AI DEVELOPMENT
RAGで実現する
サイト内案内チャット
サイトに掲載した情報をもとに、訪問者の疑問へAIが案内するチャットボットを構築します。
OVERVIEW
サイトの「案内係」として働くAI
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIに知識を丸ごと覚えさせるのではなく、 サイト内の文章を検索してから回答する仕組みです。
「どんな制作ができますか？」「料金の目安は？」「AI導入の流れは？」—— 訪問者がサイト内で迷いがちな質問に、掲載コンテンツに沿って案内します。
Webサイト制作とセットで導入できるほか、既存サイトへの後付けにも対応しています。
FEATURES
できること
サイト内容に基づく案内
掲載しているサービス説明・FAQ・料金の考え方などをもとに、サイトの文脈に沿った回答を返します。
24時間いつでも対応
営業時間外でも訪問者の疑問にすぐ応答。問い合わせフォームへ進む前の不安を解消できます。
問い合わせの質を高める
よくある質問をチャットで先に案内することで、本当に相談したい内容だけが届きやすくなります。
HOW IT WORKS
RAGの仕組み
1
サイト内テキストを収集
サービスページ・ブログ・FAQなど、案内に使いたい文章を整理して取り込みます。
2
ベクトルDBへ保存
文章を分割し、Embedding（ベクトル）に変換してベクトルDBに保存します。
3
関連情報を検索（RAG）
訪問者の質問に近い意味の文章をベクトル検索で見つけ、回答の根拠とします。
4
LLMが回答を生成
検索で得た情報をLLMに渡し、自然な日本語でサイト内案内として回答します。
TECH STACK
技術構成
Nuxt.js
チャットUI・API連携・サイト本体のフロントエンド
LLM
検索結果をもとに、自然な案内文を生成
ベクトルDB
サイト文章のEmbeddingを保存し、意味検索を実行
USE CASES
活用シーン
- ✓「どんなサービスがありますか？」といった初回訪問者への案内
- ✓料金・制作の流れ・対応エリアなどのFAQ対応
- ✓お問い合わせ前の要件整理・ヒアリング補助
- ✓ブログ記事や実績ページへの誘導