[{"data":1,"prerenderedAt":401},["ShallowReactive",2],{"h417565095":3,"h3181380476":237,"h4206569":364,"h962444263":384},{"id":4,"title":5,"body":6,"description":12,"extension":227,"meta":228,"navigation":232,"path":233,"seo":234,"stem":235,"__hash__":236},"docs/ja/docs/messaging-api/technicalcase/evolany-ai.md","コミュニケーションの円滑化を実現する「anybot for ChatGPT」の技術事例",{"type":7,"value":8,"toc":180},"minimark",[9,16,19,23,33,38,41,44,47,49,54,57,62,68,70,74,78,81,85,88,92,95,98,100,104,110,114,117,120,124,127,131,134,138,141,145,148,150,154],[10,11,13],"h1",{"id":12},"",[14,15],"page-title",{},[17,18],"markdown-controls",{},[20,21],"partial",{"content":22},"documentation-partials/api-use-case/announcement-of-articles/",[24,25,26],"p",{},[27,28],"img",{"alt":29,"src":30,"className":31},"エボラニ株式会社","/media/messaging-api/technicalcase/evolany_ai/ja/evolany_ai_logo.webp",[32],"w-fix-240",[24,34,35],{},[36,37,29],"strong",{},[24,39,40],{},"2018年にソウ・ユと、クリスチャン・フォレステルが日本で創業したITベンチャー。町の店⻑にもDXの恩恵をというモットーの元、デジタルを駆使して様々な企業の課題解決に奔走し、4年連続で年200%以上のスピードで急成⻑しました。2022年11月現在で3500社以上の支援実績があります。",[42,43],"hr",{},[45,46],"toc",{},[42,48],{},[50,51,53],"h2",{"id":52},"development-background","anybot for ChatGPTの開発背景",[24,55,56],{},"「anybot for ChatGPT」はChatGPTを活⽤し、事前に学習された情報をもって利⽤者の質問に対しAIが回答します。社内コミュニケーションの円滑化や顧客とのコミュニケーションを促進させるには⾼いコストを必要とするため、根本的な解決が⾮常に難しい分野となります。ですが、ChatGPTの登場により⼈の⼿を介さずとも、⾃然⾔語を正しく理解し必要な情報を⼈が理解しやすい⾔葉にまとめて回答ができるようになったため、anybotでもこれを利⽤し、コミュニケーションの円滑化・促進が図れる機能を実装しようと考えました。⼀⽅で、ChatGPTはユーザーとの会話履歴の管理が不⾜していることや、新たに情報が覚えられないこと、情報源が2021年の9⽉時点(2023年11⽉ChatGPT-3の場合)で⽌まっていることから、最新の情報にアクセスができないことなどが課題として挙がっており、企業への導⼊が進んでいないという話があります。そこで、これまでチャットボットを提供してきた⾃分たちの知⾒を活かし、安全でかつChatGPTの弱点を補ったサービスを提供したいと考え、「anybot for ChatGPT」というプロダクトの開発に⾄りました。",[58,59,61],"h3",{"id":60},"service-image","スクリーンショット",[24,63,64],{},[27,65],{"alt":66,"src":67},"サービスイメージ","/media/messaging-api/technicalcase/evolany_ai/ja/evolany_ai_overview_1.webp",[42,69],{},[50,71,73],{"id":72},"integration-with-line","LINEとの連携",[58,75,77],{"id":76},"line-official-account","企業と顧客をつなぐLINE公式アカウント",[24,79,80],{},"LINE公式アカウントが登場して以来、顧客とのコミュニケーションをLINE上で⾏う企業が増え続けています。⽇々の利⽤者数が⾮常に多いプラットフォームであるため、情報の周知がしやすく企業とLINE利⽤者をつなぐ⼀番有効的なアプリケーションといえます。そのため、⽇常に溶け込んでいるツールを活⽤して、コミュニケーションの円滑化を⾏いたいと考え利⽤に⾄りました。",[58,82,84],{"id":83},"market-interest","多数企業からの高い関心と課題",[24,86,87],{},"リリース直後からありがたいことに、毎⽉1,000件以上のお問い合わせをいただいております。多くの企業にご利⽤いただく中で、現時点のChatGPTでできることの限界や、⼈の作業との棲み分けに対する課題が明確になってきました。そのため、これらの課題も解決できないかと⽇々、試⾏錯誤しています。",[58,89,91],{"id":90},"data-quality","学習データの品質向上への取り組み",[24,93,94],{},"登録された学習データの中からユーザーからの質問に関連したデータを取得したり、ユーザーとの会話履歴を持って⽂脈や質問の意図を正しくChatGPTに理解させるために利⽤しています。またanybotが回答できなかったユーザーからの質問を⼀覧化し学習データの登録を促したり、ユーザーの属性によって回答時に利⽤する学習データセットを変更したり、OpenAIのAPIが不安定な時やエラー検出した時に管理者へ通知を出して潜在的なリスクに備えやすくしたりするためにもユーザーの⼊⼒情報や登録データの活⽤をしています。