ハイブリッドチャットエージェント
4層解決カスケード——確定的ルール、知識ベース検索、LLMフォールバック、人間エスカレーション——が1つのエージェントに統合。LINE、Instagram、WhatsApp、Facebook、YouTubeに対応。
解決カスケード
4層。1エージェント。すべてのメッセージが解決される。
着信メッセージが各層を順番に流れます。十分な信頼度でマッチした最初の層が応答します。どの層もマッチしない場合、メッセージは人間にエスカレーション。
ルールテーブル
CSV取り込みルールに対するエンベディングベースのコサイン類似度マッチング。確定的、高速、LLMコストゼロ。
ナレッジベース / RAG
アップロードドキュメントからのセマンティック検索。最低類似度閾値を設定可能。
LLMフォールバック
システムプロンプトと会話コンテキストによるフルAI生成。BYOMベンダーを使用。
人間エスカレーション
信頼度不足時に人間にハンドオフ。会話にエスカレーション済みのフラグ。
メッセージが各層をカスケード。十分な信頼度でマッチした最初の層が自動応答。
機能
スマートチャットエージェント構築に必要なすべて
ルール取り込みからアナリティクスまで、解決カスケードの構築、テスト、監視に必要なすべてのツール。
CSVルールインポート
Q&Aペアのスプレッドシートをアップロード。パターンが自動的にエンベディングされ、言い換えマッチングに対応。コード不要。
エンベディングベースマッチング
ルール重心に対するコサイン類似度が言い換え、タイプミス、バリエーションを処理。脆弱なキーワードマッチングではありません。
マルチチャネル
同じエージェントがLINE、Instagram、WhatsApp、Facebook Messenger、YouTubeで動作。1回の設定ですべてのチャネルに対応。
会話スレッド
メッセージをまたいでマルチターンコンテキストを保持。自動スレッドコンパクションが古いメッセージを要約。
インタラクティブテスト
チャット式UIでエージェントの解決カスケードをテスト。どの層が応答したか、信頼度スコアを確認。
アナリティクスダッシュボード
ソース分布、日次トレンド、トップルール、未使用ルール検出、チャネルアナリティクス。
クイック作成
ゼロからプロダクションまで2分以内
3つのフィールド——名前、説明、チャネル——でエージェントが稼働。スマートデフォルトがBYOKベンダーとモデルを自動解決。業界テンプレートでクイックスタート。
クイック作成フロー
名前と説明
エージェントに名前と一文の説明を付ける。これが最小要件。
チャネルを選択
LINE、Instagram、WhatsApp、Messenger、またはサポートする12チャネルから選択。
自動設定
スマートデフォルトがBYOKキーを最適なベンダーとモデルに解決。ガバナンスレイヤーが自動起動。
GovernanceScore付き
各エージェントが8つの加重要素に基づくリアルタイム0-100ガバナンススコアを表示——エスカレーションポリシー、監査ログ、ナレッジベース、ルール、RBAC、コスト管理、メモリ制限、BYOK暗号化。
10業界テンプレート
各テンプレートにはシステムプロンプト、推奨ルール、ナレッジベース構造、エスカレーションポリシーが含まれます。作成後は完全にカスタマイズ可能。
ユースケース
実世界の解決カスケード
4層カスケードが異なる業界とメッセージタイプをどう処理するかをご覧ください。
医療クリニックFAQボット
スプレッドシートから200以上のFAQルールをインポート。ルール層が定型的な質問を即座に処理。RAG層が臨床ガイドラインから抽出。LLM層がオープンエンドの問い合わせに対応。デリケートな医療トピックはエスカレーション。
Eコマースカスタマーサービス
商品問い合わせはルールで解決。返品ポリシーはナレッジベースドキュメントから。複雑な苦情はLLMがブランドトーンで対応。VIP顧客は人間にエスカレーション。
SaaSオンボーディング
入門質問はルールマッチング。機能ドキュメントはRAG検索。統合サポートはAPIドキュメントコンテキスト付きLLMが対応。エンタープライズ顧客はソリューションエンジニアにエスカレーション。
比較
チャットエージェント vs. 従来のチャットボットビルダー
| 次元 | JieGouチャットエージェント | 従来のチャットボット |
|---|---|---|
| マッチング | エンベディングベースのコサイン類似度 | キーワード/完全一致 |
| ナレッジ | アップロードドキュメントからRAG | なし、または手動FAQ |
| AIフォールバック | 会話コンテキスト付きフルLLM | なし、または基本テンプレート |
| エスカレーション | 設定可能な信頼度閾値 | 手動ルールのみ |
| チャネル | 5以上のメッセージングプラットフォーム | 通常1-2 |
| ガバナンス | RBAC、監査軌跡、感度ラベル | なし |
競合比較
チャットエージェント vs. 市場
JieGouの4層解決カスケードが他のAIチャットソリューションとどう比較されるかをご覧ください。
| 機能 | JieGou | Zapier Chatbots | Copilot Studio | n8n AI Agents |
|---|---|---|---|---|
| 解決戦略 | ルール > RAG > LLM > エスカレーション（4層） | LLMファースト（単一戦略） | LLM＋ナレッジソース | LLM＋ツールレベルHITL |
| トークン効率 | LLM前に3つの戦略（ルール、RAG、エスカレーション） | すべてのメッセージがLLMトークンを消費 | すべてのメッセージがLLMトークンを消費 | すべてのメッセージがLLMトークンを消費 |
| チャネル | 12チャネル（LINE、IG、WhatsApp、Messenger、Telegram、Slack、Teams、Discord、WeChat、メール、ウェブ、SMS） | ウェブ埋め込み＋Slack | Teams＋ウェブ埋め込み | ウェブ埋め込み＋カスタム |
| ナレッジソース | 13エンタープライズアダプター | Zapier Tables | SharePoint、OneDrive、ウェブ | LangChainノード経由カスタム |
| ガバナンス | エージェントID＋レビューゲート付き10層スタック | 基本管理者ロール | Copilot Studioガバナンス | ガバナンス層なし |
| マルチモデル | エージェントごと9ベンダー | Zapier AIのみ | Azure OpenAIのみ | LangChain経由で複数 |