Orange AI Logo
arrow_back ホームに戻る

クイックスタート

システム概要

Orange AI インテリジェントカスタマーサービスプラットフォームへようこそ。これは、企業運営向けに特別に構築されたマルチテナント対応のスマートサポートソリューションです。検索拡張生成(RAG)技術と企業独自の社内ナレッジを融合させ、正確かつリアルタイムにユーザーからの問い合わせに対応する専属 AI アシスタントを作成できます。このシステムは、従来のカスタマーサポートにかかる人件費を最大 80% 削減します。

info

Orange AI の主な強み

マルチプラットフォームへの埋め込み(Web Widget)、SNS ダイレクトメッセージ連携(FB/IG)、Google ドキュメントのリアルタイム同期、高度な LLM(大規模言語モデル)によるスマートなキャラクター設定をサポートしています。AI では解決できない複雑な問題に直面した場合は、モバイル専用アプリを通じて有人サポートスタッフへシームレスに引き継ぐことができます。

初めての Agent 作成

Orange AI の利用を開始するには、管理コンソール(Console)で次の 3 つの簡単なステップを完了するだけです。

1

組織の登録とログイン

Google または Apple アカウントを使用してすばやくログインします。会社名または組織名を入力するだけで、独立した安全なマルチテナントスペースが構築されます。

2

サポート Agent の作成

「エージェント管理」に移動し、「新規エージェント追加」をクリックします。AI サポートに名前を付け、ビジネス環境に合ったテンプレートを選択します。

3

タイムゾーンとモデルの設定

エージェントが動作する対象地域のタイムゾーンと、希望する言語モデル(LLM)を指定します。保存すれば、AI エージェントは即座に稼働します!

ウェブ Widget 埋め込みガイド

Orange AI チャットウィンドウは、あらゆる HTML ウェブサイトに簡単に埋め込むことができます。システムは data-mode 属性で設定可能な2つの表示モードをサポートしています:

  • フローティングボタンモード (floating)(デフォルト):ウェブページの右下にチャット開始ボタンが表示され、クリックするとチャットウィンドウがポップアップ展開します。
  • インライン埋め込みモード (embedded):配置した親要素(DOMノード)の枠内に直接チャット画面をレンダリングして領域全体に広げます。専用のサポートセクションに最適です。

サポートされるパラメータ (data-* 属性)

属性 タイプ 説明
data-org-id 必須 組織の識別キー。管理コンソールの「チャネル整合」から取得できます。
data-persona-id 任意 AIペルソナID。指定しない場合、組織のデフォルトのペルソナが自動的に適用されます。
data-mode 任意 表示モード。 floating(デフォルト)または embedded。
data-theme-color 任意 チャット画面のテーマカラー(例: #d97706)。背景の明るさに応じて、文字やアイコンの色がコントラストを保つよう自動適応します。
data-fab-icon-url 任意 フローティングボタンのカスタムアイコン画像のURL(floating モード時のみ有効)。
data-header-title 任意 チャットウィンドウ上部に表示するカスタムタイトル。

A. フローティングボタンモード(デフォルト)

HTMLドキュメントの </body> タグの直前に以下のスクリプトを挿入するだけです:

Floating Mode Snippet
<script 
  src="https://orangeai.tw/console/widget.js" 
  data-org-id="YOUR_ORG_ID" 
  data-persona-id="YOUR_PERSONA_ID" 
  data-theme-color="#d97706"
  data-fab-icon-url="OPTIONAL_FAB_ICON_URL"
  data-header-title="OPTIONAL_HEADER_TITLE">
</script>

B. インライン埋め込みモード (Embedded)

埋め込みモードでは、Widget は親要素のサイズに自動追従して広がります。ウェブページに幅と高さを指定したコンテナ(<div> など)を作成し、その中にスクリプトを挿入してください:

Embedded Mode Snippet
<!-- サイズを指定したコンテナを作成すると、Widgetがこのエリアに自動フィットします -->
<div style="width: 100%; height: 600px; border: 1px solid #e7e5e4; border-radius: 12px; overflow: hidden;">
  <script 
    src="https://orangeai.tw/console/widget.js" 
    data-org-id="YOUR_ORG_ID" 
    data-persona-id="YOUR_PERSONA_ID" 
    data-mode="embedded"
    data-theme-color="#d97706">
  </script>
</div>
メモ: YOUR_PERSONA_ID と YOUR_ORG_ID を実際のものに置き換えてください。 embedded モードにおいて、コンテナの幅が 600px を超える場合、Widget はエージェント情報とクイック質問を表示するデスクトップ用のサイドバーを自動的に表示します。幅が狭い画面では、サイドバーは自動で非表示になり、対話エリアが全体に広がります。

インテリジェントサポート設定

ペルソナと応答トーン

「エージェントペルソナ」は、AI の話し方、性格、応答制限を規定するコア指示セットです。管理コンソールで以下を設定できます:

  • 役割の定義:例「あなたは親切な Orange モールのサポート担当です。主に注文追跡と商品の返品対応を行います。」
  • 会話のトーン指定: 「専門的で穏やか」、「フレンドリーで活発」、「簡潔かつテクニカル」から選択します。
  • 強制的ルール:例「機密事項や API キーについて聞かれた場合は、回答を断り有人チャットへ誘導してください。」

プロンプト魔法ツール (Prompt Optimizer)

高品質な AI ペルソナプロンプトの設計には、何度も繰り返しテストが必要です。このプロセスを簡略化するため、Orange AI には「プロンプト魔法ツール」が内蔵されています。LLM の力を活用して、複雑な要求をワンクリックで構造化し、セキュリティとロジックのチェックを自動実行します。

auto_awesome AI 検証と最適化機能

  • 構造化 Markdown:乱雑な入力を Role、Tone、Core Rules、SOP など、プロフェッショナルな Markdown ブロックに再構成します。
  • 論理矛盾とミスの修復:前後の矛盾を修正し、不足している基本設定を補完、スペルミスや不自然なニュアンスを調整します。
  • 多言語対応の最適化:特定の言語(中国語など)に依存した定型文を、汎用的な「セマンティック意図ルール (Semantic Intent)」に自動変換し、言語特有の記述制限を排除します。

gpp_maybe アンカー効果防止と安全防護

  • リテラルアンカー効果の防止:プロンプトに中国語の固定応答が引用符付きで直書きされていると、多言語会話の際に AI が中国語を直接出力してしまいます。ツールはこのリスクを検知し、セマンティック原則への変換を促します。
  • 内部ツール漏洩の回避:プロンプト内に wiki_search や rag_search などの内部ツール名、あるいは generic な呼出フレーズが含まれていないかを検証し、抽象的な表現に置き換えることで、ユーザー画面への「## Tool Call」コード漏洩を防止します。

🪄 操作手順ガイド

  1. コントロールパネルの「ペルソナ設定」画面で、システムプロンプト入力エリアの右上にある「🪄 プロンプト魔法ツール」ボタンをクリックします。
  2. 表示されたダイアログ内で、以下のいずれかを選択します:
    • AI 検証:現在のプロンプトに含まれる論理矛盾、文法エラー、ツール名の漏洩、リテラルアンカーのリスクをスキャンし、具体的な理由と改善策をリストアップします。
    • AI 最適化:ターゲット言語(繁体字中国語/英語/日本語)を選択し、構造化された高精度な RAG 対応プロンプトを自動生成します。
  3. 最適化された内容を確認し、問題がなければ「適用」をクリックします。上書き確認のダイアログが表示され、同意後に現在の入力エリアに適用されます。

