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# miibo - ノーコードで実現する課題解決型AIアプリ開発プラットフォーム: miibo Designerが届ける、ノーコード会話型AIの活用ノウハウと最新導入事例

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## 投稿
- [AI FAQとは？従来のFAQシステムとの違いと導入のメリット](https://miibo.site/customer-support/blog/what-is-ai-faq/): AI FAQ（エーアイエフエーキュー）とは、登録された自社のナレッジベースをもとに、AIがユーザーの質問に対して自動で回答を生成・出力する仕組みです。あらかじめ用意した質問一覧から利用者が探す従来のFAQと違い、自然な文章で尋ねるだけで、AIがその場で答えを返します。本記事では、AI FAQの定義や仕組み、従来のFAQシステムが抱えていたメンテナンスの限界を打ち破るメリット、そして持続可能な体制で自己解決率を高めるための運用のコツまでを、わかりやすく解説します。
- [AI FAQの自己解決率の平均とは？成果指標の定義と目標設定の目安](https://miibo.site/customer-support/blog/ai-faq-resolution-rate-average/): AI FAQの自己解決率とは、寄せられた問い合わせのうち、人を介さずAIだけで解決できた割合を指します。その「平均」や目安を知りたいという声は多いものの、自己解決率は業種や問い合わせの内容、対象範囲によって大きく変わるため、どの企業にも当てはまる一律の平均値は存在しません。本記事では、カスタマーサポートAIの主要な成果指標の定義、世間の平均値に振り回されないための現実的な目標設定の3ステップ、そして成果を出す企業が共通して実践する「可視化」の運用体制を、わかりやすく解説します。
- [カスタマーサポートにおける生成AI活用とは？仕組みと導入の注意点](https://miibo.site/customer-support/blog/customer-support-generative-ai/): 結論を先にお伝えします。カスタマーサポートで生成AIを活かす鍵は、AIに正確なデータを参照させるRAG（検索拡張生成。質問に関連する情報を検索し、その内容をもとに回答する方式）の仕組みと、日々の対応からナレッジ（AIが回答の根拠にする専門知識のデータ）を更新し続ける運用の両立にあります。生成AIは導入すれば成果が出るものではなく、正しい情報源を保ち続ける運用があって初めて、24時間の自動対応や顧客体験の向上といった効果につながります。
- [エスカレーションとは？カスタマーサポートAIと人のなめらかな連携を築く方法](https://miibo.site/customer-support/blog/what-is-escalation/): エスカレーションとは、AIによる自動応答では解決が困難な問い合わせを、オペレーター（人）へなめらかに引き継ぐ仕組みのことです。カスタマーサポートにAIを導入した現場では、この引き継ぎの設計ができているかどうかが、自己解決率と顧客満足度の双方を左右します。本記事では、エスカレーションの意味と役割、設計を怠ると陥る罠、そしてAIと人をなめらかにつなぐ3つのステップを、わかりやすく解説します。
- [AIの回答精度を高めるナレッジベースの作り方とFAQ構造化のコツ](https://miibo.site/customer-support/blog/how-to-build-knowledge-base/): 結論を先にお伝えします。AIの回答精度は、AIが読みやすいように構造化され、更新され続けるナレッジベースによって高まります。自社調査では、ナレッジを月1回以上更新している企業の割合が、全社で本番運用している企業ではβ版・PoC段階の企業の約3.5倍にのぼりました。本記事では、既存マニュアルの流用でつまずく理由を整理し、AIが迷わず正答できるナレッジベースの作り方と、FAQを構造化する3つのコツを解説します。
- [ベテランの頭の中を資産化する｜カスタマーサポート属人化解消法](https://miibo.site/customer-support/blog/support-personalization-solution/): カスタマーサポートの現場では、「あの人に聞かないと分からない」という属人化が、深刻なリスクになります。属人化とは、特定の担当者の知識や経験に業務が依存し、その人でなければ対応できない状態を指します。ただし、これは担当者の努力不足ではありません。日々の対応ノウハウが個人の頭の中に留まり続ける、仕組みの欠如が原因です。
- [AIの誤回答が怖い？CS現場を揺るがすリスクと実務の制御策](https://miibo.site/customer-support/blog/incorrect-response-risks/): 顧客と直接やり取りするカスタマーサポートにおいて、AIの誤回答は企業の信頼を揺るがすリスクです。誤った料金や規約を案内すれば、クレームや信用の低下につながりかねません。しかし、誤回答を恐れるあまり、人がすべての回答を目視で確認する運用を続けていては、AI導入の恩恵を受けられません。
- [AI FAQの導入手順と成功を分ける運用原則](https://miibo.site/customer-support/blog/ai-faq-operation-guide/): カスタマーサポートの効率化や24時間対応を実現する手段として、AI FAQの導入が広がっています。AI FAQとは、蓄積したナレッジをもとに、AIがユーザーの問い合わせへ自動で回答する仕組みです。ただし、AI FAQは設置して終わりではありません。導入後の運用次第で、成果には大きな差が生まれます。
