Expert-led AI Agents|専門家主導のAIエージェント

実際の顧客対応を任せられるAIエージェントを構築

Codeerでは、仕事を最もよく知る人がエージェントの判断、回答、引き継ぎを定義し、AIの支援を受けながらテスト、修正し、運用を開始できます。コーディングは不要です。

専門チームが定義交換を約束する前に注文と商品の状態を確認
AIが実行不足情報を集め、承認済みルールを適用
AIが運用開始前に検証専門家が定義した基準を満たす回答

教育、医療、物流、専門小売のチームが導入

AIが顧客対応に役立つことは分かっている
でも、そのまま任せられますか?

AIは良い回答をすることもあれば、間違えることもあります。すべての会話を確認することはできず、チームが承認していない対応を顧客に届けるわけにもいきません。 そこが課題です。

会話するだけではありません
必要な仕事まで進めます

仕事を最もよく知るチームが、回答、確認、引き継ぎの基準を自ら定義します。

回答

承認済みの文書、SOP、ナレッジベースに基づいて回答します。

収集

曖昧な依頼から、必要な受付情報、仕様、予約内容を揃えます。

検索

会話中に適切なポリシー、製品、手順を検索します。

引き継ぎ

対応を止めるべき場面を判断し、会話の文脈とともに担当者へ引き継ぎます。

専門チームが判断し、AIが実行を支援

重要な判断はチームが行い、 AIがエージェント構築を支援

一つの実例から始めると、CodeerのAIがチームへの質問、エージェント初稿の作成、テスト化、問題の発見、修正を支援します。チームが確認するのは、専門家の基準、引き継ぎの境界、運用開始の判断です。

1

AIに一つの実例を伝える

繰り返し起きる状況を自然な言葉で伝えると、Copilotが必要な点を質問し、エージェントの初稿を作ります。

2

重要な判断だけを確認

チームは、何を確認し、何を約束でき、いつ人へ戻すかだけを確認します。技術仕様を書く必要はありません。

3

AIがテストし、修正案を提示

AIが判断内容をテストに変え、重要なシナリオを実行し、基準に合わない箇所を見つけて修正を支援します。

4

運用開始はチームが承認

結果を確認して準備が整った版を承認します。その後も変更のたびにAIが同じ確認を再実行します。

同じようなチームでの Codeer活用例

あなたの仕事に近いシナリオを選んでください。

教育:AIティーチングアシスタント

利用者: 作文を見てもらえますか?結論に自信がありません。

AIエージェント: 先生の評価基準で確認しました。根拠は十分ですが、結論が要約にとどまっています。「だから何が言えるのか」を示せるよう、修正プランを用意しました。

→ 生徒はすぐにフィードバックを受け取り、教師は基準を下げずに指導を広げられます。

教育の詳細を見る →
専門家主導、AI支援

専門家が重要な判断を行い、 AIが繰り返し確認

チームがエージェントの判断方法と引き継ぎ条件を定義すると、CodeerのAIがその基準をテストに変え、運用開始前と変更後に自動検証します。

専門家の判断がエージェントの基準になる仕組みを見る →

重要な基準はチームが確認

実例を使い、何を確認し、何を約束でき、いつ人へ戻すべきかを定義します。

重要なシナリオはAIがテスト

運用開始前にAIが専門家のケースで確認し、エージェントを変更するたびに自動で再検証します。

範囲外は人へ引き継ぐ

情報不足、高リスク、承認範囲外の場合、エージェントは対応を止め、文脈とともに人へ引き継ぎます。

ChatGPTを直接使う場合と 何が違う?

ChatGPTは個人利用に便利です。しかし、顧客対応を直接任せる場合には、事前の検証と管理が必要です。

ChatGPT / 汎用AI専門チームが構築するCodeerエージェント
知識の参照元一般的なインターネット情報承認済みの文書、SOP、ポリシー
品質管理正しく動くことを期待するだけAIが運用開始前に実際のシナリオをテスト
誤りがある場合顧客からの苦情で初めて気づくAIがテスト段階で問題を検出
ブランドの話し方一般的なAIの口調あなたの対応方法に沿って回答
対応範囲答えるべきでない内容にも回答する必要な場面で止まり、人へ引き継ぐ
利用できる場所ChatGPT内のみLINE、Slack、Messenger、Instagram、Webサイトウィジェット、専用URL
会話データChatGPT内に保存自社で管理し、追跡、分析、改善
要点:一般的なツールは素早く作れても、正しく動くかを十分に確認できないことがあります。企業向け製品は管理機能が豊富でも、高額で複雑です。Codeerなら、コーディングなしで数日で構築し、AIがどう答えるかを公開前に確認できます。

よくある質問

専門知識を伝えれば、AIが最初のエージェント構築を支援

一つの実例を伝えると、AIが質問、構築、テスト、修正を支援します。チームが確認するのは、重要な基準と運用開始の判断です。