アバター画像アップロード基準

あらゆる端末(Web Widget、モバイルアプリ)で一貫した高品質のビジュアルを提供するため、アバター設定時は以下のルールに従ってください:

check_circle 推奨仕様

  • 解像度:ちょうど 256 x 256 ピクセル
  • ファイル形式:PNG または JPG を推奨
  • ファイル容量:最大 500 KB 以下
  • 構図:被写体が中央に位置し、背景がシンプルなもの

cancel 制限とアップロード警告

  • 画像は送信時に自動検証され、正方形でないものや比率が歪んでいるものは拒否されます。
  • 読み込み遅延を防ぐため、高解像度の画像(例:4K 原寸写真)のアップロードは避けてください。
  • アバターが未設定の場合、システムが用意した美しい Warm Stone & Amber テーマの画像が自動適用されます。

タイムゾーンとモデルの選択

Orange AI は各地域の特性に応じた高度なコンテキスト解釈をサポートします:

タイムゾーン設定と営業時間判定の連携

タイムゾーン(例:Asia/Tokyo)は、時間に関連する問い合わせに重要です。「今、営業していますか?」と聞かれた際、AI はサーバー時間ではなく、指定された組織のローカルタイムゾーンを参照して現在時間を算出、定義された営業時間規則に基づいて正確に回答します。

プロバイダー認識型のモデル選択

当システムは柔軟なモデルルーティング技術を採用しています。コントロールパネルの「モデル設定」でメイン推論モデル(デフォルトは Gemini 3.7 Flash)を指定可能です。システムは選択したモデルに合わせて最適な生成パラメーターを自動適用し(新世代の Gemini モデルは最適なサンプリング設定を内蔵しているため手動調整は不要です)、誤情報の生成(ハルシネーション)を抑え安定した対応を実現します。

rocket_launch 最適な AI モデルの選び方(3大極端スペクトラム解説)

Orange AI は、Google、Anthropic、OpenAI の最新世代のフラッグシップおよび軽量モデルをサポートしています。「回答品質・生成速度・トークンコスト」の観点から迅速に判断できるよう、現在システムで提供されているモデルを3つの極端なスペクトラム(特徴的な両極)に分類して解説します。

apps 現在利用可能なモデル一覧 (Available Model Roster)
Google シリーズ
  • gemini-3.8-flash (既定主力)
  • • gemini-3.6-flash
Anthropic シリーズ
  • • claude-opus-4-7
  • • claude-opus-4-6
  • • claude-sonnet-4-6
  • • claude-opus-4-5
  • • claude-sonnet-4-5
  • • claude-haiku-4-5
OpenAI シリーズ
  • • gpt-5.6-terra
  • • gpt-5.6-luna
  • • gpt-5.5
  • • gpt-5.4
超高速・最小コスト極 節約第一
代表:claude-haiku-4-5 / gemini-3.6-flash / gpt-5.6-luna

初期応答(TTFT)が極めて速く、1メッセージあたりの計算量とトークン消費を最小化します。高度な推論は苦手ですが、意図分類や初期ルーティング、簡易FAQの案内で抜群の費用対効果を発揮します。

推奨シーン:超高頻度FAQ、意図分類、初期チャット振り分け
推奨ベストバランス
黄金バランス・主力サポート 旗艦ハイブリッド推論
代表:gemini-3.8-flash (既定) / claude-sonnet-4-6

Gemini 3.7 Flash は思考の深さを自動調整する機能を備え、複数ターンの Tool Calling(RAG 検索/カレンダー/シート)で業界最高の精度と速度を誇ります。Claude Sonnet 4-6 はブランドに寄り添った上品な対話力に優れます。

推奨シーン:主力カスタマーサポート、複数ターンRAG検索、VIP対応
深層推論・最高峰ロジック極 最強の論理
代表:claude-opus-4-7 / gpt-5.6-terra / claude-opus-4-6

業界最高峰の論理推論と長大契約書の精読能力を持ちます。応答速度やトークン消費は大きくなりますが、複雑な規約の照合や財務紛争の仲裁、多段階自動化 Agent で最も厳密な判断を下せます。

推奨シーン:長大契約書の精読、複雑な紛争仲裁、高度なAgentフロー
info パラメータエラー防止と自動フォールバック (Model Capabilities)
  • 温度調整 (Temperature):数値を低く(例:0.2 - 0.5)設定すると、より正確で焦点の絞られた回答になり、厳密な FAQ に適します。数値を高く(例:1.0)設定すると、柔軟な表現が可能になります。現在、温度のカスタマイズに対応しているのは Claude Sonnet / Haiku シリーズと Claude Opus 4-6 のみです。Gemini 全シリーズ(新世代モデルは最適なサンプリング設定に固定)、Claude Opus 4-7、GPT-5.x シリーズは対応していないため、これらを選択すると設定画面から温度スライダーが自動的に非表示になり、エラーを防ぐためバックエンドで既定値が適用されます。Gemini の回答をより厳密に、またはより柔軟にしたい場合は、プロンプトで期待するトーンと厳密さを記述してください。
  • ストリーミングの自動フォールバック:一部のモデルは、外部ツール(RAG 検索や Google 検索など)を呼び出す際にリアルタイムのストリーミング応答をサポートしていません。この場合、バックエンドが自動的に制限を検知して「一括生成」に変更し、ユーザー体験が途切れないよう支援します。
モデル選択の意思決定マトリクス
シナリオ / タスクタイプ 推奨スペクトラム 推奨モデル 推奨温度 (Temp) 主な検討事項
主力サポート / ハイブリッド推論・マルチターンのツール呼び出し・RAG ゴールデンバランス gemini-3.8-flash (推奨) / gpt-5.5 既定値(調整不要) ネイティブハイブリッド思考、低遅延なツール呼び出し、最高のコストパフォーマンス
高品位な対話 / ブランドトーンと自然で滑らかな表現を重視 ゴールデンバランス claude-sonnet-4-6 / claude-sonnet-4-5 0.7 - 0.9 (中高) 繊細で温かみのある文章、ブランドらしさを高い精度で再現
高速応答 / 高頻度の意図分類・初期ルーティング・トークン節約 高速・軽量 claude-haiku-4-5 / gemini-3.6-flash / gpt-5.6-luna 0.1 - 0.3(Claude Haiku のみ調整可) 最速の応答 (TTFT)、1 回あたりのトークン消費とコストが最小
深い推論 / 長文の規約・契約、複雑な紛争対応、高難度の Agent 最高推論 claude-opus-4-7 / gpt-5.6-terra / claude-opus-4-6 既定値(調整不要) 最強の論理推論、多段階の深い計画立案、ミスのほぼない判断

AI 動作モードの比較

Orange AI は、データ検索モード (RAG Mode) と インテリジェントエージェントモード (Agent Mode) という 2 つのコア対話動作モードを提供しています。ビジネスシーンに応じて、管理画面(Console)のペルソナ設定で簡単に切り替えることができ、回答の品質、柔軟性、およびコストとレイテンシの最適なバランスを実現します。

