PIVOTの制作実績｜slack×ChatGPT連携チャットボットアプリの開発

SlackとChatGPTを連携させた某業界向けのチャットボット。
業務効率向上や検索ログ活用に貢献

クライアントの要望は業務における検索の効率化でした。従来はインターネット検索に頼っていましたが、検索対象の情報更新のスピードが速いため、検索にかかる効率の悪さが課題でした。

該当の業務システムの目的は、業務に必要な膨大な情報の中から、自身（業務）に必要な情報をSlack上のチャットボットを通してキャッチアップすることです。ユーザーが迅速に検索できることがクライアントのビジネスの成功に不可欠でした。さらにユーザーが使った検索キーワードを蓄積し、ノウハウとして活かす取り組みを行いました。

SlackとChatGPTとの連携

今回のシステムではユーザーインターフェースとしてSlackを使用しました。SlackからChatGPTへ入力文を送り、解釈するところに尽力しています。一般的な日本語なら単語の意味の違いを理解できるのですが、業界で使われる専門用語についてはできません。そのため、専門用語に語感が近い一般的な単語が文章中に含まれた場合に、語感だけで専門用語に紐づけてしまう点が、現在模索中の改善点です。

主要な3機能（名寄せ機能・更問い機能・推定機能）

チャットボットでは以下の3つの機能を改善しました。

１．名寄せ機能

ユーザーが入力する文章には、業界内で複数の呼び名があったり、表記ゆれがあります。そのため、複数表記があるものも公式的な表記に紐づけることで正しく処理できるようにしました。

２．更問い機能

ユーザーが入力した文章から検索する際、入力文章に含まれるべき情報が不足している場合があります。その場合、ChatGPTは不足している情報を補完した上で回答するようになっていますが、そうすると精度が落ち信ぴょう性に不安が生じてしまいます。そのため、入力した情報が不足しているときにユーザーから不足情報を聞き出す機能が更問い機能です。

３．推定機能

パターンマッチングや完全一致で検索結果を探しても見つからないときは、ChatGPTで入力文章を解釈して最も近い結果を返すようにしています。推定の確度が低い場合、更問い機能で不足情報を能動的に収集します。

クライアントとの密なコミュニケーションとドキュメント化

システム開発に途中からサポートとして入った際、ソースコードしか情報がない状態でした。そこでブラックボックス化しているソースコードをもとに、システムの透明性を高めたい意図も含め、ドキュメントを明文化することを意識しました。専門的な業界のシステムであるため、業界特有の用語が多く、ソースコード解析を行いながら、お客様と密にコミュニケーションを取り、疑問点を確認しながら進めました。