AI・チャットボット開発 (RPA開発 リード情報取得) の依頼・外注

あなたのWebサイトに、公開情報を活かしたナレッジ型のAIチャットボットを導入します。

「同じような問い合わせが何度も来る」
「営業時間外にも案内できるようにしたい」
「FAQページはあるけど、うまく活用できていない」
そんなお悩みに対して、Webサイト上の情報をもとに自動で案内できるAIチャットボットを構築・導入いたします。

このサービスは、WordPressサイトや企業サイト、サービスサイトなどに対して、FAQ対応・サービス案内・問い合わせ前の自己解決サポートを行えるチャットボットを導入したい方に向いています。

対応内容

• ・AIチャットボットの導入
• ・公開ページ、FAQ、案内ページなどの読み込み設定
• ・基本的な回答内容の初期調整
• ・WordPressサイトへの設置対応
• ・必要に応じたクイック質問ボタンや導線設計の追加

このような方におすすめです

• ・企業サイトやサービスサイトにAIチャットボットを設置したい方
• ・FAQ対応や問い合わせ対応の負担を減らしたい方
• ・Webサイトの公開情報をもっと有効活用したい方
• ・まずは小さく導入して、今後育てていきたい方

特徴

• ・Webサイトの公開情報を活かしたナレッジ型AIチャットボット
• ・FAQだけでなく、サービス内容の案内にも活用可能
• ・営業時間外でも自動で案内できる
• ・WordPressサイトへの導入にも対応
• ・既存サイトの情報を“使える資産”として活かせる

プランの違い
ベーシック：
公開情報をもとにした基本FAQ対応AIチャットボットを導入します。

スタンダード：
FAQ対応に加え、案内強化・回答精度調整まで含めて導入します。

プレミアム：
導入に加え、回答設計や導線調整まで含めた本格的なAIチャットボットを構築します。

まずは「うちのサイトにも入れられる？」という段階でも大丈夫です。
サイトの内容や目的に応じて、導入しやすい形をご提案いたします。

貢献
・ビジュアルエディタのプロトタイプの作成と、UIのブラッシュアップ
・ビジュアルプログラムの実行処理や、JSON形式での実行状態の保持などを実装
・プロジェクトリーダー

技術的工夫点
・ビジュアルプログラミングのノードエディタをほぼフルスクラッチで自作
・LIFF / LINE Messaging API / Share・Target Picker / Deep Linkなどを利用し、シームレスなUXを実現
・ビジュアルプログラムの実行処理をNode.jsで作成し、フロントにBundleするほか、FunctionsとしてデプロイしサーバーからHTTPS経由で利用可能にした

利用技術
・フロントエンド: TypeScript, Next.js, Tailwind.css, LIFF, MUI, Vercel, LINE Login, LINE Bot
・バックエンド: TypeScript, React, Next.js, Tailwind.css, MUI, Vercel
・その他: github_actions

開発期間
2022-07 ~ 2022-9（3か月）

担当
リーダー, ノードエディタ, プログラムの実行処理, LIFF繋ぎこみ

メンバー
6人（フロント4人、バックエンド2人）

発表
大学の実習, 技育展, ヒーローズリーグ

御社専用のAIチャットボットを構築します！

こんなお悩みありませんか？

• 同じ質問に何度も対応してる
• マニュアルあるのに「どこ？」って聞かれる
• 営業時間外の問い合わせに対応できてない

資料やFAQをいただくだけで、御社専用のチャットボットを作ります。

◆ こんなボットが作れます！

• 社内QAボット（マニュアル検索を自動化）
• カスタマーサポートボット（問い合わせの一次対応）
• Slack/Teams連携ボット（チャットで質問→即回答）
• Webサイト埋め込みボット（お客様向けFAQ対応）

◆ なぜ私に頼むメリットがあるか
自社でAIエージェントを複数開発・運用しています。
「AIで何ができるか」を実体験から提案できるので、
実際に使えるチャットボットをお届けします。

◆ 進め方

1. ヒアリング（どんな質問に答えたいか整理）
2. 開発・テスト
3. 納品・使い方説明・運用サポート

ゼロから悩まない。
叩き台から磨き上げる、新しいサビ管業務へ。

こんなお悩みありませんか？

・個別支援計画を毎回ゼロから作るのが重い
・アセスメントやモニタリングは丁寧に行っているのに、
　文章化で手が止まる
・利用者様が多く、管理業務も重なり時間が足りない
・本当はもっと利用者様との対話に時間を使いたい