比較項目 データ検索モード (RAG Mode) インテリジェントエージェントモード (Agent Mode)
動作メカニズム 固定パイプライン (Hardcoded Pipeline)。
システムが質問をベクトル化し、バックグラウンドで RAG ナレッジベースを検索して、取得したデータセグメントをプロンプトに結合して LLM に送信し、回答を生成します。
自律的なツール呼び出し (Tool Calling)。
システムは検索や有人引き継ぎなどのツールを LLM (Gemini) に提供し、LLM が自律的にツールを呼び出すか、何回呼び出すか、有人に切り替えるかを決定します。
検索範囲 オリジナルドキュメント/ウェブセグメント (RAG Chunks) のみ。
元のファイルのベクトルデータのみを検索し、自動コンパイルされた LLM Wiki(企業百科事典)にはアクセスできません。
デュアルトラック検索 (RAG Chunks + LLM Wiki)。
オリジナルドキュメントと整理統合された企業百科事典 (LLM Wiki) の両方を同時に検索し、より包括的な回答を提供します。
動的ツールのサポート ツールサポートなし。
AI は外部 API やカスタムツール(YouTube Search など)を使用できず、「有人引き継ぎ」機能もサポートされません。
フルサポート (Tools Support)。
内蔵ツール(Wiki/RAG 検索、有人引き継ぎ)および管理画面で設定した各種カスタム動的 API ツールをサポートします。
検索の保証 仕組みとして保証。
質問のたびに必ず検索が実行され、結果が LLM に供給されるため、検索の漏れがありません。
強制グラウンディングルール。
事実に関する質問の際、AI がトレーニングデータのみで回答することを防ぐため、優先度の高い KNOWLEDGE_GROUNDING_RULE を注入し、最低 1 回は検索ツールを呼び出させます。
遅延とトークン消費 低(1回の推論のみ)。
ツール呼び出しのための推論が不要なため、回答の生成速度が速く、トークンコストを節約できます。
高(複数回の推論)。
LLM がツール呼び出しコードを出力し、システムがツールを実行してから 2 回目の推論を行うため、遅延とトークン消費が相対的に増加します。
info

ベストプラクティスと設定のポイント

  • RAG Mode が適している場合:有人引き継ぎや外部ツールを必要とせず、ドキュメントに基づくシンプルな FAQ シナリオで、コストを削減し応答速度を最大化したい場合。
  • Agent Mode が適している場合:有人オペレーターへの自動引き継ぎ、コンパイルされた LLM Wiki の検索、または Google カレンダーや YouTube 検索などの外部連携ツールを使用する場合。
  • プロンプト作成時の注意:RAG Mode を使用する場合、AI が未定義のツールを呼び出そうとしてプログラムコードを出力する(自動)のを防ぐため、プロンプト内で「ツールを呼び出すように」指示しないでください。Agent Mode の場合は、自由にツールの実行指示を書くことができます。

AI 拡張ツールガイド

エージェントモード (Agent Mode) では、AI カスタマーサポートエージェントが複数の内蔵および外部拡張ツールを利用して、リアルタイム情報の読み書き、有人対応への転送、または Google や YouTube エコシステムとの連携機能などを呼び出すことができます。

tune エージェントに拡張ツールを有効にするには?

  1. 編集画面への移動:管理コンソールのサイドバーで「サポート設定」をクリックし、設定するエージェントを選択します。
  2. タブの切り替え:エージェント編集画面で「拡張ツール (Tools)」タブを選択します。
  3. ツールのチェック:有効にしたいツールにチェックを入れます。コア内蔵ツール(LLM Wiki検索、有人カスタマーサポート転送など)は直接有効化できます。外部拡張ツール(Google Workspace、ウェブスクレイピング、画像ギャラリー、YouTube検索)は、あらかじめ「ツールマーケットプレイス (Tool Marketplace)」でアカウント連携と設定を完了しておく必要があります。
  4. 変更の保存:右上にある「保存」ボタンをクリックします。バックグラウンドでシステムに該当ツールの呼び出しルールと実行権限が自動的に注入されます。
info 💡 ベストプラクティスとツール有効化数に関する推奨(最大20個)

システム上はエージェントあたり最大 20個 の拡張ツールを有効化できますが、大規模言語モデル (LLM) の動作上の特性から、有効化するツール数は10個以下に抑えることを強く推奨します:

  • 回答品質の向上:選択肢が多すぎると LLM の意思決定スペースが広がり、類似するツール間での混同が生じやすくなります。その結果、誤ったツールの呼び出しや回答のハルシネーション(幻覚)を引き起こすリスクが高まります。
  • 応答遅延 (レイテンシ) の削減:有効化されたツール定義 (JSON Schema) はシステムプロンプトに挿入されるため、入力トークンが大幅に消費され、ファーストトークン生成(TTFT)のレイテンシが長くなります。
  • 役割特化(専職專能)の原則:すべてのツールを1つのエージェントに詰め込む(低速なスーパーエージェントを作る)のではなく、業務シーン(予約受付、ドキュメント連携、有人転送など)に合わせて専用のエージェントを複数作成し、それぞれに3〜5個のツールを割り当てることをお勧めします。

menu_book LLM Wiki 検索 (wiki_search)

📌 利用シーン:

組織のマクロな構造化 Wiki ナレッジベース(会社共通ポリシー、返品条件、SOP など)を検索するとき。

💬 使用例:

ユーザーから「返品の送料はどちらが負担しますか?」と聞かれた際、AI が wiki_search(query: "返品ポリシー") を呼び出してナレッジを検索します。

🪄 記述とプロンプトのコツ: コア内蔵ツール。システムルールが事前に自動注入されるため、マーケットプレイスでの設定は不要です。エージェントの「ペルソナと応答トーン」で「会社ポリシーに関する回答は wiki_search を優先して検索してください」と指示することができます。
⚠️ 避けるべき書き方と制限: エージェントのプロンプトで「すべての回答で必ず wiki_search を呼び出すこと」のように制限しすぎないでください。挨拶や日常会話など、ナレッジ不要な応答でも検索が走り、応答遅延の原因になります。
📱 UI 操作: エージェント編集画面の「拡張ツール」タブで、「コア内蔵ツール」の下にある「LLM Wiki 検索」にチェックを入れて保存します。

support_agent 有人カスタマーサポート転送 (human_handover)

📌 利用シーン:

ユーザーが明示的に有人対応を求めたとき、AI のナレッジ範囲外で回答できないとき、またはユーザーの強い不満を検知したとき。

💬 使用例:

ユーザーから「担当者と話したい」と送信された際、AI が human_handover(reason: "有人対応の要望") を呼び出して有人対応に切り替え、案内します。

🪄 記述とプロンプトのコツ: コア内蔵ツール。エージェントのペルソナに「ナレッジベースを検索しても解決できない場合は、すぐに転送ツールを呼び出し、勝手に回答を作成しないこと」と指示することができます。
⚠️ 避けるべき書き方と制限: 転送されると、オペレーターが Inbox で「エージェント解放」をクリックするまで AI の自動応答は一時停止します。転送完了後に AI が再び自発的に発言することは避けてください。
📱 UI 操作: エージェント編集画面의「拡張ツール」タブで、「コア内蔵ツール」の下にある「有人カスタマーサポート転送」にチェックを入れて保存します。

image 画像ギャラリーツール (image_gallery_search)

📌 利用シーン:

対話の中で製品写真、案内地図、返品フローチャート、プロモーションバナーなどの画像を表示する必要があるとき。

💬 使用例:

ユーザーから「会社の場所がわかる地図はありますか?」と聞かれた際、AI が image_gallery_search(query: "会社位置地図") を呼び出して画像を検索し、Markdown 形式で表示します。

🪄 記述とプロンプトのコツ: 画像の「タイトル」と「説明」がベクトル検索の基盤になります。各画像に 10 文字以内のわかりやすいタイトル(例:「本社案内図」)と 30〜100 文字の具体的な説明(例:「本社の位置、最寄り駅の出口、駐車場の情報を記載。アクセス方法を聞かれた際に使用」)を設定します。「🪄 AI 自動入力」ボタンを使用することも可能です。
⚠️ 避けるべき書き方と制限: 意味のないファイル名やタイトル(例:img_123.jpg や テスト)の使用を避け、説明欄は必ず入力してください。空白にするとベクトル検索でマッチしなくなります。
📱 UI 操作: 1. 管理画面で「ツールマーケットプレイス」から「画像ギャラリー」を選択; 2. ファイルのドロップまたは URL 貼り付けで画像を追加; 3. 画像をクリックしてエディットパネル(PC版は右側のサイドシート、モバイル版はボトムシート)を開き、タイトルと説明を入力して保存; 4. エージェントの「拡張ツール」タブで有効にします。

public ウェブスクレイピングツール (web_scraper)

