【2025年】FAQシステムのランキング！おすすめサービス

「OfficeBot」は多種大量の社内ドキュメントを投入しても、最初からRAGの正確性が平均90％超で、 ●Copilotの２倍の性能！ ●画像認識で抽象的な構造物も読解！ 他サービスにない脅威の高性能を誇るRAGサービスです。 複雑な表の読み取りや、画像内の文字・スキャンした紙資料をOCRでテキスト化、さらにグラフ・イラスト・写真・説明図などのオブジェクトも高精度な画像認識で言語化するため、多様な資料がそのままRAGに利用することが可能になり、問い合わせ対応や業務ノウハウの共有が一層効率化できます。 ■初めから高性能 OfficeBotは他社にはない3つの工夫で本当に業務利用できる高性能なレベルのRAGサービスだと評価いただいています。 【読み取り（データ前処理）の工夫】 ・レイアウト認識 - 資料のレイアウトを考慮した読み取り ・画像内の文字認識 - 画像内の文字やスキャンデータもOCRして読み取り ・抽象的な構造物の画像認識 - 図・グラフ・イラストなどの読み取り ・テーブル構造認識 - 複雑な表もMarkdown化して読み取り 【検索の工夫】 ・最先端の検索アルゴリズム 　全文検索とベクトル検索に加えて、検索キーワードの意味や意図を理解し、その解釈に基づいて関連性の高い文書を探すセマンティック検索を実装 ・検索クエリの最適化（Azure AI Search） 【生成の工夫】 ・独自辞書 　社内独自の用語でも正しく回答 ・多言語対応 　多種言語でも利用可能 ■Copilotの２倍の性能！ Microsoft社が提供しているCopilotをはじめ、多数の製品でもRAGは実践できますが、仕組みには各社で大きい違いがあります。 他社製品との比較を行った結果、精度には約2倍の差がありました。 - どういった機能や性能がCopilotの２倍なのか？ - 仕組みにどんな違いがあるのか？ こちら客観的なデータとして性能評価レポートを公開しています！ 本レポートでは、具体的にCopilotとOfficeBotとの回答結果の違いなども比較・検証しています。 もしご興味があるお客様はぜひ資料ダウンロードください！（個別ご案内させていただきますので、その旨お伝えください） ■画像認識で抽象的な構造物も読解できます！ OfficeBotはグラフやイラスト、写真、説明図（設計図やアーキテクチャなど）なども独自の画像認識技術で読解し、回答を生成してくれます。 もちろん画像の多い帳票や、スキャンした紙帳票にも対応！ 貴社でお持ちのマニュアルや設計書などそのままで高性能なRAGとして利用でき、その正確性を高く評価いただき、お客様の中には社内問合せが98％も軽減したというお声もいただいております。

AI-FAQボットはヘルプデスクや総務・サポート窓口などの問い合わせ対応を自動化するFAQチャットボットサービスです。日々繰り返されるお問い合わせやルーチンワークをAI-FAQボットに担当させることで、業務の負荷を軽減し、課題解決をサポートします。初めに質問と回答を入力したデータを用意するだけで、手間のかかる事前学習は不要です。 direct、LINE WORKS、Chatwork、Slack、Teamsなど普段お使いのビジネスチャットと連携してお使いいただくことも可能です。

HiTTOは社内の情報を体系化し、組織全体の生産性向上に貢献します。 ----------------------- ▼解決する課題１▼ ・同じような問い合わせが多く寄せられ、本来集中すべき業務に時間を割けない ・マニュアルに掲載していても、それらをよく見ずに問い合わせしてくる ▼解決する課題２▼ ・いつまでも「あの資料（情報）どこだっけ？」から抜け出せない ・社員が持つ暗黙知や会社に眠る有益な情報を、情報資産として活かせていない ▼解決する課題３▼ ・特定の担当者に業務や問い合わせ対応が集中し、残業などに繋がってしまう ・会社としての情報資産を溜められていないので、退職してしまった際に困る ----------------------- ▼ソリューション１▼ ・同じような問い合わせや、マニュアルに記載の内容もチャットボットが自動で回答 ・問い合わせ対応は自動だから、本来集中すべき業務に時間を割ける ▼ソリューション２▼ ・社員の持つ社内情報がデータベースに集約されて、会社の情報資産に ・社内情報の管理に特化したデータ構造だから一元管理が簡単 ▼ソリューション３▼ ・「あの人しか知らない」を「みんな知ってる」へ ・欲しい情報へすぐたどり着けるチャット体験

