Haruki Kawashita

Sanshiro Sakai

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Tomoaki Oiki

Yuma Takeuchi

RightTouch Blog 編集部

Daichi Kanke

Yuichi Yabu

SlackのuserGroupメンションをアシストするアプリをCraft Functionsで作ってみた

SlackのユーザーグループメンションをアシストするアプリをCraft Functionsで作ってみた

※この記事は<a href="https://note.com/s346/n/n695816901938">RightTouch公式note</a>に掲載した内容を転載しています。
<h2>はじめに</h2>
RightTouchでエンジニアをしているsanshiroです。現在は主に<a href="https://rightconnect.karte.io/">RightConnect by KARTE</a> (以下RightConnect)の開発を担当しています。
RightConnectとは、昨年β版をリリースしたコンタクトセンターのオペレーター向けのプロダクトです。このプロダクトの目的は、Webサイトと電話の問い合わせ体験を統合し、電話の応対効率と顧客体験を最大化しすることです。
RightConnectの特徴の一つは、オペレーターが電話応対をしながらWeb上での行動や問い合わせ情報をリアルタイムで確認できる点です。この機能を実現するために、β版ではオペレーター向けのダッシュボードを作成しました。β版の運用・検証する中で明らかになった課題に対処するため、オペレーター向けのダッシュボードのリニューアルを4月に行いました。
本ブログでは、紆余曲折あったリニューアルのプロセスについてご紹介できたらと思います。
<h2>オペレーター向けのダッシュボードについて</h2>
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/10f8c558-6a78-43af-b8be-2597e4f6476c/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%882024-05-2018.03.32.png" alt="スクリーンショット2024-05-2018.03.32.png">
LPより抜粋 <a href="https://rightconnect.karte.io/">こちら</a>
RIghtConnectは電話の応対効率と顧客体験を最大化を目的に開発され、顧客とオペレーターの 双方 の満足度を高めることに注力しています。
電話の応対で顧客が抱える不満で最も多いのは、待ち時間が長いことですが、説明の手間や話が噛み合わないといった情報伝達・コミュニケーションに関しても不満が上がることが多いです。
オペレーターが使いやすいプロダクトにすることで、顧客とオペレーターの情報伝達が円滑になり、顧客体験の向上に直結します。また、応対効率も向上するので、待ち時間の削減にも繋がります。
そのため、顧客の満足度のみを考えるのではなく、オペレーターが使いやすいプロダクトとしての満足度向上にも注力しています。
RightConnectの具体的な要素は大きく分けて3つで構成されています。
<ol>
<li>問い合わせ前行動を元に、顧客のお困りごとに合わせた最適なチャネルをご案内</li>
<li>顧客ごとの問い合わせ前行動の情報をオペレーターに還元し、ステータスや悩みを瞬時に把握</li>
<li>Webサイト上の行動や顧客属性、問い合わせきっかけなど、さまざまなデータをリアルタイムに解析・可視化</li>
</ol>
詳細は、RightConnectのβ版開発の裏側について書かれた<a href="https://blog.righttouch.co.jp/rightconnect-beta-release">こちらのブログ</a>をぜひご覧ください。
オペレーター向けのダッシュボードは、2.顧客ごとの問い合わせ前行動をオペレーターに還元し、ステータスや悩みを瞬時に把握 を実現するために、ユーザーの問い合わせ前行動を閲覧できることに加えて、ユーザーのWeb行動を動画でリアルタイムで再生しながらマウスポインタの共有も可能な画面として開発されました。
オペレーターは、問い合わせ応対時にオペレーター向けのダッシュボードを常に利用します。オペレーター向けのダッシュボードの使いやすさ = オペレーターにとってのプロダクト使いやすさ になります。
そのため、オペレーター向けのダッシュボードは、オペレーターにとって、見たい情報が見やすい形で表示され、必要な機能が使いやすい画面であることを追求して開発を行っています。
<h2>β版で明確になったオペレーター向けのダッシュボードへの課題</h2>
RightConnectはMVP(Minimum Viable Product)としてスピード重視で開発され、クライアントへ迅速な価値の提供を行いました。プロダクトを実際に運用・検証を行えたことが非常に重要で、特にRightConnectを利用しているコンタクトセンターの見学にチームメンバー全員で行かせていただことが以下の課題の発見につながりました。
<ul>
<li>オペレーターは多数のツールを使っており、そのそれぞれが高度にカスタマイズされている。その状態であっても、オペレーターがよく見る項目は限られており、無駄なスペースもある。</li>
<li>オペレーターにとってのダッシュボードの価値を最大化するためには、「そのセンター」「そのリーズン(顧客の困りごと・達成したいこと)」に最適化されたダッシュボードの項目や配置が実現できる必要がある。</li>
</ul>
β版のオペレーター向けのダッシュボードでは簡易的なカスタマイズは可能であったものの、これらの課題を解決するために求められる ダッシュボードの柔軟なカスタマイズ性は実現できない部分がありました。
4月から導入社数も増加予定だったこともあり、大規模な導入が進む前にオペレーターへのダッシュボードの価値を最大化できるようにリニューアルすることを決め、ダッシュボードが柔軟にカスタマイズできることという機能要件にフォーカスして設計を開始しました。
<h2>オペレーター向けのダッシュボードv2の設計</h2>
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/b07ecaed-cb3d-4ffc-bb5b-159bcdccef73/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%882024-05-2019.40.30.png" alt="スクリーンショット2024-05-2019.40.30.png">