📌 利用シーン:

特定の公開ウェブページ(公式サイトの最新お知らせ、キャンペーンページ、予約フォームなど)からリアルタイム情報を取得する必要があるとき。

💬 使用例:

ユーザーから「現在のキャンペーンを教えて」と聞かれた際、AI が自動でウェブスクレイピングツールを呼び出してキャンペーンページの内容を取得し、回答します。

🪄 記述とプロンプトのコツ: ツールの説明で、対象ページが何を含んでいるかを正確に明記します。例:「今期のプロモーション活動や割引コードのページを読み込みます。ユーザーが割引やキャンペーンについて質問した際に呼び出す必要があります。」
⚠️ 避けるべき書き方と制限: 「ウェブを巡回する」などのアバウトな記述は避けてください。URL は一般公開されている必要があります。ログインが必要なページやスクレイピングを防ぐ仕組みがある非公開ページは設定できません。
📱 UI 操作: 1. 「ツールマーケットプレイス」で「ウェブスクレイピング」を選択; 2. 「新規作成」をクリックして、ツール名、呼び出し説明、ターゲット URL を入力して保存; 3. エージェントの「拡張ツール」タブで有効にします。

calendar_month Google Calendar ツール (google_calendar)

📌 利用シーン:

AI が会社の予定表を読み取り、空き状況を確認したり、顧客のためにカレンダーへ直接スケジュールを追加・予約したりするとき。

💬 使用例:

顧客から「明日の午後3時に個別面談を予約したい」と言われた際、AI が自動で google_calendar を呼び出して予定を作成し、確定を案内します。

🪄 記述とプロンプトのコツ: カレンダーを紐づけた後、ツールの説明に対象カレンダーの業務範囲を明記します(例:「これは営業部の公開予約カレンダーです。顧客の個別相談や予約スケジュールの記録に使用します」)。
⚠️ 避けるべき書き方と制限: AI が予定を追加できるようにするには、設定で「書き込みを許可 (Allow Write)」をオンにする必要があります。そうしないと、API が 403 権限エラーを返します。
📱 UI 操作: 1. 「ツールマーケットプレイス」で Google カレンダーを有効化; 2. Google アカウントにログインして連携を承認; 3. カレンダーを選択し、「書き込みを許可」のオン/オフを設定; 4. エージェントの「拡張ツール」タブで有効にします。

description Google Docs ツール (google_docs)

📌 利用シーン:

AI が特定の Google ドキュメントのリアルタイム内容を読み取って回答の参考にしたり、対話の内容をドキュメントの末尾に追加(Append)記録したりするとき。

💬 使用例:

ユーザーから「最新の製品仕様書の詳細は?」と聞かれた際、AI が自動で google_docs を呼び出して対象ドキュメントを読み込み、分析して回答します。

🪄 記述とプロンプトのコツ: ドキュメントの概要を正確に入力します(例:「これはアフターサービスマニュアルです。よくあるトラブルシューティング、修理手続き、保証規定を含みます」)。
⚠️ 避けるべき書き方と制限: drive.file スコープに従い、AI は明示的に選択して承認したファイル以外のドライブ内のファイルを勝手に読み取ることはできません。認証が外れる原因となるため、手動でドキュメント ID を書き換えないでください。
📱 UI 操作: 1. 「ツールマーケットプレイス」で Google ドキュメントを有効化; 2. 「ドキュメントを選択」をクリックして Google Picker からファイルを選択・承認; 3. 説明を設定し、「書き込みを許可」を設定; 4. エージェントの「拡張ツール」タブで有効にします。

table_chart Google Sheets ツール (google_sheets)

📌 利用シーン:

AI が構造化されたスプレッドシート表(価格表など)を読み取ったり、顧客の問い合わせ情報を新しい行としてシートの末尾に追加書き込みしたりするとき。

💬 使用例:

ユーザーから「名前は山田、電話は 090...」と送信された際、AI が google_sheets を呼び出して対象シートの末尾に新規行として追加します。

🪄 記述とプロンプトのコツ: AI が入力する列を誤らないよう、ツールの説明にスプレッドシートの列の構成と各項目の定義を明記してください(例:「本スプレッドシートは問い合わせ登録用です。1列目は名前、2列目は電話番号、3列目は相談内容です」)。
⚠️ 避けるべき書き方と制限: 本ツールは迅速な情報取得用であり、巨大なデータベースとしての運用は想定していません。1回の読み込みは最大 100 行(デフォルト A1:Z100)で、超えた分は自動で切り詰められます。大きすぎるスプレッドシートの読み書きは避けてください。
📱 UI 操作: 1. 「ツールマーケットプレイス」で Google スプレッドシートを有効化; 2. 「スプレッドシートを選択」をクリックして Google Picker からファイルを選択・承認; 3. 各列の説明を入力し、「書き込みを許可」を設定; 4. エージェントの「拡張ツール」タブで有効にします。

smart_display YouTube 動画検索 (youtube_search)

📌 利用シーン:

公式 YouTube チャンネルを紐づけます。ユーザーから製品の使い方、開封、インストール方法など、動画で解決できる質問があった際に、AI がチャンネル内を検索して動画リンクを提示します。

💬 使用例:

ユーザーから「製品のインストール方法は?」と質問された際、AI が youtube_search(query: "インストール手順") を呼び出し、Markdown 形式で動画リンクを提示します。

🪄 記述とプロンプトのコツ: チャンネルのテーマを入力します(例:「当社の公式設定ガイドチャンネル。インストール、基本操作、トラブルシューティングの動画を含みます」)。事前に定義された YOUTUBE_SEARCH_RULE が働き、架空のリンクの捏造を防ぎます。
⚠️ 避けるべき書き方と制限: チャンネル URL は必ず完全な URL(https:// から始まるもの、例:https://www.youtube.com/@handle)を入力してください。アカウント名単体(@handle)では解析エラーとなります。
📱 UI 操作: 1. 「ツールマーケットプレイス」で「YouTube 動画検索」を有効化; 2. チャンネルの URL とわかりやすい説明を入力して保存; 3. エージェントの「拡張ツール」タブで有効にします。

ナレッジベースと RAG 策略

アップロード可能な形式と安全制限

企業ドキュメントを読み込ませることで AI を賢く学習させます。システムの解析速度と安定性を保証し、ブラウザのクラッシュを防ぐため、以下のアップロード制限と「大容量ファイル自動分割」強健性フローを遵守してください:

サポートファイル拡張子 PDF, TXT, DOCX, MD, CSV, XLSX

ファイルは拡張子に基づいて専用の抽出機能で解析されます。プレーンテキストおよび CSV ファイルは非常に迅速に処理され、Word や Excel ドキュメントは純粋なテキストまたは CSV 形式に自動変換されます。

Fast Mode と Deep Mode 解析ストラテジー

Fast Mode はシンプルなテキスト構造のドキュメントを素早く取り込みます。Deep Mode は光学文字認識(OCR)と高度なレイアウト解析を行い、複雑な表や図、スキャンされたPDFファイルを正確に読み取ります。

大容量ファイル自動分割アップロード 自動処理

アップロードするファイルがバックエンドの容量制限を超える場合、フロントエンドで自動的に小さなパーツに分割して順次アップロードします:

  • テキストファイル(TXT, MD, CSV):大容量テキストファイルは最寄りの改行コードで複数のサブファイルに分割して順次アップロードします。非常に長い1行テキストも安全に分割され、無限ループを防ぎます。
  • PDF ファイル:Deep Mode の場合、ページ制限を超えるドキュメントは固定ページ数のサブPDFに分割されて順次アップロードされます。
  • 技術的制限事項:分割処理はページのグラフィックのみを複製するため、PDF 内のハイパーリンク、入力フォーム、電子署名などのメタデータは失われます。RAG 用のテキスト抽出は完全に機能します。
  • 失敗したアップロードの自動クリーンアップ:途中で失敗するか「キャンセル」した場合、それまでに正常にアップロードされたパーツは自動的に一括削除され、ゴミが残りません。
  • 中断からの再試行(Retry):アップロードエラー発生時、ダイアログが一時停止します。「再試行」をクリックすると、失敗したインデックスからアップロードを再開し、二重アップロードを防ぎます。
warning

アップロード容量とトークン安全制限

- 分割非対応形式(DOCX, XLSX, 画像等):サイズ上限は 20MB(Deep Mode)または 50MB(Fast Mode)となり、超える場合はアップロードが制限されます。
- テキストおよび PDF 形式:バックエンドにはリクエストあたりの処理文字数上限があり、システム閾値を超えるドキュメントはアップロード前に自動分割されます。
- フロントエンド OOM 回避策:ブラウザのメモリ枯渇(OOM)クラッシュを防ぐため、すべてのファイルに対しフロントエンドで 150MB の硬性サイズ上限を設定しています。150MB を超えるファイルは選択時に即座に遮断されます。

ナレッジコンパイルと自動再試行

新規ファイルの登録またはクラウドとの同期が実行されると、システムはバックグラウンドで **LLM ナレッジコンパイルフロー** を起動します:

sync

1. バックグラウンドキュー処理

送信されたファイルはバックグラウンドのクラウドキューにルーティングされ、適切にセグメント分割され、ベクトル化されてベクトルデータベースに保存されます。

security

2. 並行書き込み保護

複数の管理者が同時に同じナレッジを編集・同期した場合、システムの内蔵競合防止メカニズムがデータの一貫性を保ち、同期エラーを防ぎます。

refresh

3. エラー時の再試行と手動リフレッシュ

大言語モデルのプロバイダーが一時的に 503 エラーを返した場合、システムは自動的に指数バックオフ時間に基づいて再試行します。繰り返し失敗した場合は、管理パネル上で「コンパイル失敗」と表示され、ファイル横の「リフレッシュ」ボタンから手動で再ビルドを実行できます。

ドキュメントの有効期間(期間限定ナレッジ)

キャンペーン、月間スケジュール、期間限定のお知らせなどは、特定の期間だけ正しい情報です。アップロードしたファイルや Wiki ページに「有効期間」を設定すると、AI は期間内のみその内容を参照します。期間外のデータは削除されずに保持され、期間の変更はすぐに反映されます。

  • 開始日時・終了日時はどちらも任意です。空欄(「制限なし」)はその側に制限がないことを意味し、両方未設定なら「無期限」です。
  • 日時はブラウザのローカルタイムゾーンで選択・表示され、UTC±hh:mm が併記されます。終了時刻の初期値はその日の 23:59 です。
  • アップロードしたファイルと Wiki ページが対象です。ウェブページのソースは現在、有効期間の設定に対応していません。

設定方法

upload

1. アップロード時に設定(推奨)

ナレッジベースで「新規アップロード」をクリックし、「有効期間(任意)」を開いて開始日時と終了日時を設定してからファイルを選択します。大きなファイルが自動分割される場合、すべてのパートが同じ期間を共有します。

edit_calendar

2. アップロード後に設定

ファイル一覧の該当行で「⋮ → 有効期間を設定」を選ぶか、「+ 期間を設定」をクリックします。分割アップロードしたファイルは「同じファイルの他のパートにも適用」にチェックすると一括で変更できます。

description

3. Wiki ページ

Wiki 編集画面で「有効期間を設定」→「適用」をクリックし、「保存」します。

アップロード時に設定 vs アップロード後に設定

アップロード時に設定アップロード後に設定
ナレッジベース検索期間内のみ参照期間内のみ参照
Wiki での整理方法他のファイルと統合されない独立した「期間限定ページ」を作成内容はすでに共有 Wiki ページに整理済み
Wiki も期間で制御はい(期間限定ページはソースファイルに連動)いいえ(ナレッジベースの参照のみ制限)
info

アップロード後に期間が必要になり、Wiki も制御したい場合は、ファイルを削除してアップロード時に期間を設定して再アップロードしてください。

Wiki の期間限定ページ

  • Wiki 一覧に「期間限定ページ · ファイル名」と表示され、ステータスバッジで有効かどうかが分かります。
  • 期間はソースファイルに連動します。ファイル一覧で期間を変更するとページにも自動で反映され、Wiki 編集画面では「有効期間はソースファイルに連動します」と表示され個別には変更できません。
  • 後からアップロードした他のファイルが期間限定ページに統合されることはないため、無期限の情報が誤って期間限定になることはありません。
warning

Wiki ページに手動で期間を設定した場合

通常の Wiki ページに手動で期間を設定すると(一覧に「手動で期間を設定」と表示)、後からアップロードしたファイルはそのページに統合されなくなり、関連する新しい内容は別のページとして作成されます。無期限の情報が一緒に期限切れになるのを防ぐためです。同じテーマの改訂版をアップロードした場合、旧ページの期限が切れるまで新旧 2 つのページが併存するため、旧ページを手動で削除するか期間を短くすることをおすすめします。

削除時の連動

有効期間を設定したファイルを削除すると、その Wiki 期間限定ページも併せて削除されます(削除確認ダイアログでお知らせします)。共有 Wiki ページには影響しません。削除時に Wiki の整理が進行中だった場合も、残った期間限定ページはシステムが定期的に自動で整理します。

確認とトラブルシューティング

  • ファイル一覧と Wiki 一覧にはステータスバッジ(まもなく終了〈7 日以内〉、有効、未開始、期限切れ、無期限)が表示され、上部のフィルターで絞り込めます。
  • 未開始または期限切れの項目には「AI はまだ参照しません」「AI は参照を停止しました」と表示されます。
  • AI テストとデバッグ 画面の「除外されたソース」には、有効期間外またはソースファイル削除のため参照されなかったデータが一覧表示されます。

ナレッジの編集と削除

ナレッジベースのドキュメント(アップロードしたファイルとウェブページ)は AI の元データです。Wiki はシステムがこれらのドキュメントから自動で整理したトピック別の百科です。ドキュメントを編集・削除すると、両方が更新されます。このセクションでは、各操作で実際に何が起こるか、また推奨される進め方を説明します。

はじめに:AI が整理したページと、あなたが編集したページ

AI が整理したページ 自動で管理

ドキュメントから自動生成され、まだ誰も保存していない Wiki ページです。後からアップロードした関連ドキュメントで自動更新され、元のドキュメントがすべて削除されるとページも自動で削除されます。

あなたが編集したページ あなたが管理

Wiki エディターで「保存」したページ(1 文字の変更でも対象)と、ナレッジギャップから追加したページです。システムが自動で書き換えたり削除したりすることはなくなり、同じトピックの新しい内容は別のページに整理されます。

ナレッジの編集

項目編集方法システムの動作
アップロードしたファイルオンラインでは編集できません。新しいバージョンを先にアップロードし、その後で古いファイルを削除してください。新しいファイルがナレッジベースと Wiki に整理されます。内容が矛盾する場合は新しいファイルが優先されます。
ウェブソースウェブページエディターで内容を編集して「保存して再埋め込み」を押すか、「再クロール」でサイトの最新内容を取得します(エディターでの編集内容は上書きされます)。検索用データを作り直し、関連する Wiki ページを再整理します。
有効期間ドキュメント一覧で「⋮ → 有効期間を設定」を選びます。AI が引用できる期間だけが変わり、データは削除されません。詳しくは 有効期間 を参照してください。
Wiki ページWiki エディターで編集して「保存」を押します。そのページは「あなたが編集したページ」となり、以後は自動更新されません。

