概要

某アパレルメーカー様において、基幹システムへのデータ登録確認や依頼に関する問い合わせ対応業務を対象に、生成AI（RAGエージェント）を導入。DifyとGemini 1.5 Flash等を活用した高度な検索拡張生成システムを構築し、担当者の業務工数を劇的に削減、DX推進に貢献しました。

プロジェクトの背景と課題

アパレルビジネスの現場では、日々膨大な数の商品データや注文情報が基幹システムへ登録されます。これまで、これらのデータ登録の確認やシステム利用に関する依頼がバックオフィス担当者に殺到し、人力での対応が業務のボトルネックとなっていました。担当者が本来注力すべき高付加価値な業務（企画や改善など）へのリソース確保が課題でした。

フィジオのソリューション：RAGエージェントによる自動回答システム

この課題に対し、フィジオは単なるチャットボットではなく、社内ナレッジを高度に活用できる「RAG（検索拡張生成）エージェント」の構築を提案・実施しました。

実装のポイントと活用技術

  • 高度な社内ナレッジのベクトル化：基幹システムに登録されているマニュアル、規程、過去の問い合わせ履歴などのデータを収集・整理し、AIが検索可能な形式（ベクトル形式）に変換してナレッジベース化しました。
  • Difyによる迅速かつ視覚的な開発：ノーコード/ローコード開発プラットフォーム「Dify」のワークフローUIを活用。ドキュメント抽出、検索プロセス、LLMへのプロンプト入力、最終的な回答生成までの複雑なRAGプロセスを、視覚的に整理し、迅速に実装・調整を行いました。
  • マルチLLMの選定（Gemini 1.5 Flash等）：問い合わせの内容や処理負荷に応じて、Google Cloudの最新鋭LLMであるGemini 1.5 Flash等を適材適所で使い分ける構成とし、高精度かつ低遅延な回答生成を実現しました。

成果・バリュー

  • 劇的な工数削減：これまで担当者が人力で行っていた問い合わせ対応業務をAIエージェントが代替。一次回答の自動化により、担当者の対応工数を劇的に削減しました。
  • 業務効率化と品質の安定：24時間365日の即時対応が可能になり、回答の品質も一定に保たれることで、社内全体の業務効率が向上しました。

テックスタック

  • AI/LLM platform：Dify
  • LLM models：Gemini 1.5 Flash (Google Cloud), その他最適なLLM
  • Technique：RAG (Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成), ベクトルデータベース