オペレーター向けのダッシュボードv2の初期デザイン(設定画面)
RightTouchでは、職種問わず担当者がPRD(製品要件文書)を作成し、それをもとに、議論し、方向性・仕様を固め、開発に着手します。 
オペレーター向けのダッシュボードのリニューアルを行う際にも、運用・検証で得られた課題を元にダッシュボードの柔軟なカスタマイズ性を重視したPRDが作成されました。
カスタマイズ性の例としては、以下のようなものになります。
<ul>
<li>情報を自由に追加削除できる</li>
<li>直感的な操作で要素を並び替えることができる</li>
<li>顧客のリーズンに合わせたダッシュボードの表示ができる</li>
<li>ダッシュボードへの新機能の追加がしやすい</li>
</ul>
それに伴いデザインも柔軟なカスタマイズと今後の機能追加がしやすい形を追求し、機能要件を満たすために管理者が利用する設定画面を重点的にデザインしました。
<h2>プロトタイプ作成、再検証</h2>
PRD・デザインを元に開発を進め、一連の機能が操作できる状態になった段階で、社内でフィードバック会を開催しました。この会はRightTouchメンバー全員が参加可能で、実際に機能を触ってもらいながら幅広い意見を集めることを目的としています。
その結果、ダッシュボードの柔軟なカスタマイズ性に関する機能要件は問題がないことが分かりました。
一方で、本来のプロダクトとしての オペレーターにとって見やすい・使いやすい 部分が少し犠牲になっているのではといったフィードバックがチーム外のメンバーからありました。
チーム内でカスタマイズの機能要件にフォーカスし、機能・デザインの修正を繰り返していく過程の中で、オペレーターにとって見やすい・使いやすいの観点が薄まっていることに、フィードバックの機会を持つことで気づくことができました。
本来の目的が失われては、今後、プロダクトとしての価値を提供できないと判断し、カスタマイズ性を保ちつつ、オペレーターが使いやすい・見やすい画面としての細かいUI/UXといった非機能要件に徹底的にこだわるという観点を補強し、デザインをやり直すことを決めました。
デザインを作り直すコストはありましたが、プロダクトとしての価値をフラットに見直してリリースを遅らす意思決定しました。その際、チームのBusiness、Customer Engineerメンバーがその価値をクライアントにも丁寧に説明することで、考え方に賛同していただけました。
<h2>デザイン案の再設計</h2>
まず、オペレーターが使いやすい・見やすい画面として、電話しながらでも対応がしやすい理想のダッシュボードとは何かというところに立ち返ってチームで再度議論し直しました。
今まで行ってきたコンタクトセンター見学の情報などを元に、デザイナーは具体的な形にし、他職種のメンバーはインスピレーションを得るためにネットからダッシュボードのデザイン案を探しました。その中で、どのような要素が、見やすい・使いやすい画面に必要なのか、現在の画面には何が足りていないのか、画面構造から詳細の細かい表現まで議論を行い、理想のイメージをチーム間で共有し、整理しました。
<h2>デザインの反映</h2>
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/7c81238f-f77d-4b4c-bf7c-13ce1fd1c5e8/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%882024-05-2021.48.23.png" alt="スクリーンショット2024-05-2021.48.23.png">
デザイン案再設計後のデザイン(オペレーター向けの表示画面)
デザインの反映は、理想のイメージを今後実現できるように、主にデザインの構造の修正とオペレーターが見やすい・使いやすいUI/UXへの修正を行いました。
主な変更点としては、以下になります。
<ul>
<li>構造の修正
<ul>
<li>カラム → カード(見出しと白いエリア部分) → コンポーネント(各情報) の階層構造に変更
<ul>
<li>カード内でコンポーネントを複数列表示等に対応できるように</li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li>各コンポーネントの表現方法
<ul>
<li>見出し・内容のテキストの色・サイズの調整</li>
<li>影など、ノイズになる可能性のあるデザインを修正</li>
</ul>
</li>
<li>イベントの表現方法
<ul>
<li>ユーザーの行動が視覚的にわかりやすいようにタイムライン表示に</li>
</ul>
</li>
</ul>
特に裏側のデータ構造に影響のある、理想のデザイン構造とすでに開発したデザイン構造で齟齬がある部分、妨げになる可能性のある部分の修正に絞って対応することで、1〜2週間程度で修正が完了しました。
結果、想定していた初期のリリース日から大きく遅らせずにリニューアルを完了できました。 
最終的に本来の目的であるオペレーターの使いやすさとスピードの両面を取れた形でリニューアルを完了できたことにチームとして満足しています。
<h2>まとめ</h2>
一度β版でリリースしたものをその延長で考えて、一度考えた方向性で固執せずに、理想を再定義して作り直すことで、プロダクト本来の価値を最大化するリニューアルを行うことができました。
今回のケースから今後は、プロダクトの価値を高めるために以下をより意識して、開発を行っていきます。
<ul>
<li>プロダクト全体としての目的をチーム間で 常に 共有しながら機能開発をすすめること</li>
<li>(ユーザー・社内)フィードバックの機会を 早めに何度も 設けること</li>
</ul>
RightTouchでは、職種問わず、目的を追求し、スピード感を持ってより良いものを作っていきます。興味がある方は、絶賛採用中ですので、ぜひ一緒に働きましょう。
採用サイト 
<a href="https://righttouch.co.jp/recruitment">https://righttouch.co.jp/recruitment</a>
エンジニア求人情報の詳細 
<a href="https://recruit.righttouch.co.jp/engineer">https://recruit.righttouch.co.jp/engineer</a>

