店舗オペレーションのマニュアル検索AIを全店で業務に定着
膨大な店舗マニュアル・通達から、スタッフの「これどうするんだっけ？」に即答するAIエージェント。検索のヒット精度を実際の質問ログで作り込み、繁忙時間帯でも使える応答品質まで引き上げた。
で実務での稼働に到達
膨大な店舗マニュアル・通達から、スタッフの「これどうするんだっけ？」に即答するAIエージェント。検索のヒット精度を実際の質問ログで作り込み、繁忙時間帯でも使える応答品質まで引き上げた。
試作から業務に定着させるまでの課題
試作は動く
誰でもここまでは作れる
試作で停止
精度・ガバナンスで大半が止まる
業務で使える
Wizit が担う領域
背景・課題
数百ページのマニュアルと日々の通達が更新され続け、現場スタッフが必要な手順をすぐに見つけられない。問い合わせが本部・店長に集中していた。
直面していた課題
- •マニュアル・通達が多く、最新の正しい手順にたどり着けない
- •本部・店長への同じ質問の繰り返しで負荷が高い
- •アルバイト含む多様なスタッフが、専門用語なしで使える必要がある
- •試作では一般的な質問にしか答えられず、現場の実問い合わせで精度不足
Wizitのアプローチ
現場の実際の質問ログを起点に、ヒットしてほしい手順に確実に当たるよう検索とチャンク設計を作り込み。曖昧な聞き方でも答えられる状態を目指した。
進め方の詳細
- ▸Phase1: 実問い合わせログから評価セットを作成し、検索のヒット精度を重点改善
- ▸Phase1: マニュアルの構造化・チャンク設計を見直し、最新版が必ず優先される仕組みに
- ▸Phase2: 店舗端末からの利用に向けたアクセス制御・利用ログを整備
- ▸Phase3・4: 全店展開後も未回答質問を収集し、本部側で改善を内製化
主な技術・仕組み
- マニュアル・通達のRAG（最新版優先）
- 口語・表記ゆれに強い検索設計
- 店舗端末向けのアクセス制御・利用ログ
- 未回答ログの収集と継続改善
この事例の仕組み
口語のあいまいな質問を正規化し、最新マニュアルの正しい手順に当てます。
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現場の聞き方を「当てる」工夫
- ▸実問い合わせログから評価セットを作成し、検索のヒット精度を改善
- ▸表記ゆれ・口語に強い検索設計＋最新版を必ず優先
- ▸未回答ログを集めて本部側で継続改善
試作止まりをどう避けたか
試作は「きれいな質問」には答えられた。定着の壁は、現場スタッフの曖昧で口語的な聞き方。実ログで「当たらない検索」を一つずつ直す作り込みに最も時間をかけた。
セキュリティ・ガバナンスへの対応
店舗端末からの利用を前提に、アクセス制御と利用ログを情報システム部門と設計。全店展開の運用ルールを整備した。
成果
| 項目 | 導入後の状態 |
|---|---|
| 本部・店長への定型問い合わせ | 現場で自己解決が可能に |
| 手順確認にかかる時間 | 即時回答で待ちが解消 |
| 回答ヒット率 | 実ログ評価で改善 |
※ 数値は守秘のため記載していません。代表と参画メンバーがこれまでに携わった、大手企業の AI 導入プロジェクトの件数です。企業名は守秘のため伏せています。
定性的な変化
- 新人スタッフでも即座に正しい手順にたどり着けるようになった
- 本部・店長が本来業務に集中できるようになった
- 「使われないツール」になりがちな社内検索が、現場に定着した
タイムライン
Phase1 出力の作り込み: 約2.5ヶ月 → Phase2 業務への展開 → Phase3/4 継続改善・内製化（運用中）
その後の横展開
フランチャイズ店舗・別ブランドへの横展開を実施中。
※ 守秘義務により、クライアント名および特定につながる固有情報は伏せています。