お気持ち、痛いほど分かります。
その負担、現役サビ管の私自身が経験してきました。

　
■解決策｜“右腕”が叩き台をつくる
『サビ管の右腕くん』は、共同生活援助に特化した個別支援計画案作成ツールです。
ChatGPTまたGeminiのアカウントがあれば即導入が可能です。

アセスメントやモニタリング情報を入力するだけで、意思決定支援の視点を踏まえ、生活支援の観点を整理した計画の叩き台を自動生成。

✔ ゼロ→1の負担を大幅軽減
✔ 思考を整理しながら文章化
✔ 修正・ブラッシュアップに集中
✔ 利用者様理解に使う時間を確保

主役はあくまでサービス管理責任者であるあなた。
本ツールは、その専門性を支える“右腕”です。
　
　
■自己紹介と開発背景
私は法人を経営しながら、障がい者グループホームのサービス管理責任者として現場に立っています。
これまで管理者やサビ管を任せていた時期もありましたが、業務負担の重さから継続が難しい現実を何度も見てきました。

私自身も文書作成に追われる毎日。

その中で
「このままでは、本来大切な支援の時間が削られる」
「この負担を減らせないか」

と本気で考え、開発したのが『サビ管の右腕くん』です。
実際に自施設で活用し、業務の心理的・時間的負担が大きく軽減されました。
　
　
■サービス内容
・『サビ管の右腕くん』利用URL提供
・入力例付き活用スタートガイドPDF
　（安全活用のポイント解説）

AIが初めての方でも、ガイドに沿って入力すればすぐ使えます。
　
　
■ご利用の流れ
① ご購入
② URLとPDFをお渡し
③ 情報入力
④ 生成された案を確認・調整して完成

すぐに実務へ導入可能です。
　
　
最後に

共同生活援助は「暮らし」を支える仕事。
書類に追われるのではなく、利用者様と向き合う時間を守りませんか。

『サビ管の右腕くん』が、その一助になります。

忙しいサビ管業務を、ここから一緒に変えていきましょう。
　
　

　
　
AIリスキリングを通じて習得したノーコード・ローコード技術を駆使し、チャットボット構築、画像・動画制作、電子書籍出版など、多様な分野に応用してきた経験があります。
「何から始めればいいかわからない」という方の最初の一歩を、丁寧にサポートします。
　
　
◆以下のような業務・課題に対応しています。
障害福祉サービス事業所、共同生活援助の個別支援計画作成、サービス管理責任者（サビ管）の書類業務、アセスメント・モニタリングの文章化、支援計画書や支援記録の整理、書類業務の効率化・標準化・DX化、テンプレートや叩き台作成、AI【ChatGPT（GPTs）/Gemini（Gem）】を活用した業務支援など。

LINE公式アカウントとWebサイト、社内システム、RPAを連携したAIチャットボットを、中小企業、サービス業、EC、医療、教育などの業務効率化と自動化に向けて設計・開発・運用支援します。お客様には、AI導入に対する不安をできるだけ抑えながら、実際に成果を実感できるサービスを提供することを重視しています。

まず、ヒアリング・要件整理フェーズでは、お客様の問い合わせ状況（電話、メール、Webフォーム、LINE、社内チャット）と、よくある質問内容を整理し、AIチャットボットが対応する一次対応と、人間が対応すべき二次対応を明確に分けます。
この段階で、AIチャットボットを導入する目的とKPIを設定し、「問い合わせ対応時間の削減率」「手動対応件数」「FAQ回答率」「AI対応率」など、数値で効果を確認できる指標をクライアントと共有します。

次に、データ構築・RAG設計フェーズでは、FAQ、社内マニュアル、規則、商品情報、レポート資料などをテキストデータとして整理し、LLM（大規模言語モデル）とベクトル検索を組み合わせたRAG構成を構築します。
Pythonを用いて、ドキュメントの分割、埋め込みベクトル化、検索精度の検証を行い、回答の一致性と信頼性を担保します。これにより、クライアントの質問に対して、正確な情報源に基づいた自然な回答をAIチャットボットが返せるようになります。