RightTouchでエンジニアをしているsanshiroです。現在は主にRightConnect by KARTE https://rightconnect.karte.io/ (以下RightConnect)の開発を担当しています。  RightConnectとは、昨年β版をリリースしたコンタクトセンターのオペレーター向けのプロダクトです。このプロダクトの目的は、Webサイトと電話の問い合わせ体験を統合し、電話の応対効率と顧客体験を最大化しすることです。  RightConnectの特徴の一つは、オペレーターが電話応対をしながらWeb上での行動や問い合わせ情報をリアルタイムで確認できる点です。この機能を実現するために、β版ではオペレーター向けのダッシュボードを作成しました。β版の運用・検証する中で明らかになった課題に対処するため、オペレーター向けのダッシュボードのリニューアルを4月に行いました。  本ブログでは、紆余曲折あったリニューアルのプロセスについてご紹介できたらと思います。

プロダクトの価値と課題に向き合ったら、ダッシュボードのUIを完全に再設計することになった

プロダクトの価値と課題に向き合ったら、ダッシュボードのUIを完全に再設計することになった話

RightTouchでは、より大きなインパクトを生み出すための環境整備の施策のひとつとして、全社で「フルフレックスタイム制（コアタイムなし）」を導入しています。 
事業・プロダクトに対してより大きなインパクトが生み出せるように、7:00〜22:00のうち働く時間をフレキシブルに決めることができる制度ですが、実際にRightTouchメンバーはどのように利用しているのでしょうか？「ホントのところ」をエンジニア・デザイナーメンバー11人に聞いてみました！ブログを通して、RightTouchで働く際のイメージが深まれば嬉しいです。
<hr>
まず、フレックスタイム制についてですが、これは全員一致でメリットを感じているようでした！
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/873d4c5b-889c-46bf-ac87-3990d3f4fed5/Righttouch%E7%94%BB%E5%83%8F(2).png" alt="Righttouch画像(2).png"> 
 
