AI Assistants
業務用に作った AI アシスタント（Gemini の Gem）
Gemini には、目的ごとに指示文をあらかじめ用意しておける「Gem」という仕組みがあります。現場でよく発生する作業に合わせて指示文を組み、その場で使えるアシスタントとして配ったものです。こちらも就業先の業務環境で作成・運用しているため、課題と解決方針のみ記載しています。
書き起こしから対応履歴を作るアシスタント
- 課題
- 通話が終わったあとの履歴入力に時間がかかっていました。書き方も人によってばらつきがあり、あとから探しにくい状態でした
- 解決
- 音声の書き起こしを貼り付けるだけで、そのまま登録できる「要約」と「読みやすく整えた全文」が出てくる指示文を組みました。「えー」「あの」のような言い淀みを消し、オペレーターとお客様の発言を分けて整えます。社員番号の形（数字だけか、アルファベットで始まるか）で自社の社員かグループ会社の社員かを見分け、取り出す項目を切り替えます
- 成果
- 入力時間が減り、書き方も揃いました。貼り付けたときに改行が崩れたり余計な装飾が入ったりしないよう、飾りを使わない形で出力させています
応対品質の評価アシスタント
- 課題
- 応対の品質チェックを担当者が行う場合、一件ずつ内容を確認する必要があり、時間がかかります。採点する人によって評価がぶれると、結果への納得感も損なわれます
- 解決
- 14項目の評価基準を指示文に組み込み、応対履歴を読ませると100点満点で採点されるようにしました。「保留が発生しなかった場合は減点しない」といった実務上の例外も条件として入れてあります。あわせて、AI が事実にないことを書かないよう、自分で確かめてから答える手順も指示に含めました
- 成果
- 採点の基準が一定になり、確認にかかる時間も短くできます。点数だけでなく「次回から使える具体的な言い回し」まで出すようにしたので、評価だけの道具ではなく育成にも使えます。結果はタブ区切りで出るため、スプレッドシートに1回貼るだけで所定の位置に収まり、集計用の計算式も一緒に出てきます
チャットの記録をナレッジにするアシスタント
- 課題
- Google チャットでやり取りされた対応方法やトラブルの知見が、そのまま流れて消えていました。あとで使える形にまとめ直すには手作業が必要でした
- 解決
- チャットのやり取りを貼り付けると、「対象となる条件」「起きたこと」「対応の手順」に分けた文書の形で出てくるようにしました。@メンションは氏名に置き換えます。あとで NotebookLM に読み込ませて検索する前提なので、AI が迷わず拾える素直な構成にしてあります
- 成果
- 「出力しました」のような前置きを書かせず、最初から最後までひと続きで出るようにしたので、コピーを1回押すだけで終わります。発信者と日付を自動で拾って末尾に残すため、いつの情報かが分かります