102.製品DB連動AIチャット導入
AIチャットを“営業の代替"にするなら、製品DB連動が必須。仕様・互換・選定条件まで、DB参照で回答精度を上げます。
AIチャットが期待外れになる最大の原因は、製品情報が“文章"に散らばっていることです。 B2B製造業の質問は、用途・条件・規格・寸法・材質・互換・納期など、構造化データでないと正確に答えられません。ページの文章だけを参照すると、回答が曖昧になり、誤回答リスクが上がります。 本サービスでは、製品DB(商品マスタ/仕様DB/互換表/在庫・納期情報など)と連動するAIチャットを導入します。チャットがユーザーの条件を聞き取り、DBから該当候補を提示し、根拠(仕様値・適合条件)を示した上で、見積・資料DL・問い合わせにスムーズに接続します。 ■提供内容(3点) ・1.製品DB設計/整備(AI参照に耐える項目・正規化) ・2.AIチャット導入(DB参照回答、候補提示、根拠表示) ・3.営業導線連携(見積条件回収、フォーム/CRM連携、運用設計) ※まず「製品点数」と「ユーザーからよく来る質問(互換/選定/見積)」を教えてください。最適なDB項目から設計します。
基本情報
■こんなお悩みに ・製品点数が多く、ユーザーが適合品を選べない ・技術質問が複雑で、営業が一次対応しきれない ・AIチャットを入れたが回答が曖昧で使われない ・互換・選定条件を毎回メールで往復している ・見積に必要情報が揃わず、商談化が遅い ■提供内容(詳細) ・1)製品DBの情報設計(AIが“検索・比較"できる形へ) ・2)チャットの“選定支援"設計(質問→候補提示の流れ) ・3)ガードレール(誤回答・事故を防ぐ) ・4)運用・更新設計(DBが育つほど精度が上がる) ■成果物(納品物) ・製品DB項目定義(データ辞書：項目、型、単位、必須/任意) ・DB構造(カテゴリ、属性、互換、関連資料) ・チャット設計(入口、質問フロー、候補提示、根拠表示) ・導線連携(見積フォーム、資料DL、問い合わせ、CRM/台帳) ・管理画面要件(更新、承認、履歴、検索)※必要に応じ ・運用ルール(更新手順、ガードレール、ログ改善) ・KPI設計(自己解決率、候補提示到達率、見積CV、商談化)
価格情報
■400万円〜2,000万円(DB規模・連携範囲で変動) ・ライト(小規模DB＋基本選定チャット)：400〜700万円 ・標準(互換/比較、導線分岐、運用設計まで)：700〜1,200万円 ・拡張(多SKU大規模、CRM/在庫/ERP連携、管理画面込み)：1,200〜2,000万円 ※要見積
納期
用途／実績例
■用途 ・適合品の自己解決(問い合わせ前の選定支援) ・見積に必要情報の標準回収(商談化の高速化) ・技術質問の一次対応自動化(工数削減) ・製品点数が多い企業の“探せない問題"解消 ・AI回答精度の安定(DB根拠で答える) ■実績例 ・多SKU製造業→条件ヒアリング型チャットで候補提示を実現 ・互換問い合わせが多い→互換表DB化で往復を削減 ・見積前提の条件整理→必要情報回収で商談化を前進 ■進め方 ・1.現状整理：製品数、カテゴリ、既存DB/Excel、問い合わせ内容 ・2.DB設計：AI参照のための必須項目と正規化を決定 ・3.チャット設計：選定/互換/見積のフローを確定 ・4.実装：DB整備、チャット導入、計測設定 ・5.テスト：代表質問で精度検証(誤回答/不足条件の洗い出し) ・6.運用：月次でDBと回答を改善(伴走可)
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