次に、メンバーの普段のワークタイムを聞きました。 
全てのメンバーが普段は9:00〜10:00の間に仕事を始めていますが、終業時間は人によって16:00〜21:00以降までばらつきがありました。その日の予定やパフォーマンスによって、柔軟にワークタイムを決められるのはインパクトの総量にも良い影響がありそうです。
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/e5bfb8aa-3cbd-40bc-b12e-dede0b388868/Righttouch%E7%94%BB%E5%83%8F.png" alt="Righttouch画像.png"> 
続いて、どんな時に働く時間がフレキシブルにできるメリットを感じるか、聞いてみました。 
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/b7cd8d49-32c1-40ee-a683-af48778cad9d/Righttouch%E7%94%BB%E5%83%8F(1).png" alt="Righttouch画像(1).png"> 
特にメリットを感じることとして「パフォーマンスが高くなりやすい時間を選べる」「日中しか出来ない私用の対応ができる」を、8割を超えるメンバーが挙げていました。
時間の融通が効くことのメリットが感じられた具体的なシーンやエピソードを、メンバーが答えてくれました！ 
※カッコ内は回答してくれたメンバー名
パフォーマンス向上
<blockquote>
・出社するときに、朝の混雑する時間帯を避けることができる（miso、ikki） 
・夜遅い時間など自分にとって仕事に集中しやすいタイミングで働くことができる（nari） 
・最近パーソナルトレーニングを始めたんですが、12-15時とかの昼の何処かに一度仕事を抜けて通ったりしています。リフレッシュにもなってその後の集中力も高まるので割と良いです。（ikki） 
・朝が弱いので、始業時間に追われる感覚がなくなった（saaa-san） 
・開発に集中したい時、連絡が少ない朝や夜の時間帯に作業できて捗ります (kanke)
</blockquote>
プライベート予定対応
<blockquote>
・通院対応や、コロナ禍ではワクチン接種などに気兼ねなく行けた（Aaron、koyo、takken） 
・昼過ぎまで出社してミーティングに参加して、その後荷物受け取りのために帰宅、そこからまた仕事をするみたいな動きもしやすいです（ikki） 
・役所の手続きなど、平日昼間にしか対応していないものに苦労しなくなった（takken、giinyo） 
・子供の送り迎えや習い事対応、運動会や授業参観など、数時間だけ抜けて参加できるのが良いです（yabu、kanke、Aaron） 
・週末に北海道へライブ遠征に行った時に、月曜に飛行機で帰ってくる調整ができてめちゃくちゃ助かった（saaa-san）
</blockquote>
 
コメントからも、モチベーションやパフォーマンスが高められるよう、各自が自身のニーズに合わせてフルフレックス制を活用していることがうかがえます。 
とはいえ、フレキシブルな働き方や時間の使い方は今がベストな姿なのでしょうか？最後に、改善点や難しさを感じる点を聞いてみました。
改善点・難しい点
<blockquote>
・全員オフィスにいる時と同じように気軽に話しかけられる雰囲気を作るためにいろんなツールの検討を重ねていて、まだ解決できていると言えない 
・朝弱いので、自分で強い意志を持たないとずるずる勤務時間が遅くなっていく 
・フレキシブルでありがたい反面、仕事が楽しくて働こうと思えばいつまでも働けてしまうことです。家族との時間がおざなりになってしまって子供にも寂しい思いをさせてしまったこともありました…。今はタイムスケジュールを切って、きっちり切り替えるように心がけています！
</blockquote>
<hr>
チームがどんどん拡大する中で、個人のフレキシビリティを保ちながらチーム全体の成果や生産性を高めていくには、コメントがあった点の改善だけでなく、継続的な取り組みが必要になってきます。RightTouchでは、こうした制度や働き方・カルチャーづくりにも、メンバーが主体的に意見を持って議論に参加し、未来のあるべきRightTouchの姿を決めていくカルチャーがあります。 
 
RightTouchの取り組みや雰囲気に興味を持ってくださった方がいたら、ぜひカジュアルからお話できたら嬉しいです。
<a href="https://righttouch.co.jp/recruitment">https://righttouch.co.jp/recruitment</a>
エンジニア求人情報の詳細 
<a href="https://recruit.righttouch.co.jp/engineer">https://recruit.righttouch.co.jp/engineer</a>

