数字を出しています。