ナレッジの削除

削除する対象一緒に削除されるもの残るもの
アップロードしたファイル
「削除」→「削除の確認」
ファイルの検索用データ、期間限定の専用ページ、このファイルだけから整理された AI ページ。あなたが編集したページ、ほかのドキュメントからも整理されたページ(このファイルとの関連付けだけが外れ、内容は変わりません)。
ウェブソースページとすべての子ページ、そのページだけが参照しているリソースリンク、関連する Wiki ページ(ルールはアップロードしたファイルと同じ)。ほかのページからも参照されているリソースリンク。
Wiki ページ
エディター右上のメニュー →「ページを削除」
そのページ(元に戻せません)。元のドキュメント。ドキュメントが再度整理されると(再アップロード、再クロール、ウェブページの保存)、似たページが再び作られることがあります。

初期に整理された一部の Wiki ページには元ファイルの記録がなく、ファイルを削除しても自動では整理されません。Wiki 一覧で関連するタイトルを検索し、不要なページは手動で削除してください。

info

削除後、関連データはバックグラウンドで整理され、通常は数分以内に完了します。完了前でも、削除したファイルの元の文章は AI に引用されなくなります(AI テストとデバッグ ページでは「ソースファイルは削除済み」と表示されます)が、関連する Wiki ページはしばらく残ることがあります。

ベストプラクティス

edit_document

1. Wiki だけでなく元データを直す

価格や規定が変わったなど情報が古くなった場合は、元のドキュメントを更新または差し替えてください。Wiki だけを直しても、AI が元のドキュメントから古い内容を引用する可能性があります。

schedule

2. 期間限定の情報はアップロード時に期間を設定

キャンペーン、セール、季節のお知らせは、アップロード時に有効期間を設定してください。専用ページが作られ、期限切れで自動的に引用が止まり、ファイル削除時に一緒に削除されます。

swap_horiz

3. ファイルの差し替えは「先にアップロード、後で削除」

新しいバージョンをアップロードして Wiki の整理が終わってから古いファイルを削除すると、AI が回答できない空白期間を防げます。

edit_note

4. Wiki の編集は必要なときだけ

一度保存するとそのページはあなたが管理することになります。人の判断が必要な説明や複数ドキュメントのまとめに限って編集し、細かな言い回しは自動更新に任せることをおすすめします。

search

5. 削除後に残りを確認

ファイル削除後は Wiki 一覧で関連トピックを検索し、あなたが編集したページ、元ファイルの記録がない初期のページ、複数のドキュメントから整理されたページに古い内容が残っていないか確認してください。

fact_check

6. AI テストで確認

数分後に AI テストとデバッグ ページで関連する質問をして、回答が古い内容を引用していないことを確認してください。

layers

7. 大量の入れ替えは分けて行う

一度に大量のドキュメントを削除すると、誤削除を防ぐため自動整理の一部が一時停止され、残ったページは手動で対応する必要があります。

merge

8. 同じトピックのページが 2 つあれば統合

あなたが編集したページと、AI が新しく整理したページが並存することがあります。残したい内容を一方にまとめ、もう一方を削除してください。

toggle_off

9. 特定のナレッジベースを Wiki に含めない

ナレッジベースの設定で「このナレッジベースのドキュメントをWikiへ自動コンパイルする」をオフにします。以後アップロードしたドキュメントは検索にのみ使われます。整理済みの Wiki ページは影響を受けないため、必要に応じて手動で削除してください。

warning

現在の制限

編集した Wiki ページを自動管理に戻す機能は現在ありません。戻したい場合は、そのページを削除して元のドキュメントを再アップロードしてください。また、元のドキュメントが削除されても、あなたが編集したページには通知が表示されないため、あわせて確認してください。

ウェブクローラーとリソース

ウェブページの URL を直接入力することで、コンテンツを自動でクロール・解析し、Markdown 形式に変換してナレッジベースに登録できます。本文だけでなく、ページ内の静態リソース(PDF や画像等)をインテリジェントに認識・インデックス化する「人機協調型」の高度な取り込みシステムを提供します。

人機協調型クローリング クイックスタート
  • リストへの追加:管理画面で「ウェブソースの追加」をクリックして URL を入力すると、pending_crawl (クローン待ち) 状態として登録されます。
  • クローリング開始:送信ボタンをクリックすると、タスクがタスクキューに登録され、バックグラウンドで非同期に処理されます。
  • 子ページの選択式クロール:クローリング完了後、同じドメイン内の関連リンク(子ページ)が一覧表示されます。管理者がどの子ページを取り込むか手動で決定できるため、サイト全体の無制限な再帰クロールによるデータの乱雑化を防ぎます。
  • Markdown エディタ:生成された Markdown ファイルを直接編集できます。保存すると自動的に再インジェストが実行され、セマンティックベクトルが最新状態に同期されます。
オフライン HTML / ZIP アップロードモード スクレイピングブロック回避
💡 最適な利用シーン:
対象ウェブサイトが Cloudflare や CAPTCHA ボット対策、厳格なアンチスクレイピング機構を導入している場合、あるいはクラウドサーバー (Cloud Engine / GCP) の IP リクエストをブロックしている場合、さらには社内イントラネットやログイン認証が必要な非公開ページを取り込む場合に本モードをご利用ください。
  • 操作手順:管理画面で「ウェブソースの追加」を開き、モードを「オフライン HTML/ZIP」に切り替えます。単一の .html / .htm ファイル、または完全なページと画像アセットを含む .zip 圧縮アーカイブ(上限 7MB)をドラッグ&ドロップまたはファイル選択でアップロードできます。
  • ディレクトリ階層と相対パスの自動解決:ZIP ファイルのアップロード時、システムは自動的にアーカイブを展開して内部の画像/PDF を Storage に保存し、HTML 内の相対パス(../ や ./ などの多層階層を含む)をクラウドの絶対 URL に自動変換します。
  • 同名ファイル隔離保護:ZIP アーカイブ内の異なるフォルダに同名の画像ファイルが存在する場合(例:dirA/photo.png と dirB/photo.png)、システムは衝突分離処理を行い、画像の誤紐付けを防止します。
  • RAG 検索と画像回答:変換された Markdown はベクトルデータベースにインデックス化されます。ユーザーが関連する質問をした際、AI アシスタントは回答内に画像やリソースの正確な絶対 URL を含めて返答します。
リソースリンクと多重参照 リソースインデックス

ウェブページ内の添付ファイル(PDF, Word, Excel, PowerPoint, ZIP 圧縮アーカイブ、画像など)は、暗号化オブジェクトストレージにダウンロード保存されません。代わりに以下のリソース参照追跡システムが動作します:

  • リソース要約ベクトル:各リンクに対して、ファイル名、ファイルタイプ、URL、掲載場所のセクション見出し、周辺の段落テキストを含む「リソース専用要約ベクトル」が生成されます。
  • 多重参照保護:複数のクローン元ページが同一の PDF を参照している場合、リソースはすべての親 URL(parentUrls)を記録します。いずれかの親ページが削除されても、参照カウントが減少するだけで、カウントが 0 になるまでリソースとベクトルは安全に保持されます。
  • 対話中のリアルタイム呼び出し:AI アシスタントへの質問内容がリソースベクトルにヒットした場合、アシスタントは対話内に直接ダウンロード用ハイパーリンクを提示します。