ホントのところ、どうなってる？〜RightTouchのフルフレックスタイム制度〜

※この記事は<a href="https://note.com/nakaakist/n/n146afd3fbff9">RightTouch公式note</a>に掲載した内容を転載しています。
<h1>はじめに</h1>
株式会社RightTouchテックリードの齋藤です。
ChatGPTのリリースから約1年半が経過し、LLMはモデル・アプリケーションの両面で大きな進化を遂げてきました。弊社でも、プロダクトのさまざまな部分でLLMの活用を進めてきました。本記事では、RightTouchにおけるこれまでのLLM活用について振り返るとともに、我々がLLMをどのように用いて、何を目指しているかについてご紹介します。
まず初めに、RightTouchについて簡単にご紹介します。RightTouchでは、「あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出す」というミッションで、下記3つのカスタマーサポート向けプロダクトを提供しています。
<ul>
<li>RightSupport by KARTE: webサイト上でのユーザー行動からユーザーのつまずきを検出し、最適なFAQや問い合わせチャネルへ誘導する</li>
<li>RightConnect by KARTE: webサイト経由で企業に電話をかけるユーザーの行動情報や事前ヒアリング情報を電話オペレータにリアルタイムに提示し、高品質・高効率な電話応対を実現する</li>
<li>KARTE Talk: webサイト上での有人チャットを行う</li>
</ul>
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/2cfbb72a-0a6f-4981-a21c-0d75fbf81057/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%882024-03-222.07.47.png" alt="RightTouchが提供するWebサポートプラットフォーム">
どのプロダクトも、お客様のWebサイトの拡張・強化を軸に、Web上/Web経由での最適なカスタマーサポートの実現を目指しています。これらのプロダクトは、個々で独立して使うことも可能ですが、Web行動データやナレッジデータなどに関しては、共通のデータ基盤の上に成り立っています。
<h1>RightTouchにおけるこれまでのLLM活用</h1>
RightTouchでは、これまで試行錯誤しつつ、LLMを活用した機能をいくつかリリースしてきました。
一例として、RightSupport by KARTEでは、<a href="https://speakerdeck.com/righttouch/llm-openai-devday">サポートシナリオの自動生成機能</a>を開発しました。これは、ユーザーのWeb行動から蓄積された統計情報をもとに、特定のページでユーザーに提示すべきFAQ選択肢や、そこに誘導するためのヒアリング項目をLLMを用いて自動生成するものです。
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/941f0ab0-cf79-4015-8c6d-4f627e634ca4/%E3%82%B7%E3%83%8A%E3%83%AA%E3%82%AA%E8%87%AA%E5%8B%95%E7%94%9F%E6%88%90%E7%B0%A1%E6%98%93%E7%89%88002.gif" alt="サポートシナリオの自動生成
">
また、KARTE Talkでは、有人チャットのオペレータ向けに、問い合わせ内容に合ったFAQの自動サジェスト機能や、これを利用した<a href="https://cloudonair.withgoogle.com/events/generative-ai-summit-24q1?talk=24-t1-session4">返信文の自動生成機能</a>をリリースしました。どちらの機能も、我々が持つデータアセットに対してLLMを適用し、業務効率化を実現するソリューションとなっています
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/587b9c57-6ada-4ec5-b9aa-be5f9d89d164/LLM_note_01.png" alt="これまでのLLM活用の実例
">
これらの機能は、主に既存プロダクトの利用課題の分析や営業観点でのニーズ分析を行った上で、LLMの得意領域と交差する領域を探索的に見つけ出す形で開発してきました。結果として、リリース後は反響を頂くことができ、狙っていたプロダクト課題の解決にも貢献できました。開発を通じて、LLMの得手不得手や、我々のプロダクトドメインとの相性に関して知見をためられたことも非常に大きな収穫でした。
<h1>これからのLLM活用</h1>
これからも、短期的にLLMでユーザー課題を解きにいく活動は続けていきますが、中長期的には、我々の目指すビジョンの中でLLMがどう位置付けられるか？が重要であると考えています。
