LLMを用いたチャットボット運用業務の効率化

2026.02.26

導入背景・課題

SaaS運営会社は1つの製品ラインナップとして社内用チャットボットを自前構築できるサービスを提供されていた。このチャットボットはLLM登場前に開発されたもののため、ユーザーが入力した文書に対して回答するときに用いている仕組みは、LLM登場以前の自然言語処理の仕組みが用いられていた。この仕組みは回答とそれに対応した質問パターンを登録しておく形式で、この質問パターンと実際の質問とを比べて、近しい質問パターンを特定して、対応した回答を返すという仕組みだった。
そのため、1つ1つの回答に対応した質問パターンを大量に登録しておくことで回答精度が向上するという特徴があることから、ユーザーはチャットボットに質問パターンを大量に登録する必要があった。

解決策

ユーザーが回答を入力すると、その回答に対応した質問をユーザーがどのようにするか、という想定質問パターンをLLMが大量に自動生成する仕組みを開発した。その生成された想定質問パターンの結果をユーザーが確認して採用するものだけを質問パターンに登録していくことが出来る仕組みとしてSaaSに組み込んだ。

効果

ユーザーにとってチャットボットのメンテナンス業務の大半の時間を占めていた質問パターンの作成の時間が大幅に縮減できた。
このことで、ユーザーにとって本チャットボットの利便性が増し、SaaS運営会社にとってはチャットボット加入会社の増加が期待できるものとなった。