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お問い合わせデータをつなぐことで実現できること
生成AIで新たなインサイトを見つける
ビジネスを大きく変えると言われている生成AIも、回答をビジネスに活用するには、最新情報や自社に存在する非公開データなど、あらゆるデータソースをつなぎ、信頼できるデータを抽出可能な状態にしておくこと（RAG：Retrieval Augmented Generation）が重要なポイントです。
RAGを意識してあらゆるデータをつなぐことでハルシネーションを避け、生成AIの回答から新たなインサイトを得てビジネスにつなげることができるようになります。
人間では不可能な複雑な考察も簡単に
あちこちに散らばったさまざまなデータを元に複雑な変数が絡む分析を行わせ、データ間の関連や因果を導き出し、インサイトを得ることは、生成AIが得意とする分野です。たとえば、小売業において店舗ごとの売れ筋や立地条件、商品棚割、気象条件と勝ちパターンを見出すといったことが、データサイエンティストを介さずにできるようになります。
データドリブンな組織への変革
生成 AIの誕生で、誰もが自然言語を駆使して容易にデータを活用・分析することができるようになりました。これにより勘と経験による属人化したビジネスから脱却し、データに基づいたビジネスの意思決定を加速させることができます。
AIチャットボットで対応
コールセンターの音声データやCTIシステムのテキスト、FAQサイトやテクニカルドキュメントのデータをつないでRAGにすることで、信頼できる回答を生成AIから得られるようになります。これによりオペレーターの対応品質向上や対応時間の短縮につなげたり、AIチャットボットによる対応精度を上げることで人材不足を解消することができます。
作業効率が上がり考える業務に集中
企業の業務システムでは、さまざまなデータが生み出されます。そのデータを連携することで、重複入力などの業務を大幅に軽減・効率化できるだけでなく、入力ミスをなくすことができます。それにより、人でしか対応ができない、本来やるべき考える業務に集中することができます。
マーケティング
マーケティングで取得するデータは多岐にわたりますが、データ形式が異なるため、不足している情報があったり、ゆらぎが存在します。データをつないで、名寄せや不要データの削除を行い、自動で各システムへ戻すことで、作業効率が上がるだけでなく、各種マーケティング施策の精度も向上します。
カスタマーサポート
お客様からの問い合わせに対し、迅速に返答することは顧客満足度を向上させる重要な要素です。ナレッジベースや過去のFAQ、CRMなどのデータを連携することで、属人化したオペレーションを解消し、スピーディーで的確な顧客対応をすることができます。
人事業務
人事担当者は、内定者が入社するまでの間に、採用管理システムや人材管理システム、給与システムなど、人事関連システムへ同じ情報を複数回入力するといった手間が発生します。各システムのデータを連携させれば、繰り返し作業や登録ミスを防止でき、担当者の業務時間を大幅に削減できます。
オープンデータで広がる新たな価値
オープンデータとは、国や自治体などが公開している「人口統計」や「環境情報」などの誰もが利用できるデータのことです。自社データとオープンデータを掛け合わせて、新しい発見・気づき・学びを得て、意思決定に役立てることができます。民間企業による商用利用も可能であり、オープンデータを活用したビジネス発展が期待されています。
※出典：RESAS（地域経済分析システム）
民間企業での活用（金融業）
国や自治体が公開する人口構成、事業所推移、有価証券などのオープンデータを集計しダッシュボード化することにより、アジリティの高いデータ活用を実現できます。ターゲット地域策定などマーケット探索や資金需要予測などへの活用が可能になります。
自治体での活用
県が公開する河川・道路情報や、市が公開する水位・雨量情報を集計し、洪水・被害予測へのデータ活用を実現します。防災以外にも福祉、教育、交通分野などの領域への活用も可能であり、オープンデータ活用による住民生活の向上が期待されています。