<a href="https://note.com/taito661/n/n23adce847fe0">代表の長崎の記事</a>でも述べられていますが、RightTouchはカスタマーサポート領域におけるコンパウンドスタートアップとして、業界のインフラとなることを目指しています。 
コンパウンドにプロダクトを展開していくにあたり、大きな軸の一つがデータです。あるデータを抑えると、そのデータを活用できる別のワークフローに進出でき、そこからまた新たなデータが抑えられ…という過程の繰り返しにより、プロダクトは拡大していきます。
しかし、現状、カスタマーサポートにおけるデータは、業界全体で見ても、整理・活用されているケースは多いとは言えません。RightTouchが得意とするweb領域は、比較的構造化されたデータが得られやすい領域ではありますが、それでも大半のデータは眠ったままです。web領域以外でも、コールセンターには、テキストデータを中心に未活用の構造化・非構造化データは大量に存在します。こういったデータにRightTouchがアプローチしていくにあたり、LLMはデータ取得/加工/活用の各プロセスにおいて強力な武器となります。
<h3>1.データの取得・加工</h3>
カスタマーサポートにおいて、データの活用が進みづらい一因が、取得・加工されたデータの質そのものにあるケースも多いと我々は考えています。例えば、エンドユーザーが問い合わせを行う際、自分の困りごとをうまく言語化できなければ、結果として得られる問い合わせデータの質は下がってしまいます。また、オペレータの応対においても、個々のオペレータが独自のポリシーで回答をしている場合や、ログ残しの基準にばらつきがある場合、その後のデータ分析はしづらくなります。LLMを用いれば、エンドユーザーに対する困りごとの特定の補助や、オペレータに対する同一基準でのログ残し補助ができます。これらは、主にUXや生産性向上の文脈で語られることが多いですが、うまく使えば、取得・加工されるデータの質の向上にも大きく寄与できます。
<h3>2.データの活用</h3>
大量に溜まったデータを業務に還元するのにもLLMは強力な武器となります。例えばLLMによるembeddingを利用すると、行動データ/問い合わせデータといった曖昧性のあるデータを、精度良く検索することができます。RAG等を組み込んだ検索により、オペレータやコンタクトセンターの管理者が、必要なナレッジや関連情報を瞬時に取得することができ、状況に応じた適切な応対の実現や、データの知見を生かした施策やナレッジの作成の自動化が行えます。
1と2は、車の両輪のようなものです。データの活用に目が行きがちですが、きちんと意味付けられ、整理されたデータがなければ、その活用は難しくなります。RightTouchとしては、両者をバランス意識していくことが重要だと考えています。まずはお客様の課題に合わせて、2でデータの直接的な利用価値を増やし、結果としてお客様との共創が増えて1が進み、それにより2の新しいチャンスが生まれる、という循環を回していければ理想です。
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/58f40142-539b-46c5-8c5f-362dc368f6d7/LLM_note_02.png" alt="RightTouchが目指すLLM活用
">
ただ、当然LLMには、ハルシネーションのリスク、高いコストや厳しいレートリミットといった問題もあり、それだけでカバーできる範囲はまだ十分広くはありません。これらをクリアするためには、LLM・人・ルールをうまく組み合わせるUXの設計、適切なユースケース設定、キャッシュやデータストアの設計など、アプリケーションづくりの総力戦が必要となります。 
例えば、カスタマーサポート向けSaaSにおいてエンドユーザーに提供する機能では、正確性の観点から、LLMの生成結果をそのまま提示することは難しく、一定バリデーション等を挟み、型を絞った形でのアウトプットが求められるケースが多くなります。オペレータ向けの機能であっても、「LLMの出力に対してどこで人のチェックを挟むか？」をしっかり検討しなければ、業務効率化と蓄積されるデータの質の担保の両立は難しくなります。また、そもそもデータをセキュアに保存するインフラ基盤がなければ、良いプロダクトを作ったとしても結局お客様には使っていただけません。
データを軸としたプロダクト展開において、LLMは強力な武器ではありますが、UXを考え抜くこと、良いアプリ設計をすることなど、プロダクトづくりの基礎に徹底的にこだわるスタンスは変わらず重視していきます。
<h1>さいごに</h1>
ここまでお読みいただき、ありがとうございました。RightTouchでのLLM活用、エンジニアリングやプロダクトづくりに興味を持っていただけたら嬉しいです。もし、より詳細が気になる方がいらっしゃれば、<a href="https://www.wantedly.com/projects/1493065">ぜひカジュアルにお話ししましょう！</a>

