生成AI音声チャットボット
RAG活用 | toC向けAI音声チャットボット
クライアント
店舗接客業界(toC向け商品説明・提案システム)
私の役割
AIシステムアーキテクト・フルスタック開発者(RAGシステム設計からフロント実装まで一人で担当)
💭課題(Situation & Task)
店舗での営業マンリソース不足。大量のドキュメント(PDF、Excel)を活用した自動応答システムが必要でしたが、既存のチャットボットでは精度が低く、音声対応も不十分でした。
詳細:
店舗でのtoC接客において、営業マンが全ての顧客対応をするには限界がありました。膨大な商品カタログ(PDF)、仕様書(Excel)から正確な情報を即座に回答する必要がありましたが、既存のチャットボットでは「PoCレベル」で終わり、実用に耐える精度とレスポンス速度が実現できませんでした。また、音声対応が必須でしたが、文字起こし→AI応答→音声合成の一連の処理が遅く(5秒以上)、ユーザー体験が悪化していました。さらに、顧客の個人情報を扱うため、セキュアなセッション管理が必須でした。
🔧技術選定の理由(Rationale)
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RAG + pgvector:従来のキーワード検索では不可能だった「意味的に類似した情報」の高精度抽出を実現
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AWS Bedrock(Claude/Titan):高品質な自然言語生成。商品説明の「自然さ」と「正確さ」を両立
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並列処理(asyncio):音声処理(文字起こし・音声合成)のI/Oバウンド処理を並列化し、体感速度を70%改善
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JWT認証:ステートレスなセッション管理で、個人情報保護とスケーラビリティを両立
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PostgreSQL + pgvector:RDBの信頼性とベクトル検索の高速性を兼ね備えたアーキテクチャ
⚡実施したこと(Action)
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RAGシステムの精度向上:チャンク分割戦略の最適化、埋め込みモデルの選定、検索クエリの調整を繰り返し、回答精度を90%以上に到達
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音声処理の並列化:文字起こしと音声合成を並列実行し、体感レスポンス時間を5秒→1.5秒に短縮
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「実用レベル」の追求:PoCで終わらせず、エラーハンドリング、フォールバック処理、ユーザーフィードバック機能を実装
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動画ストリーミング機能:音声だけでは伝わりにくい商品説明を、動画で視覚的に補完
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セキュリティ対策:JWT認証、HTTPSによる通信暗号化、個人情報のマスキング処理を実装
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CI/CD パイプラインの構築:GitHub Actions で自動テスト・リンター(ESLint/Prettier/Flake8)・脆弱性診断(npm audit/pip-audit)を実行。AIモデルの精度検証も自動化し、デグレードを防止
詳細:
RAGシステムの精度向上では、チャンク分割戦略(セマンティックチャンキング vs 固定長チャンキング)、埋め込みモデル(OpenAI vs AWS Titan Embeddings)、検索クエリの調整(Top-K、類似度閾値)を徹底的に実験。最終的にAWS Titan Embeddingsとセマンティックチャンキングの組み合わせで回答精度90%以上を達成しました。音声処理の並列化では、Pythonのasyncioを活用し、文字起こし(Whisper API)と音声合成(Polly)を並列実行。体感レスポンス時間を5秒→1.5秒に短縮し、実用レベルのユーザー体験を実現しました。
🔧技術選定の理由
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pgvector + RAG:大量ドキュメントからの高精度な情報抽出
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AWS Bedrock:Claude/Titanモデルによる高品質な応答生成
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並列処理:音声処理(文字起こし・音声合成)の高速化
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JWT認証:セキュアなセッション管理とプライバシー保護
担当領域
- ✓要件定義・基本設計
- ✓フロントエンド開発(React)
- ✓バックエンド開発(Python/Flask)
- ✓AI/RAGシステム設計・実装
- ✓インフラ構築(AWS/Terraform)
- ✓セキュリティ設計(JWT認証)
使用技術
🎯成果
- 🎯営業マンのリソース不足を解消
- 🎯高精度なドキュメント検索・応答を実現(回答精度90%以上)
- 🎯音声処理の並列化により、レスポンス速度を70%改善(5秒→1.5秒)
- 🎯実用レベルのAI接客システムを構築(PoCで終わらせない)
- 🎯セキュアなセッション管理により、安全なユーザー体験を提供
- 🎯店舗スタッフの業務負荷を50%削減
- 🎯CI/CD による品質保証とAI精度検証の自動化:GitHub Actions でコード品質・脆弱性診断・AIモデル精度検証を実行し、デグレードを防止
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