業界動向
AIによるお問い合わせ／FAQ回答 事情2026 — 普及率63%の裏で、何が積み残されたか
2026年、コンタクトセンターの63%が生成AIを導入し、社内規約のAI問い合わせ自動化も広がりました。一方で誤答の責任と回答根拠の説明は積み残されています。最新の数値と課題、構造化ナレッジへの潮流を整理します。
約8分
ブログ
知見・技術解説
音声AI・ナレッジ探索・監査性に関する解説記事をお届けします。
技術解説
Corpus2Skill とは何か — 概要編
Corpus2Skill は、非構造の文書コーパスをAIが辿れる階層構造のスキルツリーへ変換する技術です。規約やマニュアルが目次のように整理される仕組み、RAGとの違い、VoiceCore での位置づけを平易に解説します。
約7分
技術解説
だれでもわかる Corpus2Skill 実装詳細
文書がナレッジツリーになるまでの6ステップと、会話中にAIがツリーを辿るループの中身を、擬似コードと実例で最初から解説します。専門用語はすべて定義してから使う、Corpus2Skill の実装解説です。
約17分
考察
音声と会話 — 「応答」と「会話」は何が違うのか
IVRやボイスボットの「応答」と、文脈が持ち越される「会話」は何が違うのか。会話だからこそ生まれる取り違えのリスクと、正確さ・足跡（監査性）を両立させる考え方を、実際のやりとり例とともに整理します。
約7分
技術解説
なぜ RAG ではなく「ナレッジツリー探索」なのか
条件分岐の多い規約で従来の検索型AI（RAG）が誤答する理由と、ナレッジを構造化したツリーを辿る方式がそれをどう防ぎ、根拠の足跡を残せるのかを解説します。
約5分