処理メカニズムとシステム保護(高度な設定)

lan
非同期タスクキューによる並行処理

フロントエンドからの API 呼び出し後、バックエンドは非同期タスクキューにクローンタスクを登録して即時レスポンスを返します。これにより、高負荷なサイト処理時の HTTP タイムアウトを回避します。複数ページの同時登録も並行して高速処理されます。

cleaning_services
HTML サニタイズと相対パス補完

Cheerio ライブラリを用いて script, style, nav, footer, aside などの不要なタグを自動で除外します。また、/ja/path などの相対リンクを絶対 URL に補完し、base64 埋め込み画像や 100px 未満のアイコン画像をフィルタリングして、GFM Markdown にクリーニングします。

security
WAF バイパスとブラウザヘッダー偽装

LiteSpeed や Cloudflare などの Web アプリケーションファイアウォール(WAF)によるセキュリティブロック(HTTP 403)を回避するため、Windows 上の最新 Chrome ブラウザの User-Agent および Client Hints ヘッダーを完全に偽装してクローラー要求を送信します。

autorenew
冪等性と重複ベクトルのクリーンアップ

一時的なネットワークエラーや API レート制限による再試行、または再クロール時に同じコンテンツのベクトルが重複してデータベースに蓄積されるのを防ぐため、新しいインジェストを開始する前に、該当する docId の既存ベクトルを一度強制削除します。

delete_sweep
DFS (深度優先探索) 再帰的削除

親となるウェブソースを削除すると、DFS アルゴリズムに基づいて、子ページおよび孫ページ、それらに関連するベクトルとストレージファイルが一括で再帰クリーンアップされます。共有リソースの参照カウントも安全に減算されます。

info

操作時の注意事項とエラーハンドリング

  • 最大子リンク数制限:1回のクロールで抽出される子ページおよびリソースリンクの数は、最大 50 件 までに制限されます。超過したリンクは無視されます。
  • 操作エラーと再試行の抑制:404(存在しない)、403(ブロック)、空ページなどの致命的エラーを検出した場合、システムはステータスを error に設定して即時処理を終了します。計算コスト削減のため、タスクキューによる自動再試行は実行されません(一時的なタイムアウト等のエラーのみ再試行されます)。
  • キャッシュ無効化設定:Markdown 編集時にブラウザキャッシュが優先されて古いデータが表示されるのを防ぐため、Storage アップロード時に no-cache, no-store メタデータを付与しています。
  • 編集画面の入力制限:編集中の未保存状態のまま戻るのを防ぐ保護(PopScope)、空白での保存防止警告、変更がない場合に保存ボタンを無効にする機能など、不要な API 發行を防ぐ安全機能が実装されています。

AI テストとデバッグ (AI Playground)

管理コンソールには、管理者や開発者向けの専用の「AI テストとデバッグ画面」(RAG Tester / AI Playground)が用意されています。ペルソナの設定変更、モデルパラメータの調整、または新しいツールのデプロイを行った後、実運用を想定したサンドボックス環境で AI と対話し、詳細なデバッグパネルを通じて推論プロセスや検索精度を確認することができます。

サンドボックスでの動作確認手順 クイックスタート
  • ペルソナの選択:ページ上部のドロップダウンメニューから、特定のペルソナまたは「デフォルトペルソナ」を選択できます。ペルソナを選択すると、横に動作モード(RAG モード または Agent モード)を示す Mode Chip が表示されます。
  • テキストメッセージのテスト:下部の入力ボックスに任意の質問を入力して送信すると、回答がリアルタイムでストリーミング配信されます。
  • 画像のアップロードとドラッグ:マルチモーダル(画像認識)機能をテストする場合は、画像アイコンをクリックしてファイルを選択するか、入力ボックスエリアに画像ファイルを直接ドラッグ&ドロップします。対応形式 is .png, .jpg, .jpeg, .webp で、サイズ制限は 5MB 以下です。
  • 個人情報保護と一時ファイルの自動削除:アップロードされた画像は暗号化オブジェクトストレージの専用の一時ディレクトリに保存されます。バックエンドのサーバーレスマイクロサービスが推論を完了し、ストリーミングを閉じた後、その一時ファイルは即座に自動削除されます。これにより、組織データの機密性を確保し、余分なストレージ容量を消費するのを防ぎます。

デバッグ情報の詳細 (Expert Mode)

対話の完了後、AI の回答の下に展開可能な Debug Information パネルが表示されます。このパネルはバックエンドマイクロサービスから収集されたパフォーマンス情報を集約しており、システムの問題解決に不可欠なツールです:

speed
パフォーマンス指標 (Performance Indicators)

1回の応答における合計レイテンシ(処理時間)(例:2.45s)と Token 消費量(In / Out の内訳、例:125 in / 250 out)をリアルタイムで表示し、応答コストと速度の分析に役立てます。

construction
ツール呼び出しタブ (Tool Calls Tab)

Agent モード で動作中、AI が今回呼び出したすべてのツール(youtube_search、google_calendar など)をリスト形式で表示します。各処理の実行ステータス(成功は緑チェック、失敗は赤バツ)と正確な所要時間(ms)が確認できます。詳細を展開すると以下を確認できます:

  • Input:LLM が自動的に生成したツールの入力引数(JSON 形式で表示)。
  • SOURCES:そのツールがナレッジベース検索を伴う場合、検索されたファイルのソースがリスト表示されます(展開して本文スニペットの確認が可能)。
  • Output:ツールの実行結果。構造化データは自動的に JSON 整形され、Markdown 形式は Markdown レンダリングされます。
quick_reference_all
参照ソースタブ (Retrieved Sources Tab)

回答の作成にあたって参照された、社内ナレッジベース(Wiki)の該当箇所を表示します。RAG モード では検出されたナレッジがフラットに一覧表示されますが、Agent モード ではツールごとにグループ分けされ、グループ内でドキュメントタイトルが重複排除されて表示されます。

timeline
実行タイムラインタブ (Execution Timeline Tab)

対話のライフサイクルにおける各ステージの処理時間と比率をバーグラフ形式で表示します:

  • resolveConfig:ペルソナの設定値やシステムパラメータのロード。
  • rateLimitCheck:アクセス頻度(連投制限)のチェック。
  • fetchHistory:対話状態を維持するためのデータベースからのチャット履歴の取得。
  • downloadMedia:画像テスト時の、画像のダウンロードと Tensor ベクトルへの変換処理。
  • embeddingSearch:質問文をベクトル化し、クラウドデータベースやベクトルデータベースから関連データを取得。
  • llmGenerate:LLM による推論生成と回答のストリーミング送信。Agent モードで複数回対話が発生した場合、さらに「1回目の LLM 呼び出し」「2回目の LLM 呼び出し」などのステップに分解され、所要時間が詳細に分析されます。
info

デバッグログを用いたトラブルシューティング

  • AI の回答が不正確、またはナレッジを参照していない:参照ソース (Retrieved Sources) タブを確認してください。ここに何も表示されていない場合、ベクトル検索がトリガーされていないか、検索に一致する文書が存在しません。ナレッジベース(Wiki)が正常にコンパイルされているか確認するか、質問文のキーワードを変更してセマンティックマッチ度を高めてください。
  • AI の返答が遅い(合計レイテンシが高い):実行タイムライン (Execution Timeline) タブを展開し、最も時間のかかっているステージを探します。もし llmGenerate が長く、かつ LLM 呼び出し回数(Turns)が極端に多い場合、AI エージェントがツールの呼び出しループ(ツールの呼び出しを繰り返して結論に至らない状態)に陥っています。これは通常、ペルソナの Prompt の記述が曖昧であるか、カスタムツールの説明文(Description)が不適切である場合に発生するため、Prompt を最適化し直す必要があります。
  • AI がエラーを返す、または特定の機能が動作しない:ツール呼び出し (Tool Calls) タブを確認し、赤バツマークで示されたエラーツールがないか調べます。ツールを展開して Input を確認すると、LLM が誤ったパラメータ値を生成しているか(例:日付形式の誤りなど)が分かります。また、Output / Error から Cloud Function や外部 API の詳細なエラー内容を把握できます。
  • Token 消費コストが急増している:右上の In / Out Token 情報を確認します。Inbound(入力)トークンが非常に多い場合は、fetchHistory で長すぎる対話履歴を読み込んでいるか、RAG の検索結果として Wiki から過剰な文字数を読み込んでいる可能性があります。ペルソナの対話履歴の設定を短く調整するか、Wiki ドキュメントを整理して文字数を凝縮してください。