- [FAQを作っても解決率が上がらない原因と解決の糸口](https://miibo.site/customer-support/blog/faq-resolution-rate-issues/): 結論を先にお伝えします。FAQの解決率は、作って公開するだけの一方向の運用では上がりません。自社調査では、AIの解決率などの成果指標を管理できている企業は約半数にとどまりました。現状が見えなければ、どこを直せば解決率が上がるのかも分かりません。本記事では、FAQの解決率が伸び悩む構造的な原因を整理し、解決率を着実に引き上げるための3つの改善ステップを解説します。自社の運用を見直すヒントとしてご活用ください。
- [問い合わせログを宝の山に変える！CSのVoCをAIナレッジに活かす方法](https://miibo.site/customer-support/blog/how-to-use-support-logs/): 問い合わせログの活用は、3つの実践ステップで仕組みにできます。
- [カスタマーサポートの人手不足をAIで解決するには？破綻を防ぐ運用の型](https://miibo.site/customer-support/blog/support-labor-shortage/): カスタマーサポートの人手不足は、時間外や繁忙期の対応が追いつかないだけでなく、AI導入後にナレッジ更新の手が回らず、同じ質問が人に戻り続ける悪循環を生みます。その背景には、AIが解決できなかった問い合わせを改善に「活用できていない」企業が44.7%にのぼり、ログ分析と更新を人の手作業に頼ることがボトルネックになっている現実があります。破綻を防ぐ鍵は、一次対応をAIに任せて窓口を広げ、ナレッジ更新を「書く作業」から「確認する作業」へ変え、成果を可視化して工数を効く改善に集中させることです。
- [カスタマーサポートの属人化を解消するには？AIを活用した業務標準化の仕組み](https://miibo.site/customer-support/blog/support-personalization/): カスタマーサポートにおける業務の属人化やブラックボックス化は、対応品質のばらつきや深刻な人手不足を招く大きな原因です。ノウハウが特定のベテラン担当者に依存してしまう背景には、日々の対応履歴や、AIが答えられなかった未解決の課題が、組織全体に蓄積・共有されない構造的な欠陥があります。本記事では、カスタマーサポートで属人化が起きる原因を「ログ放置の罠」から紐解き、問い合わせ対応AIでベテランのノウハウを自動で組織の共有資産（ナレッジ）へと変え、業務標準化を達成するための仕組みを解説します。
- [カスタマーサポートAIと人の役割分担｜解決率を高める運用設計の3ステップ](https://miibo.site/customer-support/blog/ai-human-roles/): カスタマーサポートAIの導入成果を高める鍵は、AIと人の明確な「役割分担」の設計にあります。AIに業務を丸投げしたり、逆に不安から人がすべての回答を目視確認したりする運用では、負担の軽減も解決率の向上も望めません。本記事では、多くの現場が陥る2つの罠と、その背景にある成果の可視化不足を自社調査のデータから紐解いたうえで、AIが担う「定型的な一次対応」と人が注力する「複雑な個別対応」を切り分け、なめらかに引き継ぐための3つの運用設計ステップを解説します。
- [ハルシネーションとは？AIが誤回答する原因とカスタマーサポートでの対策](https://miibo.site/customer-support/blog/what-is-hallucination/): ハルシネーションとは、AIが事実と異なる内容を、もっともらしく出力してしまう現象です。顧客と直接やり取りするカスタマーサポートでは、AIの誤回答が企業の信頼に直結するため、起きる原因を正しく理解し、適切に対策することが欠かせません。本記事では、ハルシネーションの意味とカスタマーサポートでのリスク、起きる3つの原因、そして実務で効果的な3つの対策を、初心者の方にもわかりやすく解説します。
- [RAG（検索拡張生成）とは？カスタマーサポートAIの回答精度を高める仕組み](https://miibo.site/customer-support/blog/what-is-rag/): RAG（検索拡張生成）とは、外部のナレッジ（専門知識のデータ）を検索し、その内容をもとにAIが回答を生成する方式です。顧客対応を行うカスタマーサポートでは、AIが企業の正しいドキュメントやFAQを正確に参照して答えるための、核となる技術です。本記事では、RAGの基本的な仕組みから、カスタマーサポートAIに導入することでハルシネーション（AIが事実と異なる内容をもっともらしく述べてしまう現象）を防げる理由、そして安全な自動化の仕組みを即日構築する方法までを、わかりやすく解説します。
- [カスタマーサポートAIの「解決率」を上げるための可視化と運用のステップ](https://miibo.site/customer-support/blog/raise-ai-resolution-rate/): カスタマーサポートAIを導入した企業の多くが、「AIの解決率（自己解決率）が上がらない」という壁に直面します。解決率を向上させる鍵は、AIの応答結果の「可視化」と、そこから繋がる効率的なナレッジ運用にあります。本記事では、自社調査のデータをもとに、成果を上げるための可視化の重要性と、解決率を上げる具体的な運用ステップを解説します。
