ユーザからのお問い合わせに対して適切な回答を行うことは、様々なサービスを提供する上でとても重要です。弊社ではその中でも技術的なお問い合わせについて、Slack上で問い合わせ担当エンジニアへ調査を依頼する業務フローが存在します。現在、問い合わせ担当エンジニアは当番性であり、担当領域以外の問い合わせについても対応しています。この業務フローに関して、新しいお問い合せのうち、一部は過去に対応したお問い合わせと類似したものや一致するものが存在し、回答の参考になることがあります。
本セッションでは、新しいお問い合わせについて、過去のお問い合わせから類似するものをAmazon Elasticsearch Serviceを使用して自動で抽出し、同時にKibela Web APIを使用して関連するドキュメントを検索した上で、Slackのスレッドに投稿するシステムについて導入した話を紹介します。

Comments

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Okada Shohei at 14:46 on 2 Oct 2021

TF-IDF などを使っての身近な業務改善の事例、参考になりました。
「やるべき仕事にリソースを割ける」、だいじなことですね!

弊社でも同じような課題を抱えています。
似たような仕組みは考えたことがありますが言語処理の部分で思ったような精度が出ずに諦めてしまいました。
精度のチューニングが難しそうだなーと感じました。
弊社でも同じような仕組化を検討したいと思います!
面白い発表をありがとうございました!