RightTouchのLLM活用のこれまでとこれから

<h2>カスタマーサポートにおける自己解決とFAQ検索</h2>
Webでのカスタマーサポートにおいて、エンドユーザーにいかに自己解決してもらうかは重要な課題です。自己解決とは、例えば「サポートサイト・FAQ・チャットボット・マニュアル」などの手段を用いて、有人サポートに頼らず、ユーザーが自分自身で困っている内容を解決することです。自己解決率を高くすることで、簡易な問い合わせが減り、人が応対して解決すべき複雑な問題にリソースを割くことができるからです。
上記の理由から、企業のWebサイトにおけるFAQの検索は非常に重要です。適切なFAQにすぐに辿り着くことが出来れば、自己解決に繋がり、ユーザーの満足度も応対側の効率も高められるからです。しかし、実際のFAQ検索では、欲しい情報が見つからない、うまく検索ができないといったことがよく起こります。
なぜこういったことが生じるのかというと、自分の課題をFAQに存在している言葉で引っ掛けなければいけないという、なかなかに難しい問題を含んでいるからです。最近の検索システムでは、一般的な類義語登録や各企業が提供しているサービスのドメイン固有の単語を登録するなどして、検索がうまくいくよう工夫しています。ですが、それでも実際のFAQサイトでは、検索がうまくいかず、欲しい情報にたどり着けないため、結局エンドユーザーが電話やメールで問い合わせするということが頻繁に起こっています。
この問題を解決するための一つの方法として、自然言語をクエリとした検索があります。検索といえば、n個の単語をスペースで区切って検索するものが一般的ですが、自然言語による検索では、人に会話で質問をするように、検索することができます。
例えば、Webサービスでログインパスワードを忘れた場合のFAQを検索したい場合:
単語検索: 「ログイン パスワード 忘れた」
自然言語検索: 「ログインパスワードを忘れたんだけどどうしたらいい？」
のような違いがあります。上記の例では、単語検索も簡単ですが、より複雑な問題になったときは、自然言語で検索したほうが問題を表現しやすいことは多々あると思います。
では、このような自然言語による検索システムを構築するにはどうしたらいいでしょうか。そのためには、Embeddingという技術を利用します。EmbeddingはChatGPTなどのLLMで利用されており、文章を入力すると、浮動小数点のベクトルが出力されます。ベクトルで出力されるということは、ベクトル間の距離を測れるということになり、つまり文章間の距離（関連性）を計算することができます。そのため、先程の自然言語検索の例では、予めFAQ記事をEmbeddingでベクトル化しておき、入力された文章もベクトルで表現し、各FAQ記事との距離を計算し、距離の近いものから表示することで、検索機能を実現できるのです。
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/22522506-1cbb-439c-9182-6ca1d059eda4/Untitled(1).png" alt="Untitled(1).png">
弊社の<a href="https://rightsupport.karte.io/">RightSupport by KARTE</a> (以下、RightSupport) でも上記のような仕組みで検索機能を実装しており、自然文による検索を提供しています。RightSupportでは、AzureのOpenAI ServiceのEmbeddingsを利用しています。
<a href="https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/openai/concepts/models#embeddings-models">https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/openai/concepts/models#embeddings-models</a>
RightSupportではEmbeddings APIを直接利用し、検索機能自体は独自に実装していますが、最近ではLLMを利用した自然言語クエリによる検索機能自体がPaaSとして提供されています。今回は、それらの検索機能がどんなものか使ってみます。試してみるサービスは、Google Cloud Platform (GCP) の<a href="https://cloud.google.com/vertex-ai-search-and-conversation?hl=ja">Vertex AI Search and Conversation</a>です。
<h2>Embeddings APIを利用した検索システム</h2>
Vertex AI Searchを使う前に、現状のRightSupportで行っている検索について簡単に説明しておきます。RightSupportでは、クライアント企業のFAQ記事をインポートし、FAQ検索ウィジェットとしてサイトのあらゆる場所に提供できるといった機能があります。このFAQ記事検索にOpen AIのEmbeddingsを利用しています。
機能としては以下のようになっています。
<ol>
<li>各FAQ記事をEmbeddings APIに投げて、ベクトル化し、CacheとDBに保存しておく</li>
<li>エンドユーザーが検索すると、その文言をEmbeddings APIに投げてベクトル化する</li>
<li>検索文言と各FAQ記事のコサイン類似度を計算し、1に近いものから順にFAQ一覧を表示する</li>
</ol>
Open AIのEmbeddingsはnormalizeされており、難しいことを考えず内積を取れば簡単に類似度を計ることができます。
