Platio Canvas × ASTERIA Warp ユースケース「生成AI＋RAGで実現する顧客対応の自動化」

本記事でわかること

• RAGでAIの誤回答を防ぐ方法
• 3ツール連携のシステム構成
• 自動対応による業務効率化
• AI精度を向上させる運用術

生成AIの課題をRAGで解決する連携基盤の仕組みとは？

Platio Canvasを顧客対応の業務アプリUIとして活用し、ASTERIA Warp と Dify を連携することで、生成AI＋RAGによる顧客対応の自動化を実現します。

課題

• 問い合わせ対応に時間がかかる
• FAQ・マニュアル・過去対応が分散している
• 生成AIを試したが、誤回答が不安で業務に使えない

解決策

Platio Canvasを「問い合わせ対応アプリ」として用意し、裏側でAI連携とデータ管理を自動化。

• Platio Canvas：質問入力、AI回答表示、内容確認を行う業務UI
• ASTERIA Warp：学習データの収集・加工・登録を担うAI-Ready基盤
• Dify：RAGにより社内ナレッジを参照し、根拠ある回答を生成

データフロー

• 利用者 → Platio Canvas → Dify（即時回答）
• 社内業務システム → ASTERIA Warp → Dify（学習データ連携）

効果

• 問い合わせ一次対応を24時間自動化
• 回答品質を標準化し、属人性を解消
• 担当者は例外対応・顧客フォローに集中可能

ノーコードで構築する生成AI＋RAG基盤 ～ 顧客対応自動化の設計と運用

生成AIにRAG（検索拡張生成）を組み合わせ、さらにすべてノーコードツールで構築・運用することで、顧客対応を安全かつ継続的に自動化するアプローチを解説しています。

仮想導入事例：ASTERIA Warp × Platio Canvas × Dify による生成AI＋RAGを活用した顧客対応自動化

企業概要（仮想）

• 企業名：E社
• 業種：BtoB向けSaaS／業務システム提供
• 課題部門：カスタマーサポート、カスタマーサクセス

導入背景

E社では、製品の利用拡大に伴い、顧客からの問い合わせ件数が増加していた。しかし、顧客対応業務には以下のような課題があった。

• 問い合わせ内容はFAQ、マニュアル、過去の質問・回答、社内業務システムに分散
• 担当者が情報を探すのに時間がかかり、回答までのリードタイムが長い
• 夜間・休日は一次対応ができず、顧客満足度に影響
• 生成AIの活用を検討したが、誤回答（ハルシネーション）や根拠不明な回答への不安があり、本格運用に踏み切れなかった

そこでE社は、生成AIを業務に安全に組み込み、24時間対応と品質向上を両立する仕組みとして、ASTERIA Warp、Platio Canvas、Difyを組み合わせた顧客対応基盤を構築した。

採用したソリューションの全体像

• Platio Canvas：顧客対応業務を行うためのアプリUI
• ASTERIA Warp：学習データ連携・加工を担うAI-Ready基盤
• Dify：RAG（検索拡張生成）を利用した生成AIアプリケーション

利用者向けのリアルタイム応答と、AI精度向上のための学習データ連携を明確に分離した構成が特徴である。

システム構成と役割分担

Platio Canvas（業務・顧客対応用アプリUI）

• 質問・問い合わせの入力
• Difyが生成したAI回答の表示
• 回答内容の確認
• 顧客対応業務をPlatio上で完結

👉 現場担当者が迷わず使える業務UI

ASTERIA Warp（AI-Ready Integration Platform）

• 社内業務システム・基幹システムからの学習データ収集
• データ加工・クレンジング
• Difyへの学習データ登録・更新
• ナレッジ運用の中核を担う連携基盤

👉 生成AIを“育てて運用する”ための中枢

Dify（生成AI＋RAG）

• 生成AIアプリケーションの実行
• RAG（検索拡張生成）による回答生成
• LLM（OpenAI、Gemini、Claude など）との接続
• 内部ナレッジ（過去QA、FAQ、マニュアル）を参照して回答

👉 根拠ある回答を生成するAIエンジン

データフロー

① リアルタイム回答フロー

利用者 → Platio Canvas → Dify
　

• 利用者がPlatio Canvasで質問を入力
• DifyがRAGを用いて即時に回答を生成
• 回答結果をPlatio Canvasに表示

② 学習データ連携フロー

社内業務システム・基幹システム
        → ASTERIA Warp
        → Dify
　

• 過去の対応履歴、FAQ、業務データをASTERIA Warpが収集
• データ加工・クレンジングを行い、Difyへ登録
• RAGの検索対象として活用し、回答精度を継続的に向上

導入効果（仮想）

• 問い合わせ一次対応の24時間自動化
• 定型問い合わせ対応工数の大幅削減
• 回答品質の標準化・属人性の解消
• 夜間・休日対応による顧客満足度向上
• ナレッジが継続的に蓄積・活用される運用モデルを確立

利用者の声（仮想）

Platio Canvasで質問対応が完結し、AIの回答も過去の情報に基づいているので安心して使えます。
ASTERIA Warpでデータを管理できる点も、長期運用には重要だと感じています。

まとめ

本事例では、

• Platio Canvasが顧客対応の業務UIとして定着し
• ASTERIA WarpがAI-Readyな学習データ連携・運用基盤として機能し
• DifyがRAGによる根拠あるAI回答を提供する

という明確な役割分担により、生成AI＋RAGを顧客対応業務に無理なく組み込むことに成功した。

ノーコードで構築する生成AI＋RAG基盤 ～ 顧客対応自動化の設計と運用

生成AIにRAG（検索拡張生成）を組み合わせ、さらにすべてノーコードツールで構築・運用することで、顧客対応を安全かつ継続的に自動化するアプローチを解説しています。