閉じたデータで答える
ChatGPT などの汎用AIはクロール不可な社内マニュアル・規程・製品情報を見られません。OKamAI は御社が登録した文書だけを根拠に回答するため、でたらめな回答(ハルシネーション)を構造的に抑えます。
賢さ勝負はしません。汎用AIが踏み込めない領域でこそ、OKamAI は効きます。
ChatGPT などの汎用AIはクロール不可な社内マニュアル・規程・製品情報を見られません。OKamAI は御社が登録した文書だけを根拠に回答するため、でたらめな回答(ハルシネーション)を構造的に抑えます。
汎用AIは中立で、御社に不都合な競合や代替案も平気で出します。OKamAI はトーン・誘導・禁則を御社が制御。「結局どうすればいい?」に事業者の意図を込めて案内します。
会話ログ・出典・評価(👍👎)はすべて御社の管理下に。何が聞かれ、何で離脱したかが分かり、コンテンツや商品改善のインプットとして単体で価値があります。
製造・サービス・IT・小売・医療介護まで。「同じ質問が多い」ほど効果が出ます。
よくある問い合わせをAIが24時間一次対応。根拠付きで回答し、解決できない場合のみ人へ。
就業規則・業務マニュアル・申請手順を読み込ませ、社員の「これどうやるの?」を即解決。
読まれない・探しにくいFAQページを、対話で必要な答えに辿り着く接客に置き換える。
新人が何度も聞く定型の質問をAIが代わりに回答。教育担当の負荷を継続的に下げる。
日英越泰比中韓など12言語に対応。同じナレッジで多国籍な顧客・従業員にそのまま応対。
商品情報・在庫・規約を根拠に案内。画像・PDF・動画も回答に埋め込んで購入を後押し。
構想ではなく、実装済みの土台。導入したその日から動きます。
pgvector による意味検索で御社文書から関連箇所を引き、その内容を根拠に回答を生成。回答はSSEで少しずつ表示され、長文でも待たせません。
Whisper による音声入力に対応。タイピングが難しい場面でも話しかけるだけで質問できます。
日・英・越・泰・比・中(簡/繁)・蒙・韓・緬・尼・インドネシア語。インバウンドや多国籍な従業員にもそのまま。
回答の中に画像・動画(YouTube/Vimeo)・PDF・音声・ドキュメントを埋め込み表示。テキストだけでは伝わらない案内も。
FAQ(Q&Aペア・多言語翻訳)/ 固有名詞リスト / データセットの3種別を管理画面から登録・更新。学習ステータスも追跡できます。
chatId・企業・状態・キーワード・期間で会話を検索・絞り込み。CSVエクスポートと👍👎評価で改善サイクルを回せます。
全クエリを organization_id でスコープし、パーティショニングで他社データの混入を構造的に不可能に。マルチテナントでも安心です。
短いコードを自社サイトのHTMLに貼るだけ。色・ロゴ・アイコン・表示位置・表示形式(ウィジェット/モーダル/タブ)は管理画面から調整。
エンジニア不要。導入後の変更も管理画面で完結します。
管理画面でチャットエージェントを作成。名前・性格(プロンプト)・使用モデル・テーマ色やロゴを設定します。
マニュアル・FAQ・規程を、FAQ / 固有名詞 / データセットの3種別で登録。コレクション単位で学習ステータスを追跡できます。
発行されるスクリプトタグを自社サイトに貼るだけ。表示位置・形式(ウィジェット / モーダル / タブ)も管理画面から調整。
会話ログと👍👎評価を確認し、学習データを追加・修正。CSVエクスポートも可能。使うほど精度が上がります。
小さく試して効果を体感し、必要に応じて拡張。中堅企業の本番運用は Business が主力です。
試用・小規模
¥0
/ 月(税抜・仮)
小規模本番
¥9,800〜
/ 月(税抜・仮)
中堅本番(主力)
¥49,800〜
/ 月(税抜・仮)
大企業・規制業種
見積
/ 月(税抜・仮)
※ 記載の金額は検証中の仮価格(税抜)です。確定金額・含有会話数の詳細はお問い合わせください。
最大の違いは「御社専用の知識だけで動く」点です。ChatGPTはインターネット上の一般知識で回答しますが、OKamAIは御社が登録した文書・規程・製品情報だけを根拠に回答します。そのため、でたらめな回答のリスクを大幅に抑えられます。
従業員数100〜5,000名の中堅企業が主な対象です。「問い合わせ対応に人手がかかる」「FAQページが読まれない・探しにくい」「新人に同じ説明を繰り返している」といった課題をお持ちの企業に特に適しています。
短いコードを1行、自社サイトのHTMLに貼り付けるだけで導入できます。既存サイトの大幅な改修は不要です。設定やデザインは管理画面から行うため、導入後の変更もエンジニアなしで対応できます。
ありません。各企業のデータは organization_id による完全分離とパーティショニングで切り分けられており、他社の文書が回答に影響したり、会話ログが外部に見えたりすることは構造的に不可能です。
回答の正確さは登録情報の質と量で変わります。導入後は管理画面から実際の会話を確認しながら情報を追加・修正でき、精度を継続的に高めていける仕組みです。