- [「FAQ AIは使えない」を脱却する成果可視化と自己解決率の向上策](https://miibo.site/customer-support/blog/faq-ai-useless/): カスタマーサポートの効率化を目指してFAQ AI（問い合わせ対応AI）を導入したものの、期待したほどの効果が出ず「使えない」と頭を抱える担当者は少なくありません。本記事では、自社調査のデータをもとに、FAQ AIが機能しなくなる背景にある「成果の可視化・管理不足」という課題を紐解き、自己解決率を確実に高めるためのナレッジ運用の仕組みを解説します。
- [カスタマーサポートAI導入が「失敗」に終わる原因と共通の落とし穴](https://miibo.site/customer-support/blog/support-ai-failure/): 結論を先にお伝えします。カスタマーサポートAIの失敗は、AIの性能そのものより、導入後にAIを「丸投げ」して運用が止まることから生まれます。とくに、AIが答えられなかった未解決の問い合わせを改善に活かせず、放置してしまうことが、失敗の最大の落とし穴です。自社調査では、この未解決問い合わせを「改善に活用できていない」企業が44.7%にのぼりました。逆に、未解決を改善に回す運用サイクルを持てば、失敗は成果へと転換できます。以下で、原因と打開策を順に見ていきます。
- [会話型AIとは？自律進化型AIとの違いをわかりやすく解説｜カスタマーサポートでの使われ方](https://miibo.site/customer-support/blog/conversational-ai/): 会話型AIとは、人が話しかけた言葉に対して、AIが自動で応答する仕組みです。近年はその発展形として、使うほど賢くなる「自律進化型AI」も登場しています。本記事では、会話型AIと自律進化型AIの意味と仕組み、両者の違い、そしてカスタマーサポートでの使われ方を、初心者の方にもわかりやすく解説します。
- [カスタマーサポートAIで成果が出る企業の共通点｜調査が示す「ナレッジ運用」3.5倍の差](https://miibo.site/customer-support/blog/knowledge-operation/): 同じようにカスタマーサポートAIを導入しても、成果が出る企業と、思うように出ない企業に分かれます。その差を生んでいるのは、AIそのものよりも、導入した後の「ナレッジ運用」です。本記事では、なぜナレッジ運用が成果を分けるのかを、株式会社miiboの調査のデータとともに解説し、運用を続けるための仕組みまでをお伝えします。
- [AIを導入しても問い合わせ対応の負担が減らないのはなぜか｜調査で見えた「54.7%」の壁とその超え方](https://miibo.site/customer-support/blog/support-ai-burden/): カスタマーサポートにAIを導入したのに、問い合わせ対応の負担が思ったほど減らない——そう感じている担当者は少なくありません。株式会社miiboの調査では、AI導入後も「回答の確認・修正にかかる負担が減っていない」と答えた企業が54.7%にのぼりました。本記事では、なぜ負担が減らないのか、その原因を3つに整理し、負担を実際に減らすための運用の考え方を、調査データとともに解説します。
- [miiboで会話型AIを構築する完全ガイド｜プロンプト設計4要素の全手法](https://miibo.site/customer-support/blog/miibo-conversational-ai-guide/): 会話型AIをビジネスに導入する動きが急速に広がっています。しかし、実用的な会話型AIを構築するには、プロンプトの書き方やナレッジの与え方など、複雑な設計ノウハウの理解が欠かせません。本記事では、会話型AI構築プラットフォーム「miibo（ミーボ）」を使って、精度の高いエージェントを設計するためのプロンプト設計手法を体系的に解説します。
- [miibo（ミーボ）の使い方完全ガイド｜会話型AI構築プラットフォームの始め方と機能を徹底解説](https://miibo.site/customer-support/blog/miibo-complete-guide/): 生成AIの進化により、会話型AIをビジネスに活用したいというニーズが急速に高まっています。しかし、AI開発には専門的なプログラミング知識やインフラ構築が必要だと考え、開発に踏み切れない企業や個人が多いのも現状です。本記事では、ノーコードで会話型AIを爆速開発できるプラットフォーム「miibo（ミーボ）」の使い方を、初心者にもわかりやすく解説します。

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- [カスタマーサポートAIのお役立ち記事一覧｜miibo for カスタマーサポート](https://miibo.site/customer-support/blog/): miibo for カスタマーサポート完全ガイドのブログは、カスタマーサポートAIの課題・運用・基礎知識を解説するお役立ちメディアです。AIを導入しても負担が減らない原因、成果を出すためのナレッジ運用、会話型AIの基礎まで、現場で役立つ情報を発信しています。
- [自治体・行政での活用](https://miibo.site/customer-support/usecase/government/): 自治体・行政のカスタマーサポートでは、問い合わせの種類が広く量も多いうえに、窓口が開く平日日中しか対応できないという制約があります。住民は時間外に知りたいことが多く、案内の正確さも強く求められます。本ページは、自治体・行政の現場でmiibo for カスタマーサポートがどのように住民の問い合わせ対応を支えるかを、導入前と導入後のBefore/Afterで紹介します。
