情報はあるのに届かない——
企業Webの課題をAIチャットで解決する方法

「Webに情報はすべて載せています。なのに、なぜか問い合わせが減らないんです」

企業のWeb担当者やサポート部門から、こうした声を聞くことは少なくありません。
FAQも整備済み、検索機能もある、PDFマニュアルも掲載済み。それでも、電話やメールでの問い合わせが後を絶たず、対応業務が圧迫されている。

──なぜ、このようなことが起きるのでしょうか？

情報が“あるのに届かない”理由

企業サイトには製品紹介、サポート、採用、IR、プレスリリースなど、さまざまな情報が掲載されており、目的も立場も異なるユーザーが日々アクセスしています。その結果、

●ページ数が膨大（数千ページ規模）
●情報がPDFなどに分散
●階層構造やカテゴリ分類が複雑

といった状態になりやすく、ユーザーは「自分に必要な情報」をスムーズに見つけられないまま離脱してしまいます。

つまり、情報は“ある”のに、ユーザーに“届いていない”状態です。このギャップが、問い合わせの増加や営業機会の損失、サポート部門の負担増など、さまざまな影響を生んでいるのです。

従来アプローチの限界

情報提供を改善するために、多くの企業が以下のような手法を導入しています：

●FAQページ：よくある質問を整理するが、更新の手間が大きく、カバー範囲が限定的
●サイト内検索：網羅性はあるが、検索キーワードに依存し、結果にバラつきが出やすい
●チャットボット：対話形式で親しみやすい反面、設計やメンテナンスに工数がかかる

これらはそれぞれ有効ではあるものの、「情報量が多すぎる」「構造が複雑」「更新が負担」といった現実的な課題を前に、情報とユーザーのマッチングがうまくいかないケースが多く残っています。

新しい選択肢：Web RAG型AIチャットボット

こうした課題に対する新たな解決策として注目されているのが、Web RAG型AIチャットボットです。

この仕組みでは、企業Webサイト全体を自動的にクロールし、PDFを含むあらゆる情報を構造化してインデックス化。そのうえで、ユーザーの“話し言葉”による質問に対し、生成AIが自然な回答を生成し、出典URLを明示して返します。

特徴は以下の通りです：

●特別なスクリプトやFAQの準備が不要
●ユーザーのITリテラシーに関係なく利用可能
●PDFの中身まで参照し、回答に反映
●回答には情報の出典となるURLが含まれ、信頼性が高い

つまり、既存のWeb情報をそのまま活用しながら、検索やFAQに頼ることなく、ユーザーが知りたい情報に“直接”アクセスできる環境が整うのです。

導入ステップはシンプル

このAIチャットボットのもう一つの特長は、導入の手軽さです。
一般的なチャットボット導入では、事前に大量のQ&Aスクリプトを作成したり、学習データを整備したりと、初期構築に多大な手間がかかることが課題でした。

一方、Web RAG型AIチャットボットは、既存のWebサイトをそのまま活用できるため、必要なのは「巡回の起点となるURLを指定する」だけ。対象となるページを巡回し、情報を構造的に把握してインデックス化してくれます。

導入後も、情報源となるWebを更新するだけでAIの回答内容にも自動的に反映されるため、FAQのように個別に更新・管理する手間がありません。

回答精度を高める「ドリルダウンRAG」

さらに、私たちが提供する「ナレッジロボ」には、「ドリルダウンRAG」という仕組みが組み込まれています。

これは、ユーザーが曖昧な質問をした際に「製品Aですか？製品Bですか？」「2023年版ですか？2024年版ですか？」といった追加の絞り込み質問を通じて、より正確な検索と回答生成を実現する仕組みです。

これにより、生成AIにありがちな“見当違いの回答”を防ぎ、実用性の高いチャット体験を提供できます

RAG型AIがうまく機能する理由

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、「検索」と「生成」を組み合わせた仕組みです。

ユーザーからの質問を受けたAIは、まず社内Webや公開コンテンツなどの情報群から“該当しそうな情報”を検索し、その検索結果を材料にして、生成AIが自然な文章で回答をつくります。

つまり、RAG型は「AIがなんとなく知っている情報」をもとに回答するのではなく、実際に存在する一次情報をもとに生成するため、信頼性が高く、ビジネス用途にも適しています。

さらに「ナレッジロボ」のようなWeb RAG型では、情報源が“Webにあるすべて”であり、PDFや階層構造の中に埋もれていた情報も対象になります。
そのため、従来型のFAQやチャットボットよりも、圧倒的に網羅性があり、情報鮮度も保たれるのです。

活用が進む業界と事例

この仕組みは、以下のような情報量と多様性のある組織で特に有効です：

●家電・製造業（製品ごとの技術情報やサポート資料）
●金融・保険業（契約内容や事故対応などのFAQ）
●自治体（手続き・防災情報などの生活密着情報）
●教育・医療機関（学部案内・診療科案内・規定文書など）

まとめ

企業のWebには、既に価値ある情報が蓄積されています。 しかし、その情報が“届かない”ままでは、せっかくの資産が活かされず、顧客対応や営業活動にも支障が出てしまいます。

Web RAG型AIチャットボット「ナレッジロボ」は、そうした情報提供の課題を根本から解決し、「今あるWebを、届くWebに」変えるための実践的なアプローチです。

●情報を探させず、話しかければ答えが返る
●回答の根拠が明示され、信頼性が高い
●導入・更新の手間が少なく、持続的に使える

“情報はあるのに届かない”という課題にお心当たりのある方は、ぜひ資料をご覧ください。
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