OPTiM AIRESの新機能とは?OCR・分岐ガイド・プロンプト編集でAIチャットボットがさらに進化

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アップデートの背景

近年、社内外からの問い合わせ対応や利用案内において、AIチャットボットの導入が進んでいます。しかし、実運用では「紙資料や画像データを活用しきれない」「ハルシネーション(AIが事実に基づかない情報を生成すること)のリスクがある」「回答のトーンや内容を細かく制御できない」といった課題が指摘されていました。オプティムはこれらの課題に対応するため、「OPTiM AIRES」の機能強化を行い、より幅広い業務や用途で安心して利用できるAIチャットボットへと進化させました。

主なアップデート内容

1. OCR機能の追加

画像内の文字情報をAIが読み取り、AIチャットボットのナレッジとして直接利用できるようになりました。紙のマニュアルやパンフレット、システム画面のスクリーンショット、写真で撮影した資料などを「OPTiM AIRES」に登録するだけで、AIが内容を理解し、質問への回答に活用します。これにより、既存資料をテキスト化する手間なく、そのままナレッジとして活用することが可能です。

OCR機能

2. 分岐型ガイド機能の追加

利用者の選択内容に応じて案内が分岐する、ステップ形式のガイド機能が新たに搭載されました。これにより、各種申請・手続き、施設利用方法、制度・サービス内容案内などの説明において、自然言語での自由な質問対応に加え、あらかじめ用意された流れに沿った、迷わせない案内が実現します。

分岐型ガイド機能

3. プロンプト編集(回答チューニング)機能の追加

チャットボットの回答方針を、より細かく設定できるようになりました。これにより、企業ごとの運用ポリシーやコミュニケーション設計を反映したAIによる応答が可能になり、回答品質の向上と誤回答リスクの抑制を同時に実現します。

本機能により、例えば以下のようなチューニングが可能です。

  • 初心者・上級者など、利用者の理解度に応じた説明レベルの最適化

  • 特定情報の非開示など、社内規程やセキュリティポリシーに基づく回答内容の制御

  • 企業トーンやブランドに沿った言い回し・応対スタイルの統一

  • AIが利用者に対して適切に質問を行い、意図や前提条件を引き出す「聞き返し」による会話の深掘り

プロンプト編集機能

その他のアップデート内容

上記の主要機能に加え、実運用で役立つ以下の機能強化も行われています。

  • RAG(Retrieval-Augmented Generation)とLLM(大規模言語モデル)の併用による、AIの回答性能の強化

  • 利用数・回答率・頻出ワードを可視化するダッシュボード表示機能

今後の展開

「OPTiM AIRES」は、より幅広い業務領域で簡単に安全に活用できるよう、継続的な機能拡張が計画されています。今後は、既存のクラウドサービスと連携した自動回答機能や、主要なビジネスチャットツールとの連携機能など、業務効率をさらに向上させる機能が順次提供される予定です。

「OPTiM AIRES」について

「OPTiM AIRES」は、問い合わせ対応を伴うオフィス業務やカスタマーサポート業務を対象とした、生成AIを活用したAIエージェント型チャットボットです。登録されたQ&Aやマニュアル、Webサイト上のコンテンツの内容を理解して応答することができます。

「OPTiM AIRES」の詳細については、以下のWebサイトをご覧ください。
https://www.optim.co.jp/optim-aires/

株式会社オプティムについて

株式会社オプティムは、情報システム部門が必要とする幅広いセキュリティ・デバイスマネジメントサービスを自社開発で提供する国産ベンダーです。

製品情報:
https://www.optim.co.jp/services

Facebookページ:
https://www.facebook.com/optimjpn

Xページ:
https://x.com/optim_jpn

会社URL:
https://www.optim.co.jp/

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のOPTiM AIRESのアップデートは、特に企業内の問い合わせ対応や情報共有の効率化に大きな示唆を与えます。OCR機能により、紙媒体の資料も即座にナレッジベースに組み込めるため、既存資産の活用が加速するでしょう。また、プロンプト編集機能は、企業のブランドイメージや特定のコミュニケーションポリシーに合わせたAIの応答を可能にし、顧客体験の向上にも寄与します。これにより、単なる情報提供に留まらない、より高度な業務支援ツールとしてのAIチャットボットの可能性が広がると言えるでしょう。

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この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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