- [士業での活用](https://miibo.site/customer-support/usecase/professional/): 士業の事務所では、専門家の時間が、本来注力すべき相談や判断ではなく、予約受付や料金案内といった定型的な一次対応に取られがちです。問い合わせは営業時間外にも届き、初動が遅れると、見込みの相談者は別の事務所へ流れてしまいます。本ページは、士業の現場でmiibo for カスタマーサポートがどのように問い合わせ対応を支えるかを、導入前と導入後のBefore/Afterで紹介します。
- [不動産での活用](https://miibo.site/customer-support/usecase/real-estate/): 不動産のカスタマーサポートでは、問い合わせ（反響）への初動の速さが、そのまま成約の機会を左右します。反響は夜間や休日にも届き、初動が遅れると、その見込み客は他社で決めてしまうためです。本ページは、不動産の現場でmiibo for カスタマーサポートがどのように問い合わせ・反響対応を支えるかを、導入前と導入後のBefore/Afterで紹介します。
- [EC・通販での活用](https://miibo.site/customer-support/usecase/ec/): EC・通販のカスタマーサポートは、問い合わせの量が多く、深夜・休日やセール時に集中するため、人手だけでは追いつきにくい領域です。しかも、購入前の疑問にその場で答えられないと、その問い合わせはそのまま離脱、つまり売上の機会損失につながります。本ページは、EC・通販の現場でmiibo for カスタマーサポートがどのように問い合わせ対応を支えるかを、導入前と導入後のBefore/Afterで紹介します。
- [カスタマーサポートAIの比較と選び方](https://miibo.site/customer-support/comparison/): カスタマーサポートAIは種類が多く、機能の一覧を見比べるだけでは、自社に合うものを選びにくいのが実情です。各社が自社の強みを語るため、「比較」をしても判断の軸が定まらず、かえって迷いがちです。本ページは、カスタマーサポートAIを「タイプ」で整理し、共通の選定軸にそって比べることで、自社に合うツールを選べるようにすることを目的としています。
- [miibo for カスタマーサポートの開発の軌跡｜構想からβ・正式提供まで](https://miibo.site/customer-support/story/): カスタマーサポートAI SaaS「miibo for カスタマーサポート」は、構想からわずか数か月で正式提供に至りました。その開発の速さと、提供開始後も改善を続ける姿勢は、プロダクトの信頼性を判断する材料になります。本ページでは、2026年2月の構想から6月9日の正式提供までの歩みを、開発体制と代表の想いとともに紹介します。
- [クリニック・医療機関での活用](https://miibo.site/customer-support/usecase/clinic/): クリニックの問い合わせ対応は、診療時間外の対応、職員教育の属人化、マニュアル更新の遅れという課題を抱えています。会話型AIの導入でこれらは一部解決できますが、AIを入れた後の改善運用に、新たな負担が生じがちです。本ページでは、自律進化型カスタマーサポートAI SaaS「miibo for カスタマーサポート」をクリニックに導入した活用像を、従来のmiibo導入と比較しながら示します。
- [カスタマーサポートAIの業界別ユースケース｜miibo for カスタマーサポート](https://miibo.site/customer-support/usecase/): カスタマーサポートAIの効果は、導入する業界によって現れ方が異なります。そのため、自社の業界で何がどこまで変わるのかは、機能の一覧だけでは判断しにくいものです。本ページでは、自律進化型カスタマーサポートAI SaaS「miibo for カスタマーサポート」の活用例を業界別にまとめ、自社に近い事例から導入後の姿をつかめる入口を用意しました。
- [miibo for カスタマーサポート完全ガイド](https://miibo.site/customer-support/): AIカスタマーサポートは、導入するだけでは成果が出ない時代に入りました。miiboの調査では、AI導入後も54.7%の企業で回答の確認・修正負担が減っていません。この「導入後の運用」という業界共通の課題に正面から応えるサービスが、2026年6月9日に正式提供を開始した「miibo for カスタマーサポート」です。本サイトでは、サービスの定義から仕組み、機能、料金、導入の流れ、向き不向きの判断材料まで、検討に必要な情報のすべてを集約して解説します。
- [AI UX Playbook公開｜miiboで自社プロダクトをAIネイティブ化する5パターン](https://miibo.site/miibo-ai-ux-playbook/): 生成AIをプロダクトに組み込む企業が増えるなか、会話型AIで成果を出した次のステージに進みたいという声が増えています。しかし、AIの実装パターンの多くが会話型に偏り、他のUIへ活かす選択肢が見えないという課題もあります。本ページでは、miiboが公開した「AI UX Playbook」を紹介し、自社プロダクトをAIネイティブ化するための具体的な方法を伝えます。
- [岡大徳｜miibo Designerが切り拓く会話型AIとアクティブリスニングの融合](https://miibo.site/about/): 会話型AI技術は急速に普及する一方で、人間の対話本質を理解した設計の不足が課題となっています。技術の導入だけでは、ユーザーに共感される応答や価値ある対話体験は実現できません。私、岡大徳は、株式会社miiboのmiibo Designerとして、アクティブリスニングと会話型AI技術の融合により、人とAIの調和を追求しています。
