学生対応で、こんなことにお困りではありませんか
問い合わせは繁忙期に集中し、職員は同じ質問への回答に追われます。学生は「聞くほどでもない」と思って離れていきます。
01同じ質問が繁忙期に集中する
履修登録、証明書の発行、奨学金の締切。年度初めと期末に問い合わせが集中し、窓口に列ができる。
02夜間・休日に質問が来る
学生が動く時間帯は窓口の閉まった後。翌日まで待てずに手続きを間違える。
03留学生への多言語対応
英語・中国語での問い合わせに、担当できる職員が限られる。
04就職相談の一次対応が回らない
エントリーシートの書き方や面接準備など、まず聞きたいことにキャリアセンターが応えきれない。
シナリオを書く仕事が、
情報を渡す仕事に変わります
従来のチャットボットは、用意した答えの中から選ばせる仕組みです。AI社員は履修ガイドや学生便覧、Webサイトをそのままナレッジベースに変換し、文脈を理解して回答します。タグ付けや整形は不要です。
AI社員自社の資料を検索して答える
※ 「従来のチャットボット」は一般的な選択肢型・シナリオ型ツール、「汎用の生成AIチャット」は ChatGPT などの対話サービスをそのまま業務に使う場合の一般的な整理です。右列はメタデスクが基盤とするGBase Support（Sparticle社）の公開情報にもとづきます。アバターの差し替え・音声変更はオプション機能です。
教育機関のAI社員ができること
学生対応の一次窓口を任せながら、聞かれた内容が蓄積されていきます。
履修・手続きの一次対応
履修ガイド、学生便覧、各種申請の手引きを学習し、24時間365日、夜間や休日でも即答します。
根拠が見える回答
どの資料を元に答えたかを出典として表示できます。学生も職員も、回答の裏付けを確認できます。
多言語・音声での対応
日本語の資料だけで、英語や中国語の問い合わせに回答。リアルタイム音声対話も標準装備です。
窓口・フォームへの引き継ぎ
個別判断が必要な相談は、会話の内容を引き継いだ状態で担当窓口や相談フォームへ誘導します。
聞かれた内容の可視化
チャット履歴から、学生がつまずいている手続きや時期が見えます。案内文の改善材料になります。
キャンパスに合わせた見え方
口調、初期メッセージ、配色を設定。AIアバターの表示はON・OFF切替可。メタバース上のキャリアセンターにも設置できます。
大学のAI社員に、実際に聞いてみてください
架空の私立大学「ハコスコデモ大学」の履修ガイド・学生便覧・キャリアセンターの資料を学習したAI社員「ハコナ」です。履修登録の期限、学費、奨学金、証明書、就活の質問を自由に入力してみてください。
※ デモは学習させたサンプルデータにもとづく応答です。実際の導入では貴学の資料を学習します。学習していない内容を聞かれた場合は、デモの範囲外であることをお伝えします。
導入して終わりのツールではありません。
使えるAI社員になるまで、ハコスコがつくり込みます
学生対応に追われる職員に、ボットの設定やチューニングまで任せるのは現実的ではありません。今ある履修ガイドやFAQをお預かりし、足りない情報は一緒に洗い出し、AIが理解しやすい形に整えるところまでハコスコが担当します。公開設置も学内の環境に合わせて伴走します。
ヒアリング
対応したい問い合わせ、任せたい範囲、人に回す線引き、既存の対応体制を整理します。オンライン30分。
ナレッジの整理
履修ガイド、学生便覧、各種手続きの案内、よくある質問。今ある資料をそのままお渡しいただきます。整形は不要です。足りない情報は一緒に洗い出し、AIが理解しやすい形への整形はハコスコが行います。
制作とチューニング
口調・禁止事項・出典表示の有無を設定し、検証用のボットで応答を確認。回答精度の合わせ込みはハコスコが行います。
公開と運用の伴走
ウィジェットの設置は御社の環境に合わせて伴走します。公開後も履歴を見ながら、答えられなかった質問をナレッジに追加していきます。
※ ヒアリングから公開まで、最短2週間〜1ヶ月が目安です。お客様には資料のご提供と応答内容の確認をお願いし、ナレッジ整備・制作・チューニングはハコスコが行います。
御社に合わせて設計する項目
同じ基盤でも、出来上がるAI社員は会社ごとに違います。
学習させる情報
履修ガイド、学生便覧、奨学金・証明書の手引き、キャリアセンターの資料。Q&Aは最優先で参照されます
口調と見え方
学生向けの言葉づかい、初期メッセージ、配色、AIアバターの有無
答えない範囲
個人の成績・履修状況、進路の判断、メンタルヘルスなど、人に回す線引きと、そのときの誘導先
配置と出方
学生ポータル、キャリアセンターのページ、メタバースキャンパスなど、設置場所ごとの表示条件
導入事例
AIアバターによる24時間対応のキャリアセンターは、大学との共同プロジェクトで実装されています。
料金の考え方と事例は、サービス紹介資料で
任せる対応範囲と学習データの量で料金は変わります。資料には料金の考え方、制作の流れ、導入事例、対応できること・できないことをまとめています。
- AI社員ファクトリーのサービス概要
- 料金の考え方と契約の流れ
- 導入事例と設置イメージ
よくあるご質問
学生ポータルやLMSに設置できますか
間違った回答をしませんか
向いていないケースはありますか
どんな情報を学習させられますか
FAQが整っていなくても始められますか
留学生の多言語対応はできますか
料金はいくらですか
公開までどのくらいかかりますか
※ ページ内のイラストはイメージです。画面・数字は導入内容により異なります。