15万社導入！複数チャネルを一元管理　問合せ業務のDX化を推進 Freshdeskは、多様な方々からの、メール、フォーム、電話、Slack、Teams、LINEなど、複数のチャネルからのお問い合わせを、一元管理し、それをチームや組織で共有することで、抜け漏れを無くし、問い合わせへの対応品質を向上させることができる問い合わせ対応ツールです。多機能なのに使いやすいことから、世界では15万社以上の企業に利用され、世界的なITレビューサイトのG2crowdでは2022年ベストソフトウェアを受賞しています。

KotaMi（コタミ）は、AIがFAQの内容を分析し学習するFAQサービスで、問い合わせ対応の効率化が可能です。 更にナレッジの蓄積・共有が可能です。 ●Point1　聞きたい事を文章で検索！ 　　人に問い合わせをするかのように、聞きたい事を文章で検索できます。 　　検索結果を利用者が評価することで、求めているFAQをAIが学習し、 　　使えば使うほど答えにたどり着きやすくなる『答えに導くFAQ』です。 ●Point2　ナレッジの蓄積が可能！ 　　FAQでは解決しない場合でも『誰か教えて！』を活用すれば、 　　ユーザー間で知識を共有し、解決に導く事が出来ます。 　　解決した質問内容はFAQとして公開することにより、ナレッジとして蓄積していくことが可能です。 ●Point3　メンテナンスも簡単！ 　　WEB上の編集ツールで、簡単にFAQの作成・編集が可能です。 　　文書をそのまま登録することも可能で、直接文書内を検索することができます。 　　さらに、統計情報から必要とされているFAQがわかります。 【公式HP https://kotami.scm-net.co.jp/】

「AI Messenger Chatbot」は、Web上やSNS上でのAIチャット・有人チャットを通して、離脱率防止やCVR向上、カスタマーサポートでの満足度向上を実現するサービスです。 電話対応の自動化をご検討の方は「AI Messenger Voicebot」も併せてご覧ください。

オトコルのおすすめポイントは、発信業務を自動化できる点です。 発信したいメッセージを録音、もしくはテキスト入力で作成しアップロードすると、登録した宛先へ一斉に電話発信してくれます。番号プッシュで回答可能な質問を用意することで、分岐メッセージの設定も行えます。顧客の回答結果がデータベースに貯まるほか、通話件数や成立割合なども一元管理可能です。 これまで人力で行っていた電話業務を自動化することによって、工数や心理的負担を軽減できます。さらに、1時間に5,000件（※）発信できるため、教育コストも抑えつつ生産性を上げられます。 時間や人件費、心理的な負担を削減したい企業へおすすめのコールセンターシステムです。 ※オトコル（https://autocall.app/）公式サイト（2022年10月閲覧）

LINC Biz bot はシャープ子会社の株式会社AIoTクラウドが提供する、FAQチャットボットです。 文章で入力されたお問い合せに自動対応でき、<b>お客様サポート</b>や<b>社内ヘルプデスク</b>などでご活用頂けます。 シャープのお客様サポートでコンシューマー向け製品のお問い合せ対応に採用されているほか、PCのお問い合せ対応、社内ヘルプデスクにも採用されております。 <br> <b>『チャットボットを導入したいけれど、精度や導入前後のチューニングコストが心配...』</b> <br> こんな不安をお持ちではないでしょうか？ 導入時に想定していなかった質問に対しては、チャットボットは正確に回答を提示できません。チャットボットが正確に回答できるようにするためには、過去の問い合せの内容をもとに、精度向上のチューニングが重要です。 LINC Biz botの最大の特徴は、専門的な知識が無くても、<b>担当者ご自身で</b>、<b>すぐに</b>、<b>簡単に</b>、チューニングを行っていただけることです。 過去のお問い合せの内容から、把握が難しい隠れたユーザーニーズやサイレントクレームを捉えられることもメリットです。

AI-Qは顧客対応用のチャットボットやコールセンターなどのFAQシステムとして導入できるAIシステムです。 AI運用に不安をいだいていませんか？当社は国内最多人数のプロフェッショナル集団がサポートしますので心配不要です。 IBM Watson日本語版を用いた国内初のAIお問合せシステムとして発売し、社内用はもちろん社外用のFAQシステムとしても多くの実績を残しています。 SNS連携も可能でLINEやTeams経由でのご利用も可能です。 多言語対応、オペレーターへのエスカレーション機能もございます。

sAI Searchは用途ごとに3種類のインターフェイスを提供しています 1,チャットボットのように全てのWebページに埋め込める「FAQ Window」 2,顧客向けの「FAQページ」 3,コールセンター向けのオペレーター向け「FAQシステム」 さらに、CRMとの連携によりユーザーごとに異なる回答内容を出し分けすることも可能です。