- [AIドリブンセールス実装ガイド｜営業プロセスの自動化と成約率向上の8つのステップ](https://miibo.site/ai-driven-sales-guide/): 営業活動において、顧客データの分析や商談管理に多くの時間を費やしながらも、成約率の向上に苦戦している企業が増えています。トップセールスの属人的なスキルに依存し、組織全体の営業力向上が進まないという課題も深刻化しています。AIドリブンセールスは、AIによるデータ分析と営業プロセスの自動化により、これらの課題を根本的に解決し、営業組織全体のパフォーマンスを飛躍的に向上させる新しい営業手法です。
- [miibo国産基盤パッケージ完全ガイド｜ノーコードで実現する安全なAI開発](https://miibo.site/miibo-domestic-package/): 生成AIの企業活用が本格化する中、データセキュリティやプライバシー保護への懸念が導入の障壁となっています。特に機密情報を扱う企業では、データの海外流出リスクや各国の法規制への対応が重要な経営課題です。株式会社miiboは、これらの課題を解決するため、さくらインターネットと連携して「miibo国産基盤パッケージ」を提供開始しました。
- [AIドリブンで変革する企業と個人の活動｜データ循環による意思決定と実行の自動化](https://miibo.site/ai-driven-transformation-data-circulation/): 企業や個人の活動において、膨大なデータの活用が競争力の源泉となっています。しかし、データの収集・分析・活用のプロセスが分断され、リアルタイムな意思決定と実行に課題を抱えています。AIドリブンは、AIを活用してすべての活動データを循環させ、意思決定から実行、改善まで一貫して自動化する新しい活動スタイルです。
- [ECサイト接続で商品提案するAI｜会話型AIで実現する次世代オンライン接客](https://miibo.site/ec-ai-product-recommendation-service/): ECサイトの商品検索は、多くのユーザーにとってストレスの原因となっています。膨大な商品から目的のものを見つけられない、商品の比較が難しい、専門知識がないと選べないなど、従来のキーワード検索やカテゴリ分類では解決できない課題があります。株式会社こころみは、会話型AIプラットフォーム「miibo」を活用し、自然な対話を通じて最適な商品を提案するAIエージェント構築サービスを提供しています。
- [AIドリブンマーケティング実装ガイド｜データ循環でマーケティング成果を最大化する方法](https://miibo.site/ai-driven-marketing-guide/): 多くの企業がデータドリブンマーケティングに取り組んでいるものの、データの収集と分析に多大な工数を要し、実際の施策実行まで辿り着けないという課題を抱えています。人間の処理能力の限界により、増え続けるデータから価値ある洞察を見出し、タイムリーに施策を実行することが困難になっています。AIドリブンマーケティングは、この課題を根本的に解決し、データ収集から分析、施策立案、実行までを自動化・高度化する新しいマーケティング手法です。
- [春日井市が実証！生成AI活用で市民サービスが変わる｜自動応答システムの可能性](https://miibo.site/kasugai-ai-chatbot-experiment-results/): 愛知県春日井市では、市民からの問い合わせに24時間対応できる自動応答サービスの改善に向けて、生成AIを活用した実証実験を実施しました。従来のFAQベースのシステムでは、職員の更新作業負担が大きく、対応分野も限定的でした。この課題を解決するため、市は2024年9月に1か月間の公開実証実験を行い、生成AIによる自然な対話と正確な情報提供の可能性を検証しました。
- [miibo Chrome Extension｜ブラウザで使えるカスタムAIアシスタント](https://miibo.site/miibo-chrome-extension-custom-ai-assistant/): 多くの企業では、Web上の情報収集や文章作成に多くの時間を費やしています。情報の要約や翻訳、専門的な解説が必要な場面で、効率的なツールが求められています。miibo Chrome Extensionは、ブラウザ上でカスタムAIをシームレスに活用できる拡張機能として、この課題を解決します。
- [東北大学AIアシスタント「HAGIBO」｜24時間365日あなたの質問にお答えします](https://miibo.site/tohoku-ai-assistant-hagibo/): 東北大学では、学生・教職員・受験生の皆様からの様々な問い合わせに、AIアシスタント「HAGIBO（ハギボー）」が24時間365日お答えしています。HAGIBOは、東北大学の校章に描かれている「萩」とチャットボットの「bot」を組み合わせて生まれた、まん丸フォルムに紫色のハートマークが特徴的な愛らしいキャラクターです。
- [東北大学DXコミュニティTOHOPE｜学生主体で創る次世代アカデミアの変革](https://miibo.site/tohoku-dx-community-tohope/): 東北大学の学生が主体となり、大学のデジタル変革（DX）を推進する公式プロジェクト「TOHOPE」は、技術の力でアカデミアに新たな価値を創造しています。現在、多くの大学が業務効率化や学生サービスの向上といった課題を抱えていますが、学生の視点から実践的な解決策を提供できる組織は限られています。TOHOPEは、学生ならではの柔軟な発想と最新技術を組み合わせ、大学向けアプリ・システムの企画開発を通じて、次世代のアカデミアを創造することを目指しています。