ユーザーからの質問や、弊社サービスから出した回答を保管することで、お客様の学習データ品質向上・設定適正化に役⽴てています。",[24,96,97],{},"※LINEアカウントと紐づいた⾏動データの取得・活⽤にはユーザーの許諾を得た上で取得しております。",[42,99],{},[50,101,103],{"id":102},"system-overview","システムの解説",[24,105,106],{},[27,107],{"alt":108,"src":109},"システム構成図","/media/messaging-api/technicalcase/evolany_ai/ja/evolany_ai_system_diagram.webp",[58,111,113],{"id":112},"chatgpt-support","AWSとChatGPTを駆使した顧客対応システム",[24,115,116],{},"私たちのインフラ選定においては、各サービスが特定のニーズに合わせて選ばれています。Amazon Simple Storage Service（AWS S3）は、容量の⼤きな学習データを管理するために採⽤しました。このサービスはPDFファイル等の学習データの管理に活⽤しています。また、Amazon Elastic File System（AWS EFS）は、処理時に頻繁に必要となるファイルに⾼速かつ安全にアクセスするために採⽤しました。これは複数のAmazon Elastic Container Service（以下、AWS ECS）インスタンスから同時にアクセスできるファイルストレージサービスであり、処理済み学習データの検索時等に活⽤しています。",[24,118,119],{},"AWS ECSは、アプリケーションをホストするために採⽤しました。更新管理が容易で、アクセス数や負荷状況に応じたスケールイン·スケールアウトによって、安定したサービス提供することを⽬的としています。さらに、質問と回答のセッションにはChatGPT（OpenAI）を導⼊しました。このAIツールは、⾃然⾔語処理を活⽤してユーザーの質問に対応できます。同様の⽬的でChatGPT（Azure OpenAI Service）も使⽤されています。ChatGPT（Azure OpenAI Service）はすでにAzure環境に慣れている企業やMicrosoft Azureのセキュリティ機能を利用したい企業向けとなっております。",[58,121,123],{"id":122},"aws-infrastructure","AWSによるインフラ運用の効率化とセキュリティ強化",[24,125,126],{},"私たちのインフラ運⽤においては、Amazon CloudWatch（以下、AWS CloudWatch）とAmazon Elastic Container Registry Service（以下、AWS ECR）が重要な役割を果たしています。AWS CloudWatchは、ログ管理のために使⽤されています。このツールは、インフラストラクチャとアプリケーションの両⽅で⽣成されるログデータを監視し、分析するための強⼒なサービスです。AWS CloudWatchを採⽤した理由は、リアルタイムのデータ収集と監視を通じてシステムのパフォーマンスを追跡し、必要に応じて即時に対応できる能⼒にあります。また、予期しないシステムの問題やセキュリティ違反を迅速に検出し、効果的に対処するためにも不可⽋です。⼀⽅で、AWS ECRは、更新管理に利⽤されています。AWS ECRは、コンテナ化されたアプリケーションのイメージを管理し、安全に保存するためのサービスです。このツールを選択した主な理由は、アプリケーションの更新プロセスを簡素化し、効率的に⾏うためです。AWS ECRを使⽤することで、コンテナイメージのバージョン管理が容易になり、開発からデプロイメントまでの⼀貫したワークフローを実現できます。これらの運⽤ツールは、インフラのパフォーマンス監視と更新プロセスの効率化を⽀え、システムの安全性とセキュリティを強化するために重要な役割を果たしています。",[58,128,130],{"id":129},"future-goal","今後の展望",[24,132,133],{},"AI関連サービスは習得難易度が⾼いサービスが多いですが、可能な限り簡単に、やりたいことが実現できるサービスを提供していきたいと思っています。また、ChatGPTにセキュリティ⾯や安定性などの懸念を持たれている⽅々が⼀定数いることを理解し、これまでの⽅針通りChatGPTの⻑所を最⼤限活⽤しつつ、短所をしっかりとカバーしたサービスを維持していきたいです。",[58,135,137],{"id":136},"requests-for-the-lineapi","LINE APIに対する要望",[24,139,140],{},"⾔語系の⽣成AIは⼀度に回答を⽣成するのではなく、1トークンずつ⽣成するという特性があります。なので、すべての⽂章が⽣成されるまでの時間が多少なりともかかってしまいます。そのため、UI/UXの観点からストリームでのレスポンス受け取り・回答内容表⽰が利活⽤において、重要な要素となってくるのではと考えています。今後ストリーム形式で、LINE上で送信したい内容を送れるようになると⾮常にありがたいです。",[58,142,144],{"id":143},"message-to-service-developers","これからサービスを開発される方に一言",[24,146,147],{},"⽣成AIに関連するサービスは、これから黎明期を迎えると考えています。技術的な進歩や法規制等、⽇々情勢が変わっていく険しい領域ですが、みなさんと⼀緒に⽣成AI関連サービスの発展を⽀える⼀助となれたら嬉しく思います。",[42,149],{},[50,151,153],{"id":152},"related-links","関連リンク",[155,156,157,166,173],"ul",{},[158,159,160],"li",{},[161,162,29],"a",{"href":163,"rel":164},"https://evolany.com/",[165],"nofollow",[158,167,168],{},[161,169,172],{"href":170,"rel":171},"https://anybot.me/campaign",[165],"anybot",[158,174,175],{},[161,176,179],{"href":177,"rel":178},"https://chatgpt.anybot.me/",[165],"anybot for 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Of Articles",{"type":7,"value":368,"toc":377},[369],[370,371,374],"admonition",{"title":372,"type":373},"このページについて","tip",[24,375,376],{},"このページは、LINE API Use Caseサイト（2026年3月31日に閉鎖）に掲載していた記事を、LINE 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