■問い合わせ傾向を可視化し、「次に追加すべきナレッジ」の判断材料に

社内ヘルプデスクや顧客向けFAQでは、利用者から寄せられる質問そのものが、ナレッジ改善の重要な材料になります。繰り返し質問されるテーマや利用状況の変化を把握できれば、どの情報を優先して整備すべきかを判断しやすくなります。
chai+では、寄せられた質問の傾向を集計・可視化し、コンテンツ改善や施策検討の材料として活用できます。今回のアクセス分析拡充により、ボットの利用状況を確認する視点を増やし、改善施策を検討しやすい環境を強化しました。
これにより、担当者が問い合わせログを漫然と読み返すのではなく、データから改善テーマを見つけ、必要なナレッジの追加・更新へつなげるPDCAを回しやすくします。

■学習データ・FAQ・プロンプト改善を、利用データから継続的に実施

分析で課題を把握しても、改善手段が別々のツールに分かれていては運用負荷が高まります。chai+は、社内マニュアルや商品資料、社内規程などを学習させ、企業固有のナレッジに基づいて回答する法人向けRAG・AIエージェントです。
利用状況から改善ポイントを確認し、必要に応じて学習データやFAQ、回答ルールとなるプロンプトを見直すことで、分析から改善までを継続的な運用につなげることができます。
2026年9月アップデートでは、FAQ生成時に参照する情報が適切に反映されるようコンテキスト取得処理を改善したほか、プロンプトテンプレート機能も拡充。ボットの作成・設定をより効率的に行えるよう改善しています。

■Webサイトの学習も自動再学習。分析後の改善を支えるデータ基盤を強化

Webサイトを学習対象とする場合、ページ数が多いサイトでは、一度の学習処理で取得しきれず未学習のURLが残る場合があります。未学習ページがあると、必要な情報が回答に反映されず、利用者の質問に十分対応できない可能性があります。
9月アップデートでは、スケジュール学習完了後に未学習URLを自動確認し、対象URLが残っている場合に自動で再学習する機能を追加しました。これにより、一度で取得しきれなかったWeb情報も追加学習しやすくなります。