- [株式会社MAKOTO Prime｜生成AIで中小企業のDXを実現](https://miibo.site/makoto-prime-ai-dx/): 中小企業の多くが生成AIの活用に課題を抱える中、株式会社MAKOTO Primeは「生成AIで中小企業を元気に、生成AIで地方を元気に」を掲げ、実践的なAIソリューションを提供しています。当社は、10年以上にわたる企業支援のノウハウを活かし、プロンプト学習不要で誰でも使える生成AIツール群を開発・提供することで、日本全国の中小企業のDX推進を支援しています。
- [東北大学が国立大学初の生成AI対話システムを導入｜DX推進の成功事例](https://miibo.site/tohoku-university-first-ai-system/): 東北大学は2024年4月、全国の国立大学で初めて生成AIを活用した対話システムを本格導入し、大学業務の革新的な効率化を実現しました。従来の問い合わせ対応における課題を解決し、学生・教職員・一般の方々により良いサービスを提供することが目的です。本導入により、多様な質問表現への対応力が向上し、24時間365日・30カ国語での対応が可能となりました。
- [横須賀市が実証！自治体DXを加速するmiibo活用事例とAIチャットボット導入の成功法則](https://miibo.site/yokosuka-city-miibo-ai-implementation/): 地方自治体のDX推進において、限られた人員と予算で市民サービスを向上させることは喫緊の課題となっています。専門的な技術知識を持つ職員の不足や、セキュアな環境での運用制約、市民への説明責任など、自治体特有の障壁が存在します。本稿では、全国初のChatGPT全庁利用を実現した横須賀市が、miiboを活用してどのように課題を解決し、実用的なAIチャットボットを構築したかを詳しく解説します。
- [株式会社miibo](https://miibo.site/company/): 株式会社miibo
- [AIによる社内FAQ・問い合わせ自動応答ソリューション｜部門横断の業務効率化をmiiboで実現](https://miibo.site/ai-internal-faq-automation-solution/): 多くの企業で社内問い合わせ対応が業務を圧迫し、本来の業務に集中できない状況が続いています。経理への経費精算方法の確認、人事への有給取得ルールの問い合わせ、情報システム部への操作方法の質問など、日々繰り返される定型的な問い合わせに、各部門の担当者が時間を奪われています。株式会社miiboは、ノーコードで構築できる会話型AIプラットフォームを提供し、部門横断での社内FAQ対応を自動化することで、組織全体の生産性を飛躍的に向上させます。
- [BigQuery接続でデータ活用するAI｜SQL不要で誰でも使えるデータ分析を実現](https://miibo.site/bigquery-ai-data-analysis/): 多くの企業がBigQueryなどのデータ基盤を構築していますが、実際にデータを活用できるのはSQLを書けるエンジニアやデータアナリストに限られています。経営層や現場担当者が必要なデータを取得するには専門部署への依頼が必要で、レポート作成に数日かかることも珍しくありません。株式会社こころみは、自然言語でBigQueryと対話できるAIエージェント構築サービスを提供し、誰もがデータドリブンな意思決定を行える環境を実現します。
- [報連相ができる問い合わせ対応AI｜株式会社こころみのAIエージェント構築サービス](https://miibo.site/ai-agent-reporting-system/): 問い合わせ対応AIは多くの企業で導入されていますが、質問に答えた後の報告・連絡・相談といった業務は依然として人手に頼っています。ナレッジ不足の放置、対応履歴の記録漏れ、クレーム時の連携不足など、「答えるだけ」のAIでは解決できない課題があります。株式会社こころみは、MCP（Model Context Protocol）を活用し、AIが自律的に報連相を実行する問い合わせ対応システムの構築サービスを提供しています。
- [Fukuoka Growth Next｜福岡のスタートアップ支援施設で起業相談から事業成長まで完全サポート](https://miibo.site/fukuoka-growth-next/): 福岡でスタートアップを始めたいが、オフィスの確保や資金調達、法務・税務の手続きなど、どこから手をつけていいか分からない。多くの起業家が直面するこれらの課題を解決するため、福岡市は官民共働でFukuoka Growth Nextという総合的なスタートアップ支援施設を運営しています。本施設は、起業の相談から事業の成長まで、スタートアップに必要なすべてのサポートをワンストップで提供することを目的としています。
- [カラーミーショップで始めるECサイト構築｜初心者でも安心の国内最大級サービス](https://miibo.site/colormeshop-ec-site/): ECサイト構築を検討している事業者にとって、技術的なハードルや運営の複雑さは大きな課題です。専門知識がなくても本格的なネットショップを開設したいというニーズに応えるため、使いやすく機能豊富なECサイト構築サービスが求められています。本記事では、国内最大級のECサイト構築サービス「カラーミーショップ」について、その特徴と導入メリットを詳しく解説します。
- [国内最大級ハンドメイドマーケットminne｜93万作家の作品と出会える場所](https://miibo.site/handmade-marketplace-minne/): ハンドメイド作品を探している方や、自分の作品を販売したい作家の方々が、作品との出会いや販売機会を求めています。従来の実店舗での販売では、地理的制約や時間的制約により、作り手と買い手がつながる機会が限定されていました。minneは、インターネットを活用してハンドメイド作品の売買を可能にする、国内最大級のハンドメイドマーケットです。
