はじめに
私はスーパーマーケットのデリカ部門で勤務しています。
デリカ部門では、
- 原材料不足時の対応
- 客注手順
- 開封期限
- 棚卸し手順
など、多くの業務知識がベテラン社員の経験に依存しています。
新人や異動者が分からないことを確認するたびにベテラン社員へ質問する必要があり、教育コストや作業効率の面で課題がありました。
そこで今回は、Difyを利用して 「ベテラン社員代行システム」 を作成してみました。
課題
現場では次のような質問が頻繁に発生します。
- マヨネーズの開封期限は？
- タルタルソースは何日使える？
- 原材料が不足したらどう対応する？
- オードブルの客注はどう受ける？
- 棚卸しはどこから開始する？
これらはマニュアル化されていても、必要な情報を探すまでに時間がかかります。
また、経験の浅い従業員はベテラン社員へ確認することが多く、教育負荷の増加にもつながっていました。
解決策
Difyを利用して、社内FAQを検索できる業務支援AIを作成しました。
利用者はチャット形式で質問するだけで、登録されたナレッジから回答を取得できます。
システム構成
今回構築した構成は非常にシンプルです。
ユーザー
↓
知識検索
↓
LLM
↓
回答
ナレッジには以下の情報を登録しました。
- 原材料不足時の対応
- 開封期限
- 客注手順
- 棚卸し手順
- 作業手順
---で区切ってあります。byメモアプリ
実際の回答例
質問
インストア客注
回答
基本オードブルのみの承りです。
最短2日後から受付できます。
質問
マヨネーズの期限
回答
開封日を含めて6日です。
苦労した点
最初はナレッジを登録しても期待した回答が返ってきませんでした。
登録済みの内容を質問しているにも関わらず、
登録されている情報では確認できません
と返されてしまいます。
原因を調査したところ、知識検索ノードの検索設定に問題がありました。
当初設定
- 全文検索
- スコア閾値 ON
改善後
- ベクトル検索
- TopK = 5
- スコア閾値 OFF
この設定へ変更し
たところ、登録したFAQを正しく参照できるようになりました。
RAGはナレッジを登録するだけではなく、検索設定が非常に重要であることを学びました。
Difyを選んだ理由
今回はノーコードで構築できるDifyを採用しました。
DifyにはRAG（検索拡張生成）機能があり、独自のナレッジを登録して回答生成に利用できます。
プログラミング経験が少なくてもAIアプリを作成できる点が魅力でした。
期待効果
- 新人教育の効率化
- 作業ミスの削減
- 確認時間の短縮
- ベテラン社員への問い合わせ削減
- ナレッジの属人化防止
今後の展望
今回はFAQ検索まで実装しました。
今後はGoogleスプレッドシートやMakeと連携し、
- 在庫数の自動確認
- 原材料不足時の通知
- 振替記録の自動作成
- 発注支援
なども実装したいと考えています。
現場業務にAIを組み込むことで、より効率的な店舗運営を目指していきたいと思います。
おわりに
今回初めてRAGを利用した業務支援AIを構築しました。
実際に構築してみると、AIモデルそのものよりも 「どのようにナレッジを検索させるか」 が重要であることを実感しました。
今後も現場の課題をAIで解決できる仕組みづくりに挑戦していきたいと思います。
※ 同じように店舗業務や現場業務のナレッジ検索AIを作られている方がいましたら、ぜひ改善案などコメントで教えてください！