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顧客対応のDX化研修~ChatGPTでAIチャットボットを開発する(3日間)

顧客対応のDX化研修~ChatGPTでAIチャットボットを開発する(3日間)

AIチャットボットの開発から運用までを学び、お客さまの質問対応を改善する

研修No.B PRG606-8200-5533

対象者

  • 全階層

・業務でチャットボットを使用している方
・自社でチャットボットを作成し、お客さま対応を行いたい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 顧客対応に多くの時間がかかっており、業務改善・効率化を行いたい
  • 例外の質問が多く定型文での対応が難しいため、チャットボットを導入できていない
  • チャットボットを今より安価に使用したい

研修内容・特徴outline・feature

顧客対応を効率化するためにAIチャットボットを開発する研修です。人の手で顧客対応を行う場合、ミスが発生したり時間がかかったりと非効率になりがちです。AIを活用することで質問への柔軟な回答ができ、複雑な質問にも答えられるようになります。そこで本研修では実際にPCを操作しながら、チャットボットの具体的な作成方法や導入手順、運用後に確認すべきことや改善方法を学びます。

今回はChatGPTに加え、Pythonを使用してAIチャットボットを開発します。初心者の方を想定していますので、プログラミングの知識がない方でも問題なく受講できます。

*この研修ではPCを使用します*
*事前にChatGPTのAPIコードを必ずご準備ください(有料プランへの加入が必要です)*

研修のゴールgoal

  • ①ChatGPTとチャットボットの違いがわかる
  • ②AIチャットボットを作成できる
  • ③チャットボットの運用方法を理解する

研修プログラム例program

内容
手法
  • 1.業務効率化を考える
    (1)業務効率化で行う施策の種類
    ①「ムリ」をなくす ②「ムダ」をなくす ③「ムラ」をなくす
    (2)DXとは何か
    (3)顧客対応におけるDXとは
    【ワーク】デジタル技術を使って業務を効率化できそうな顧客対応業務を考える
講義
ワーク
  • 2.AIチャットボットを知る
    (1)AIチャットボットとは何か
    (2)AIチャットボットの活用事例
講義
  • 3.ChatGPTを知る
    (1)ChatGPTとは何か
    (2)ChatGPTとAIチャットボットの違い
    (3)チャットボットの作成でChatGPTを使用する理由
講義
  • 4.Pythonを学ぶ
    (1)Pythonとは何か
    (2)チャットボットの作成でPythonを使用する理由
    (3)Python基本文法
    ①文字の出力 ②数値の計算 ③データの管理方法(変数、リスト、辞書)
    ④制御文(if文:条件分岐、for文:繰り返し処理)
    ⑤複雑な処理の実行(関数、メソッド)
    ⑥便利な機能がまとめられたツール(ライブラリ)
講義
ワーク
  • 5.チャットボットを開発する
    (1)チャットボット開発の概要
    ①チャットボット開発手順
    ②チャットボット開発で使用するライブラリ
    ・Streamlit(Webアプリ作成時に使用)
    ・LangChain(会話のテンプレート作成時に使用)
    (2)ChatGPT APIコードを確認する
    (3)Web上で質問できるフォームをつくる
    (4)企業情報のデータを入力する
    (5)回答のテンプレートを作成する
    (6)完成したチャットボットに質問をしてみる
講義
ワーク
  • 6.チャットボットを運用する
    (1)チャットボットを導入する
    ①導入目的を明確にする ②想定される質問を考える
    ③想定される質問の解決に必要な情報を洗い出す
    ④チャットボットに入力する情報を決める
    (2)なぜチャットボットを確認・改善する必要があるのか
    ①情報が古く、誤ったものになっている可能性があるため
    ②解決できない課題を減らすため
    ③利用者属性や場面を把握し、マーケティングに役立てるため
    (3)チャットボットを改善する
    ①ユーザーからのフィードバックを収集する
    ②改善すべき課題を洗い出す ③優先順位を決める ④必要な情報を入力する
講義
ワーク
  • 7.実際の業務に活用するには
    【ワーク】自社でどのようにチャットボットを活用できるか考える
ワーク

8917

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よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例~ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

チャットボットで顧客対応を行う企業が増えていますが、柔軟な対応のために人の手が必要なケースもあります。そのため本研修では、顧客の質問に柔軟に対応できるAIチャットボットを作成します。事前に大量のテキストデータを学習させている「LangChain」というモデル(LLM)を使用し、正答率の向上を目指します。また、チャットボットとしてすぐに運用できるように、裏側の設定だけでなく実際のWebページ画面となる部分の作り方もお伝えします。

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