- [会話型AIへの10年の挑戦｜株式会社miiboの成り立ち](https://miibo.site/miibo-company-founding-story/): 株式会社miiboは「AI JoyBoost! AIで、人を社会を幸せにする」というビジョンのもと、会話型AIの民主化を目指すスタートアップです。創業者の功刀雅士氏が10年以上にわたり個人で研究開発を続けてきた会話型AI技術が、2023年4月の法人化により新たな形で社会に提供されることになりました。
- [鹿児島大学・坂井美日准教授が挑む方言継承｜AIが拓く言語文化の未来](https://miibo.site/kagoshima-univ-dialect-ai-research/): 従来の方言継承は家族や地域コミュニティが担ってきましたが、核家族化や都市化により、その機会が急速に失われています。AIは24時間いつでも利用可能で、学習者のペースに合わせた練習ができるため、人による継承を補完する重要な役割を果たします。また、医療現場での実用的なニーズにも応えることができます。
- [企画×デザイン×テクノロジーで未来をつくる｜京都芸術大学クロステックデザインコース](https://miibo.site/crosstech-design-kyoto-art-university/): デジタル化が急速に進む現代社会では、単一の専門性だけでは解決できない複雑な課題が増えています。しかし、多くの大学教育では依然として縦割りの専門教育が中心で、領域を横断して学ぶ機会が限られています。京都芸術大学プロダクトデザイン学科クロステックデザインコースは、この課題に対して革新的なアプローチを提供します。
- [小規模事業者の成長を支えるWebパートナー｜株式会社Bowortie](https://miibo.site/about-bowortie-web-partner/): 株式会社Bowortie（ボアティ）は、小規模事業者のデジタル課題を解決し、ビジネスの成長を支援するクリエイティブチームです。多くの小規模事業者が、限られた予算とリソースの中でWebサイトやECサイトの制作・運用に悩んでいます。私たちは、戦略設計からデザイン・開発、運用サポートまで一貫して対応し、お客様のビジネスフェーズに合わせた最適なソリューションを提供します。
- [DS.INSIGHT｜Yahoo!ビッグデータで実現する高精度な市場分析ツール](https://miibo.site/ds-insight-market-analysis-tool/): 市場調査や競合分析において、従来の手法では時間とコストがかかり、タイムリーな意思決定が困難でした。アンケート調査では回答者のバイアスが影響し、公開情報だけでは消費者の真のニーズを把握できないという課題があります。DS.INSIGHTは、Yahoo! JAPANの月間5,600万人のユーザーデータを統計化し、誰でも簡単に市場分析ができるデスクリサーチツールとして開発されました。
- [誰もがAI開発者になれる｜miiboで生成AIの成果を即実現](https://miibo.site/everyone-ai-developer-results/): 企業の生産性向上と顧客体験の改善には、生成AI活用が不可欠な時代となりました。しかし、AI開発には専門知識が必要で、エンジニアリソースの確保が大きな課題となっています。この課題を解決し、誰もがAI開発者として成果を出せるのが、株式会社miiboが提供するノーコード会話型AI構築プラットフォーム「miibo」です。
- [AI店長「なおきくん」が24時間サポート｜1万点から最適なジオラマをご提案](https://miibo.site/ai-manager-naoki-support/): ジオラマ専門店「さかつうギャラリー」では、約1万点もの商品から初心者の方が適切な商品を選ぶことが難しいという課題がありました。実店舗では経験豊富なスタッフが丁寧にご案内できますが、オンラインショップでは同じレベルのサポートを提供することが困難でした。この課題を解決するため、最新のAI技術を活用したオンライン接客サービス「AI店長なおきくん」を開発しました。
- [BigQuery×miiboで実現するSQL不要のデータ分析AI｜30分で構築可能な会話型分析基盤](https://miibo.site/bigquery-miibo-data-analysis-ai/): 多くの企業が大量のデータを保有しているにもかかわらず、SQLの知識を持つ人材の不足により、データ活用が進まないという課題を抱えています。データ分析を依頼するたびにエンジニアの工数が必要となり、意思決定のスピードが低下している現状があります。miiboとGoogle BigQueryを連携させることで、自然な日本語で質問するだけでデータ分析ができる会話型AIを、わずか30分で構築できます。
- [eAssistant Concierge｜シャープが提供するAIコンシェルジュサービス](https://miibo.site/sharp-eassistant-concierge-ai-service/): 宿泊業界では、人手不足による接客業務の負担増加と、訪日観光客増加に伴う多言語対応の必要性が大きな課題となっています。これらの課題に対し、24時間体制での対応を維持することは、多くの施設にとって困難な状況です。シャープ株式会社が開発したeAssistant Conciergeは、スタッフに代わってAIのコンシェルジュがゲストの質問に回答し、施設や観光スポットを案内する新しいサービスです。
- [AIコクトくんが変える奄美市の行政サービス｜24時間365日対応の会話型AI導入事例](https://miibo.site/ai-kokuto-amami-case-study/): 鹿児島県奄美市では、市民からのごみ・リサイクルに関する問い合わせが年間8,000件を超え、職員の業務負担と市民の利便性向上が大きな課題となっていました。特に夜間や休日の問い合わせに対応できない状況は、翌朝のごみ出しに備える市民にとって不便な状態でした。この課題を解決するため、奄美市はGMOペパボの「GMO即レスAI」を活用した会話型AI「AIコクトくん」を2024年10月1日から導入しました。
