Bellsystem24 推出 AI 聊天導航「Sherpy(暫稱)」:透過「Hybrid RAG」技術精準解決複雜諮詢
Bellsystem24 株式會社宣布推出生成式AI自動化解決方案「Hybrid Operation Loop」的第二彈——AI 聊天導航「Sherpy(暫稱)」。該產品運用獨家「Hybrid RAG」技術,能自主診斷使用者意圖,並從累積的知識庫中針對複雜問題給出精確回覆。目前提供客服支援與顧客自助手冊兩大模式,並已在大型壽險及能源公司展開實證實驗。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月25日 19:00
- 🔍 收集: 2026年5月25日 10:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月28日 12:46(收集後74小時14分鐘)
Bellsystem24 株式會社(總部:東京都港區;代表董事 社長執行董事:梶原 浩;以下簡稱「本公司」)宣布提供能確實回答複雜諮詢的 AI 聊天導航「Sherpy(暫稱)」。
「Sherpy」運用了旨在提升回覆精準度的「Hybrid RAG」技術,AI 會以聊天形式自主診斷使用者的意圖,並從累積的知識庫中引導出精確的答案。透過在客服中心的實際應用,AI 能持續獲得強化,進而處理複雜的諮詢內容,進化至單純 AI 無法達到的回覆精度。
本公司推出了支援客服人員應對的「Sherpy for Operator(暫稱)」以及支援顧客自我解決問題的「Sherpy for Customer(暫稱)」兩種模式,旨在同時實現客服中心業務效率化與提升顧客 CX(客戶體驗)。
此解決方案是作為客服中心生成式AI自動化解決方案「Hybrid Operation Loop」的第二彈而推出的。目前已在大型人壽保險公司、大型能源公司等多家企業進行實證實驗(PoC),並將依序開始正式導入。
### 開發背景
透過旨在建立 AI 與真人協作型客服中心的「生成式AI共同創造實驗室(Generative AI Co-Creation Lab.)」活動,本公司收到了許多客戶企業的反饋,如「即使導入了 AI 聊天機器人也無法達到預期精度,困難的諮詢最終還是得依賴人力」。
要透過生成式AI實現高精度自動回覆,必須整合散落在客服中心內的 FAQ、手冊及人員經驗等知識。然而,這類整合耗費龐大成本與時間,許多企業難以著手。此外,即使導入 RAG(檢索增強生成),僅基於相似度的搜尋也難以應對意圖複雜的諮詢。
為解決這些課題,本公司開發了第一彈解決方案「Knowledge Generator」,能從語音數據自動生成符合 KCS 標準的高品質知識庫。而第二彈「Sherpy」則進一步運用「Hybrid RAG」技術,根據多項資訊間的關聯性導出答案,實現了複雜諮詢的自動化。
### Sherpy 的特點
「Sherpy」一名源自於「Sherpa(雪巴)」,意指即便在險峻山區也能引導登山者安全登頂的經驗豐富嚮導。這款 AI 導航能基於高品質知識庫,確保引導使用者到達名為「精確回覆」的頂峰。
如同教育負責人透過培訓與 OJT 培養員工,Sherpy 基於「人機協作(Human-in-the-Loop)」的概念,透過人機協同工作來培育 AI。開發過程中結合了本公司在保險、能源、通訊、金融等多元產業累積的營運知識。正因為熟知「何種諮詢難度高」、「現場人員在何處會感到迷惘」,才能培育出能於現場發揮實效的 AI。
本次開發了以下兩個型號:
- **Sherpy for Operator(暫稱)**:客服人員在應對時輸入問題,AI 將提供精確的建議答案,協助提升服務效率。
「Sherpy」運用了旨在提升回覆精準度的「Hybrid RAG」技術,AI 會以聊天形式自主診斷使用者的意圖,並從累積的知識庫中引導出精確的答案。透過在客服中心的實際應用,AI 能持續獲得強化,進而處理複雜的諮詢內容,進化至單純 AI 無法達到的回覆精度。
本公司推出了支援客服人員應對的「Sherpy for Operator(暫稱)」以及支援顧客自我解決問題的「Sherpy for Customer(暫稱)」兩種模式,旨在同時實現客服中心業務效率化與提升顧客 CX(客戶體驗)。
此解決方案是作為客服中心生成式AI自動化解決方案「Hybrid Operation Loop」的第二彈而推出的。目前已在大型人壽保險公司、大型能源公司等多家企業進行實證實驗(PoC),並將依序開始正式導入。
### 開發背景
透過旨在建立 AI 與真人協作型客服中心的「生成式AI共同創造實驗室(Generative AI Co-Creation Lab.)」活動,本公司收到了許多客戶企業的反饋,如「即使導入了 AI 聊天機器人也無法達到預期精度,困難的諮詢最終還是得依賴人力」。
要透過生成式AI實現高精度自動回覆,必須整合散落在客服中心內的 FAQ、手冊及人員經驗等知識。然而,這類整合耗費龐大成本與時間,許多企業難以著手。此外,即使導入 RAG(檢索增強生成),僅基於相似度的搜尋也難以應對意圖複雜的諮詢。
為解決這些課題,本公司開發了第一彈解決方案「Knowledge Generator」,能從語音數據自動生成符合 KCS 標準的高品質知識庫。而第二彈「Sherpy」則進一步運用「Hybrid RAG」技術,根據多項資訊間的關聯性導出答案,實現了複雜諮詢的自動化。
### Sherpy 的特點
「Sherpy」一名源自於「Sherpa(雪巴)」,意指即便在險峻山區也能引導登山者安全登頂的經驗豐富嚮導。這款 AI 導航能基於高品質知識庫,確保引導使用者到達名為「精確回覆」的頂峰。
如同教育負責人透過培訓與 OJT 培養員工,Sherpy 基於「人機協作(Human-in-the-Loop)」的概念,透過人機協同工作來培育 AI。開發過程中結合了本公司在保險、能源、通訊、金融等多元產業累積的營運知識。正因為熟知「何種諮詢難度高」、「現場人員在何處會感到迷惘」,才能培育出能於現場發揮實效的 AI。
本次開發了以下兩個型號:
- **Sherpy for Operator(暫稱)**:客服人員在應對時輸入問題,AI 將提供精確的建議答案,協助提升服務效率。
常見問題
「Sherpy(仮称)」の主な特徴は何ですか?
「Hybrid RAG」技術を活用し、AIがチャット形式で自律的に利用者の意図を診断し、蓄積されたナレッジから複雑な問い合わせに対しても的確な回答を導き出す点です。
どのようなモデルが提供されていますか?
オペレーターの業務効率化を支援する「Sherpy for Operator」と、顧客の自己解決を促進する「Sherpy for Customer」の2モデルが展開されています。
「Hybrid RAG」とはどのような技術ですか?
従来の類似性に基づく検索では対応困難だった複雑な意図を持つ問い合わせに対し、複数の情報の関連性まで踏まえて回答を導き出す検索技術です。
このソリューションの開発背景を教えてください。
AIチャボットの精度不足やナレッジ集約のコストといった課題を解決するため、第一弾のナレッジ自動生成「Knowledge Generator」に続き、高度な検索回答を実現する第二弾として開発されました。
現在の導入状況はどうなっていますか?
現在、大手生命保険会社や大手エネルギー会社を含む複数社で実証実験(PoC)を進めており、順次実装を開始する予定です。