高級車整備工場向けAI受付システムの構築 - パート1

概要

週に数百件もの着信を逃していた整備工場の損失を防ぐため、RAGを活用した正確な回答と音声AIを組み合わせた、実践的なAI電話受付「Axle」の構築事例。

詳細内容

この記事では、高級車専門の整備工場向けに開発されたAI電話受付システム「Axle」の構築プロセスが解説されています。主な内容は以下の3ステップです。 1. **RAGパイプライン（脳）の構築**: ハルシネーション（嘘の回答）を防ぐため、MongoDB Atlas Vector SearchとVoyage AI、Claude 3.5 Sonnetを組み合わせ、整備工場の価格表やポリシーに基づいた正確な回答を実現しています。 2. **電話回線との接続**: 音声プラットフォームのVapiを利用し、FastAPIで作られたバックエンドとNgrok経由で連携。リアルタイムでの音声対話とツール呼び出しを可能にしました。 3. **音声のチューニング**: テキストベースの回答を「話すための言葉」に変換。ElevenLabsの自然な音声（Christopher）を選択し、価格の読み上げ方や、不明点がある場合に連絡先を尋ねるエスカレーションフローを設計しました。単なるLLMの利用にとどまらず、実ビジネスにおけるデータの正確性と音声ユーザー体験の重要性が強調されています。

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