- [AIの文脈理解を劇的に改善！Context Stream Agent（CSA）でデータを価値に変える方法](https://miibo.site/context-stream-agent-ai-transformation/): 生成AIの導入が進む中、多くの企業が直面する「AIが期待通りに動かない」という課題。その根本原因は、AIに与える文脈（コンテクスト）の不足にあります。Context Stream Agent（CSA）は、この問題を根本から解決する革新的なアプローチです。
- [AIお部屋探しサポート｜エイブルネットワーク恵比寿DX店の24時間対応賃貸相談](https://miibo.site/able-ebisudx/): お部屋探しで店舗に行く時間がない、不動産用語が分からず相談しづらい、そんな悩みを抱える方が増えています。従来の賃貸物件探しでは、営業時間内に店舗を訪問し、スタッフと対面で相談する必要がありました。エイブルネットワーク恵比寿DX店は、生成AIとデジタルヒューマンを活用した「AIお部屋探しサポートβ版」により、この課題を解決します。
- [A.I.村治奏一｜クラシックギタリストの知識と人柄を再現した24時間対応の分身AI](https://miibo.site/soichi-muraji-ai/): クラシックギタリストとして国内外で活躍する村治奏一氏は、「ファンの方から様々な質問をいただくが、身一つでは常に受け付けることには限界がある」という課題を解決するため、自身の分身となる会話型AI「A.I.村治奏一」を開発しました。8ヶ月の開発期間をかけて村治氏自らが構築したこの会話型AIは、ギターの演奏技術、楽器選び、練習方法などの専門知識から、コンサート情報、台東区の観光情報まで、24時間365日無料でお答えします。
- [AI東京ドームシティ新聞｜世界に1つだけの思い出を作る会話型AIサービス](https://miibo.site/ai-tokyo-dome-city-newspaper/): 東京ドームシティでの楽しい体験を、世界に1つだけの新聞として残せる画期的なサービスが誕生しました。AI東京ドームシティ新聞は、会話型AIとの対話を通じて、お子様一人ひとりの体験や感情を反映したオリジナル新聞を作成する革新的なサービスです。家族の大切な思い出を、特別な形で残したいという願いに応える新しいソリューションです。
- [愛媛県エーアイ移住コンシェルジュ｜24時間365日対応の会話型AI移住相談サービス](https://miibo.site/ehime-ai-migration-concierge/): 愛媛県では、移住を検討されている方々の多様なニーズに応えるため、会話型AIを活用した新しい移住相談サービスを開始しました。日中忙しい方や対面での相談にハードルを感じる方でも、いつでも気軽に愛媛移住について相談できる環境を整えています。エーアイ移住コンシェルジュは、愛媛県の人気キャラクター「みきゃん」が案内役となり、24時間365日、あなたの移住に関する疑問にお答えします。
- [miiboのMCP連携でノーコード実現｜8000以上のアプリと会話型AIを接続する方法](https://miibo.site/mcp-integration-guide/): 会話型AIと外部サービスの連携には、従来APIの知識やプログラミングスキルが必要でした。しかし、多くの企業では技術者不足により、AIの業務活用が進まないという課題を抱えています。この記事では、miiboのMCP（Model Context Protocol）連携機能を使って、プログラミング知識なしで8000以上のアプリケーションと会話型AIを接続する方法を解説します。
- [AIドリブン経営実践ガイド｜データから価値を生み出す8つのステップとmiibo活用法](https://miibo.site/ai-driven-management-guide/): 組織内に散在するデータを戦略的に活用し、AIによる分析と意思決定を経営に組み込むAIドリブン経営は、これからの企業競争力の源泉となります。本ガイドでは、データの棚卸しから経営ダッシュボードの構築、そしてAIによるタスク実行まで、段階的に実装できる8つのステップを解説します。
- [スキルで採用を変革｜SkillCanvasで実現する母集団拡大とミスマッチ解消](https://miibo.site/skillcanvas/): 採用活動において「より多くの優秀人材を採用したい」と「ミスマッチを防ぎたい」という相反する課題に多くの企業が直面しています。従来の経歴重視の採用では、母集団を拡大すればミスマッチが増え、厳選すれば人材確保が困難になるというジレンマが生じていました。SkillCanvasは、候補者のスキルを可視化し定量的に評価することで、これらの課題を同時に解決する次世代の採用支援プラットフォームです。
- [miibo管理画面リニューアル｜直感的UIで会話型AI構築をもっと簡単に](https://miibo.site/uiux-renewal/): miiboの管理画面リニューアルは、「誰でも簡単に会話型AIを作れる」というビジョンを実現する重要なステップです。左メニューの機能別再構成、プロンプト編集画面の刷新、導線の統一という3つの改善により、初心者から上級者まで、すべてのユーザーがより効率的に会話型AIを構築できるようになりました。今すぐ「新しい画面を試す」ボタンをクリックして、生まれ変わったmiiboの使い心地を体験してください。皆様のフィードバックが、miiboをさらに使いやすいプラットフォームへと進化させる原動力となります。