実際の検索結果は下図のようになっており、自然文の検索文言に対してそれっぽい記事が引っかかっていることがわかります。検索文言のサポートウィジェットというのは、RightSupport内の機能の一つであり、サイト内にサポート用のウィジェットを出すための機能です。実際中身まで見てみると、1件目はその強調表示の設定方法そのものズバリであり、2件目はサポートウィジェットにおいて効果的な使い方の一つとして強調表示を設定する方法を案内しています。これらの結果から検索結果としては妥当な感じがします（定性評価になってはしまいますが…）。
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/9707e39d-53f8-434b-a095-8c16cf25581a/Untitled(2).png" alt="Untitled(2).png">
<h2>Vertex AI Search</h2>
次にVertex AI Seachを利用して、同じFAQで検索アプリケーションを作ってみます。Vertex AI Search and Conversationは、LLMを利用し検索やチャットボットなどを簡単に構築できるGCPのプロダクトです。今回は検索なので、Vertex AI Searchを利用します。設定方法に関しては公式のドキュメントやブログなどで色々と記事が出てるので割愛します。
Vertex AI SearchはGCP上では <code>検索と会話</code> という名前になっており、開くと以下のように作成した検索アプリなどが一覧として表示されます。
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/d7a1cfc2-e382-4c9c-b590-d6a8e17af67d/Untitled(3).png" alt="Untitled(3).png">
<h3>自然言語クエリ処理の利用</h3>
Vertex AI Searchで自然言語クエリを利用するためには<a href="https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/multi-turn-search">フォローアップ検索</a>をオンにする必要があります。フォローアップ検索を利用するにはデータストアと検索アプリの作成時に以下の設定をする必要があります。
<ul>
<li>データストアは非構造化データかウェブサイト
<ul>
<li>ウェブサイトの場合は <code>高度なインデックス登録</code> をオンにする</li>
</ul>
</li>
<li>検索アプリを作成するときに <code>高度なLLM機能</code> をオンにする</li>
</ul>
これらの設定を行い、検索アプリを作成することで自然言語クエリによる検索機能を作ることができます。実際に、弊社のプロダクトであるRightSupportのヘルプページ (<a href="https://help.rightsupport.karte.io/">https://help.rightsupport.karte.io</a>) のデータを元に検索アプリを作ってみました。
実際に検索してみます。RightSupportにはサポートウィジェットというWebサイト上にウィジェットを出す機能があり、またそのウィジェットをエンドユーザーが起こしたイベントに応じて強調表示する機能があります。その機能について調べてみます。
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/90dfb4d5-506c-4509-a433-6ec4de48c0ff/Group38.png" alt="Group38.png"> 
左図は構造化データを利用しフォローアップ検索をオフにした検索アプリで、右は非構造化データを利用しフォローアップ検索をオンにした検索アプリです。「サポートウィジェット　強調表示」のように単語を並べて検索した場合は、検索結果は違いますが、どちらもいずれかのFAQがヒットしており、また1つ目の結果は同じページでした（データの入れ方が違うため結果のUIが違いますが）。
次に「サポートウィジェットの強調表示設定について知りたい」という自然文による検索をしてみます。 
<img src="https://ik.imagekit.io/righttouch/ccd40469-9514-47aa-9f6b-811b29a28cb7/Group41.png" alt="Group41.png">
このように、フォローアップ検索がオフの場合は、検索になにもヒットしませんが、フォローアップ検索がオンの方ではそれっぽい検索結果が返ってきています。定性評価になってしまいますが、2件目以降（1件目の検索結果は同じなので）の結果は自然文による検索の方が欲しい情報が返ってきている感じがします。
これらのアプリは、さくっと1, 2時間くらいで出来ました。このように、Vertex AI Searchを使えば、LLMを利用した自然言語クエリによる検索を手軽に作ることができます。
Vertex AI Searchを使ったトライアルは、今回はここで終わりますが、次はAzureの <a href="https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/ai-services/ai-search">Azure AI Search</a> も試してみたいと思います。また、これらのサービスはただ自然言語クエリによる検索が出来るだけではなく、GoogleやBingの検索技術を色々と盛り込んだ高機能な検索やチャットボットのようなものになっています。自然言語処理の専門家がいなくても、高度な検索機能が手軽に作れるように技術が進化しているのは、小さなチームでトライを重ねている僕たちのようなスタートアップにとって、とても良い環境になったのを感じています。
またRightTouchには、こうしたLLMの活用をはじめ、最新の技術に積極的に触れて、プロダクトに活用できないかを考える環境・カルチャーがあります。RightTouchの取り組みや雰囲気に興味を持ってくださった方がいたら、ぜひカジュアルからお話できたら嬉しいです。
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