生成AIでQAリスト
大量のQAリストの自動生成により
チャットボットや
FAQシステム導入時の
負担軽減や精度改善ができます
QAジェネレーターの強み
QAリスト作成業務の
負担を大幅削減チャットボットやFAQシステム導入時のQAリストを生成AI（ジェネレーティブAI）によって自動生成。
メンテナンス負荷を軽減し、
属人化を解消フォーマットがバラバラな資料を生成AIが解析。言葉の分類やゆらぎを正しく抽出。
チャットボットの
回答精度を改善生成AIが大量に生成したQAリストを自然言語処理（NLP）への登録により、ご利用システムの精度改善に寄与。
導入実積
QAジェネレーターは
生成AIにより
QAリストを
自動生成するサービスです
規約やマニュアルなどのドキュメントから、チャットボットへ登録する問合わせ文と回答文を自動生成することができます。生成AI（ジェネレーティブAI）技術によってQAリストを自動生成するため、作成工数を大幅に軽減することができます。
AIに強みを持つTDSEだから
開発できたサービス
TDSEは、創業時からお客様のデータ活用・AIビジネスの推進を支援しています。
最先端の研究所や大学院で研究実績のあるデータサイエンティストが多く在籍しており、
業界トップクラスの技術力を保有しています。
QAジェネレーターは
このような課題に役立ちます
情報システム部門
DX推進部門
チャットボットやFAQシステムの導入を検討しているが、QAリストの作成に時間が取れない。
チャットボット
FAQシステム運用の
ご担当者
チャットボットを導入したが、登録したQAの数が少ないため精度が悪く、利用が進まない。
社内ナレッジ管理の
ご担当者
マニュアルやナレッジが複数の仕様に分かれており、属人化が生じている。
チャットボット・QA
システム導入時の問題
チャットボット・
FAQシステム導入時や
既存システムの精度改善の
向上に役立ちます
QAジェネレーターのメリット
QAリスト作成負担を大幅に削減
AIが自動作成チャットボットやFAQシステム導入時のQAリストを弊社独自開発の生成AI（ジェネレーティブAI）技術が人に代わって作成します。
回答精度を改善し
メンテナンス負荷を削減大量のQAリストを自然言語処理（NLP）への登録により、精度を改善します。
バラバラなフォーマットを
一気にナレッジ集約フォーマットが統一されていない規約やマニュアルを生成AI（ジェネレーティブAI）が解析し、言葉の分類やゆらぎを正しく抽出します。
利用の流れ
対象ドキュメントの提供からQAリスト作成・
チャットボット登録まで5～8営業日です。
対象ドキュメントのご提供
（必要に応じてNDA締結）
規約やマニュアル等のQAリストを作成されたい文章・資料を弊社にご提供ください。
ドキュメントの構造化
独自ドキュメント構造化技術で、対象ドキュメントを解析し、QAリスト作成のために構造化します。
QAリスト生成
構造化された文章から弊社生成AI（ジェネレーティブAI）技術で質問文と回答文を自動的に大量に生成します。
チャットボット登録
生成したQAリストをチャットボットに登録し、パラメーターのチューニングを行い、リリースします。
無料トライアルのご提案
QAジェネレーターで
業務の効率化しませんか？
QAジェネレーターの反響が大きく大変混雑しております。ご要望にお応えできない場合があります。予めご理解ください。
QAジェネレータークラウド化
クラウド化に向けて開発中。
2023年中リリース予定です。
いつでもQAリスト作成
御社のご都合の良いタイミングでドキュメントをアップロードし、QAリストの作成が可能になります。
対象ドキュメントの拡張
対象ドキュメントが、メールや電話の対応履歴データ、既存のQAリストやFAQデータまでに拡張します。
回答タイプの強化
「直接表示型の回答」だけではなく、人間が回答するような文章タイプの回答を生成が可能になります。
よくあるご質問
Q
生成されたQAリストをチャットボット以外の用途に利用したいのですが、可能でしょうか？
A
生成されたQAリストは機械学習モデルを搭載したチャットボットの学習データとなることが前提のデータです。それ以外の用途で利用した場合、予期せぬ結果を招く場合がございますので推奨しておりません。
Q
ドキュメントに更新がある場合、再度料金が発生しますか？
A
更新規模によります。更新がわずかな場合は、費用が発生しないこと／早めに対応できることから手動追加をおすすめしております。更新が大規模の場合は、再度QAジェネレーターによりQAリスト作成を実施する方が費用対効果が良い場合があります。
Q
既存の対応履歴などからQAを生成できますか？
A
クラウド化後に、回答文の候補が生成できるようになります。クラウド上で確認・修正が容易にできるようになります。
Q
生成された質問・回答文の修正は必要ですか？また、意味的に正しいものですか？
A
ご利用中または予定のチャットボットによりますが、多くの場合不要です。多くのチャットボットシステムの意図検知システムには機械学習モデルが利用されていますが、その場合、データにノイズが含まれていても、入力するデータ数が多ければノイズが吸収されます。また、AIの出力であるため意味が通らないものもございますが、チャットボットの利用者はこれらに類似の質問をしないため、機械学習モデル内で利用されないため、やはり特に抽出や修正は不要です。
Q
Cognigy以外のチャットボットに利用できますか？
A
内部で機械学習アルゴリズムが利用されていれば多くの場合利用可能です。当該チャットボットシステムのための必要なデータ形式に変換するプログラムが必要です。
会社概要
- 名称
- TDSE株式会社
- 所在地
- 東京都新宿区西新宿3-20-2 東京オペラシティタワー27階
- 設立
- 2013年10月17日
- 上場市場
- 東京証券取引所グロース市場
- 事業内容
- ビッグデータ・人工知能を活用したソリューション・製品の提供
- 代表者
- 代表取締役社長 東垣直樹
- 資本金
- 8億3318万円
- 従業員数
- 138名（2022年10月時点）