バックエンド・API設計フェーズでは、FastAPIやFlaskを用いて、LINE公式アカウント、Webサイト、社内チャット、SMS、RPAなど複数のメッセージングプラットフォームとのAPI連携を設計し、ユーザーからの質問を受け取り、RAGで検索・生成した回答を返す一連のフローを構築します。
AIチャットボットの応答遅延を最小限に抑え、社内利用者・外部利用者の双方がストレスなく必要な情報を取得できるように設計します。

RPA＋AI連携フェーズでは、RPAツール（UiPathやPower Automateなど）とAIチャットボットを連携させ、チャット上の自然な指示（例：「Excelに入力してほしい」「レポートを作成してほしい」「申請書類を出力してほしい」）をもとに、バックエンドのRPAを自動実行する仕組みを構築します。
これにより、単発の問い合わせ対応だけでなく、社内業務の一部まで自動化し、人間の担当者はより高度な判断や対応に集中できるようになります。
また、この構成により、AIチャットボットの導入効果やROI（投資対効果）を定量的に可視化し、クライアントのWeb施策にも活用できます。

運用・改善フェーズでは、導入前後の効果を定期的にレビューし、ログとKPIを可視化しながら、AIチャットボットの回答精度を継続的に改善します。導入後は、問い合わせ内容を分析し、SEOキーワードや顧客ニーズを可視化したうえで、クライアントのホームページやWebコンテンツに反映させることで、SEO流入の増加にもつなげます。

カスタム・コンサルティングフェーズでは、社内システム、CRM、SFA、勤怠、経費、RPAなど、最大3〜5システムとの連携設計を行い、社内業務全体をAIチャットボットとRPAの組み合わせで最適化するフルカスタム案件を提供します。
このフェーズでは、クライアントの業務プロセス、ITシステム、運用体制を踏まえた個別設計と、導入後の運用継続支援を一貫して行います。

医療機関向けAIチャットボット開発（要件定義〜実装・運用まで一貫対応）

本プロジェクトでは、医療機関の問い合わせ対応を効率化し、患者体験を向上させるためのAIチャットボット（予約案内・診療案内・書類手続き支援）を企画・開発しました。単なるFAQ自動化ではなく、医療特有の表記揺れ・専門用語・症状説明などを前提とした高精度な自然言語処理基盤の構築を担当しました。

■ 課題設定

導入前の医療機関では、予約変更・初診可否・必要書類に関する電話問い合わせが多く、

1件あたりの対応に平均4〜6分
忙しい時間帯に電話がつながらない
不正確な情報伝達のリスク
が課題として顕在化していました。
また「単純なキーワードマッチ型チャットボットでは医療特有の問い合わせに対応できない」という問題もあり、高精度・低誤検知・説明可能性が求められました。
■ 実施した取り組み（How）

課題の性質に応じて、以下のように技術選定と設計を行いました。

医療NLP前処理パイプラインの構築
症状・薬品名・検査名の表記ゆれを正規化
MeCab＋辞書拡張により医療用語の分かち書きを最適化
ノイズ除去と固有表現抽出により検索精度を改善
対話ログのクラスタリングとFAQ再設計
過去数万件のログをTF-IDF＋K-meansで自動分類
問い合わせボリュームの大きいカテゴリを特定し、回答文章を医療従事者と共に監修
精度改善のためのフィードバックループ（誤分類ログの収集→再学習→しきい値調整）を構築
バックエンド基盤の安定化
FastAPIでAPIを構築し、レスポンスを平均150ms以内に最適化
Celery＋Redisでバッチ処理を非同期化し、混雑時間帯の負荷を分散
ログ分析基盤を設計し、日次で改善指標（誤検知率・ユーザー離脱率）を可視化
■ 成果

導入後3ヶ月で、以下のような具体的な改善を実現しました。

問い合わせ対応時間を66%削減（平均4.8分 → 1.6分）
誤検知率を32% → 11%へ改善（高精度NLPにより）
患者側の自己解決率が23%向上
職員の電話対応時間が削減され、月20時間以上の工数削減を達成
医療機関アンケートでユーザー満足度がNPS +13ポイント改善

単なる自動応答ではなく、医療機関の業務負荷を確実に下げながら、安全かつ正確な情報提供ができるチャットボットとして評価されています。