生成 AI のユースケース: カスタマー サポートの質問に対する解決策を生成する

Last reviewed 2025-12-16 UTC

このドキュメントでは、AI を使用して顧客からのサポートに関する質問に対するソリューションを生成するアプリケーションのハイレベルなアーキテクチャについて説明します。

このドキュメントは、クラウドで生成 AI アプリケーションを構築して管理するアーキテクト、デベロッパー、管理者を対象としています。このドキュメントでは、 生成 AIの基本的な知識があることを前提としています。

このドキュメントの デプロイ セクションでは、AI アシストによるカスタマー サポート のユースケースのコードサンプルを提供します。

アーキテクチャ

次の図は、 での AI アシストによるサポート デスク アプリケーションのアーキテクチャを示しています Google Cloud。このアプリケーションは、顧客からの質問を受け取り、ナレッジベースから関連するリソースを取得して、質問に対するソリューションを生成します。このアーキテクチャは、 検索拡張生成（RAG）アプローチの実装です。

AI を使用して顧客からのサポート リクエストに対する回答を生成するアプリケーションのアーキテクチャ。 AI を使用して顧客からのサポート リクエストに対する回答を生成するアプリケーションのアーキテクチャ。

このアーキテクチャのアプリケーションは、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタにデプロイされたコンテナ化されたサービスで構成されています。このアーキテクチャの流れは次のとおりです。

  1. 顧客がサポート デスク アプリケーションに質問を送信します。
  2. サポート デスク アプリケーションは、顧客の質問をナレッジ リトリーバー サービスに渡します。
  3. ナレッジ リトリーバー サービスは、顧客の質問に関連するリソースを取得するために、プロンプトを作成して Gemini API に送信します。
  4. Gemini は、Cloud Storage に保存されているサポート ナレッジベースから関連するリソースを特定します。
  5. Gemini は、関連するリソースの ID をナレッジ リトリーバー サービスに返します。
  6. ナレッジ リトリーバー サービスは、Cloud Storage から関連するリソースを取得します。
  7. ナレッジ リトリーバー サービスは、顧客の質問と関連するリソースをソリューション ジェネレータ サービスに送信します。
  8. ソリューション ジェネレータ サービスは、顧客の質問に対する詳細なソリューションを生成するプロンプトとともに、リソースを Gemini API に送信します。
  9. Gemini は、手順説明や動画チュートリアルなどのソリューションを生成します。
  10. ソリューション ジェネレータ サービスは、サポート デスク アプリケーションを通じて顧客にソリューションを提供します。

使用するプロダクト

このアーキテクチャ例では、次の Google Cloud プロダクトを使用します。

  • Google Kubernetes Engine（GKE）: Google のインフラストラクチャを使用して、コンテナ化されたアプリケーションを大規模にデプロイ して運用するために使用できる Kubernetes サービス。
  • Gemini Enterprise Agent Platform: エンタープライズ グレードの AI エージェントを構築、スケーリング、管理、最適化できる包括的なプラットフォーム。
  • Cloud Storage: 低コストで無制限のオブジェクト ストア。さまざまなデータ型に対応しています。 データには の内部および外部からアクセスでき Google Cloud、冗長性を確保するために複数のロケーションに複製されます 。

デプロイ

で AI アシストによるカスタマー サポート アプリケーションを試すには、次のコードサンプルを使用します。Google Cloud

次のステップ

協力者

著者: Kumar Dhanagopal | クロスプロダクト ソリューション デベロッパー

その他の寄稿者: