CASE STUDY

導入の背景と課題

「商品を通じて世の中の役に立つ」という創業の精神のもと、コクヨ株式会社（以下 コクヨ）は文具、オフィス家具に加え、働き方や学習環境のコンサルティング、デジタルサービスへと領域を広げている。同社が提供する@Tovasは、請求書、納品書、注文書などの帳票をメール、FAX、郵送で届ける電子帳票配信システムだ。

利便性とサポート負荷軽減を両立させるには

順調にサービスが成長するにつれ、課題となったのがカスタマーサポートの負荷だ。月に約200件寄せられる問い合わせのうち、60～70%は「パスワードがわからない」「宛先を変更したい」といった定型的な内容だった。
「受信メール文面にサポート窓口の連絡先の記載があるため、帳票の内容に関するご質問も弊社に届いていました。連絡先の記載を削除すれば件数は減りますが、それではお客様の利便性を損ねてしまいます。利便性を保ちつつサポート負荷を軽減するために画面上にAIチャットボットを埋め込み、お客様ご自身で解決できる仕組みを作ろうと考えました」（柴田氏）

そこで柴田氏は、AWSのコミュニティ（JAWS-UG）で得た知見をもとに、Amazon Bedrockを用いたAIチャットボットのPoC（概念実証）を自ら実施した。

社内の反応は良好だったが、実用化に向けて大きな壁に直面する。
「PoCとしては動いても実際のプロダクトに実装するにはセキュリティの担保や可用性の設計など、いくつもの高いハードルがありました。弊社にはそのノウハウが乏しく、AIを使った抜本的な改善は難航しました」（柴田氏）

AI、AWS基盤、セキュリティを網羅した「包括的提案力と技術支援」

「プロダクト実装のノウハウ」という課題を抱えていた折、柴田氏は、@Tovasの開発を支援しているシーイーシーの担当者にAI活用について相談を持ちかけた。
これがプロジェクトを大きく前進させる契機となった。すぐにAIやAWS基盤の専門チームを紹介され、内製PoCをもとに要望を伝えたところ、シーイーシーは専門家としての知見からアーキテクチャー全体を見直す提案を行った。

「シーイーシーの素晴らしい点は、PoCの設定や用途をすぐに理解し、『本番環境で安全かつ安定的に稼働させるためには、どのような構成にすべきか』という具体的なシステム設計を描き出してくれたことです。我々が求めていたのは、AIだけ、セキュリティだけという部分的な解決策ではなく、システム全体を最適化する『包括的な提案』でした。多彩な専門チームを持つシーイーシーだからこそ、安心して任せられると確信しました」（渡部氏）

プロの知見で回答精度と安定稼働を両立

2025年9月にキックオフしたプロジェクトはシーイーシーの支援を得てスムーズに進行した。特にシーイーシーの技術力と経験が発揮されたのは、AIチャットボットの品質を決定づける以下の3つのチューニングプロセスだ。

①ガードレール（回答制限）の適切な設定
AIが不適切な回答や個人情報などを出力しないよう、シーイーシーがコクヨのナレッジベースを詳細に分析。RAG（検索拡張生成）の仕組みにおいて、適切なガードレールを設定するノウハウを提供した。

②多岐にわたるBedrockパラメーターの最適化
AIの回答の自然さや正確さを決める複雑なパラメーター設定において、シーイーシーが技術的見地から最適な設定を見いだし、精度の高い回答を実現した。

③稼働時間とコストバランス（可用性）のコントロール
運用コストを最適化するため、24時間稼働させるべきか、稼働時間帯を絞るべきかといった運用設計についてもシーイーシーがコストと利便性のバランスを考慮したアーキテクチャーを提案・実装した。
「開発の中で、テストの手法から運用・セキュリティのベストプラクティスに至るまで、弊社に足りない知見をシーイーシーが見事に補ってくれました」（柴田氏）

導入後の評価

2026年1月のリリース後、導入効果はすぐに現れた。月間約200件の問い合わせのうち、約1/3をお客様ご自身で解決できるようになり、サポート担当者の負荷は目に見えて軽減された。