ナレッジギャップ受信トレイと信頼度タグ

カスタマーサポートの運用において、最も重要な課題は「AI が上手に答えているか」だけでなく、「顧客が質問した内容のうち、現在のナレッジベースに全く情報がないものは何か」を把握することです。Orange AI は、対話ごとに回答の根拠をリアルタイムで自己評価し、不足しているトピックを自動抽出して受信トレイ (Inbox Zero) に集約する「ナレッジギャップと信頼度タグフィードバック機構」を標準搭載しています。

psychology_alt

1. リアルタイム自己評価と仲裁

LLM は回答生成と同時に、ナレッジの依拠状態(grounded 十分 / partial 推論 / no_knowledge ナレッジ不足)と信頼度を出力します。仲裁エンジンが挨拶や雑談を除外し、真のナレッジギャップのみを正確に特定します。

hub

2. 多言語対応のセマンティック集約

日本語、英語、繁体中国語など異なる言語や表現で質問された場合でも、軽量 AI がバックグラウンドで同一トピック(例:「8月の医師当直表」)として認識し、同一カードに集約して遭遇回数をカウントします([🔥 N 回質問])。

inbox_customize

3. シンプルな Inbox Zero ワークフロー

受信トレイは遭遇回数順に自動ソートされ、デフォルトで頻出上位10件を表示します。管理者はナレッジベースに対象文書をアップロードした後、カードの「🗑️ 削除」をクリックするだけでタスクを完了(Inbox Zero)できます。

ナレッジギャップカードの項目解説

local_fire_department
遭遇回数バッジ (Occurrence Badge)

同じ質問が複数回寄せられた場合、カード上部に目立つ [🔥 N 回質問] バッジが表示され、最新の質問日時が更新されます。頻度の高いナレッジ不足を優先的に把握できます。

topic
ギャップ要約トピック (Gap Summary)

AI が多様な顧客の質問文を簡潔なトピック名詞(例:『良品返品時の送料負担規定』)に要約するため、管理者は不足している情報を一目で理解できます。

forum
関連する質問一覧 (Related Questions)

カードを展開すると、実際の顧客が各チャネル(LINE、Web チャット、Facebook、Instagram、WhatsApp)で入力した多様な質問原文を確認できます。

lightbulb

ベストプラクティス:3ステップで受信トレイを清掃

  1. 受信トレイを確認:管理コンソールの ナレッジベース ➔ 未対応ナレッジギャップ を開き、上位の不足トピックを確認します。
  2. ナレッジを追加:ナレッジベース一覧 に移動し、「ファイルアップロード」や「ウェブページ追加」から該当する回答文書を登録・コンパイルします。
  3. ギャップをクリア:受信トレイに戻り、カードの 「🗑️ 削除」 をクリックしてタスクを完全に削除します。

外部チャネル連携

Google Workspace 連携

Orange AI は Google ツール群と高度に連携し、リアルタイムな業務データを自動で取り込むことができます:

description Google Docs ドキュメント同期

Google アカウントを連携させ、特定の Google ドキュメントを指定します。ファイルの変更はリアルタイムで監視され、更新を検知するとバックグラウンドでナレッジベースが自動的に再構築されます。Google のプライバシー利用規約を遵守し、認可されていないファイルへのアクセスは一切行いません。

table_chart Google Sheets への書き込み

問い合わせの連絡先、アンケート結果、または注文番号などを指定の Google スプレッドシートに AI から直接書き込ませることができます。API 制限やトークンオーバーフローを防ぐため、一括書き込みキャッシュと改ページ制御機能が備わっています。

calendar_month Google Calendar カレンダー予約

カレンダーの空き枠を AI に問い合わせさせ、クライアントの予約枠を直接確保させることができます。フロントエンドは重複登録を防ぐキャッシュロック設計になっています。

SNS ダイレクトメッセージと有人サポートへの切り替え

Orange AI は LINE、Facebook Messenger および Instagram ダイレクトメッセージなどの SNS チャンネルとの直接連携に対応します:

Webhook 連携とエコーメッセージ保護

SNS から受信したメッセージは Webhook を通じてクラウドサーバーに即時転送されます。特に Instagram では、AI が送信した自身のメッセージ(エコー)を誤ってユーザーからの新しい入力と誤認して無限にループ応答を繰り返すのを防ぐフィルター機能を備えています。

mark_chat_read Facebook 歓迎メッセージ(即時返信)の設定とメッセージ衝突の防止

Facebook ページを Orange AI と連携すると、Webhook を通じてメッセージをリアルタイムに検知・受信し、ナレッジ検索と独自のペルソナを備えた AI エージェントが一元的に挨拶とカスタマーサポートを提供します。

⚠️ Meta 純正の挨拶メッセージの無効化(オフ)を強く推奨:

以前に Meta Business Suite(受信箱 → 自動化 → 即時返信 / 挨拶メッセージ) で自動応答を設定されていた場合は、Meta 側でこれらを無効化(オフ)にし、Orange AI の「エージェント設定 → 挨拶メッセージ」で一元管理することを強く推奨します。

  • 重複挨拶の防止:両方で有効になっている場合、新規ユーザーがチャットを開いた際に Meta の定型文と Orange AI の応答が同時に届き、ユーザーに混乱を与えます。
  • 有人モード誤認の防止:Meta の自動応答はページ管理者の名義で Webhook(エコー)として配信されます。Orange AI には時序判定を含む「三本柱の判定エンジン」が備わっていますが、Meta 側で無効化して AI に統一するのが最も安定した運用のベストプラクティスです。
  • Meta の自動応答を残す必要がある場合:管理画面の「チャンネル設定 → Facebook 設定」を開き、「無視するエコーキーワード」に Meta で設定した挨拶文のフレーズ(例:メッセージを送信していただき)を入力することで、安全にホワイトリスト除外できます。

有人スタッフへの緊急引き継ぎフロー

AI がナレッジから回答を見つけられない場合、ユーザーが「担当者と話す」を選択した場合、または感情分析機能でユーザーの不満を検知した場合は、システム内部で対話セッションの状態が有人対応保留ステータスに設定されます。この間、AI は自動応答を一時停止し、スタッフがチャットセッションを終了して「エージェント解放」を実行するまで待機します。

SNS・LINE チャンネルのスケジュール設定と自動応答一時停止

チャンネル連携設定で「スケジュール設定」(例:営業時間外のみ AI を稼働させる、または特定の対応時間を設定するなど)を有効にすると、サービス提供時間外や指定された時間帯に、システムが自動的に対話の自動応答を一時停止します。

💻 Inbox 管理画面の表示と影響:

  • チャットリストのラベル:スケジュール設定によって AI 自動応答が停止している場合、対象のチャット項目にアンバー(琥珀色)の AIスケジュール停止中 バッジが表示され、一目で判断できます。
  • チャット画面の警告バナー:対象ユーザーとの対話詳細画面を開くと、上部に schedule 「AIスケジュール停止中」 の黄色の警告バナーが表示され、スタッフによる手動返信が必要であることを知らせます。
  • 自動応答のスキップ:この状態では、ユーザーから受信したメッセージはログに記録されますが、AI エージェントによる自動返信はスキップされ、業務運用を妨げません。

LINE グループと複数人トークの返信挙動制御

LINE ボットがグループや複数人トークに招待された場合、チャンネルの詳細設定から AI の返信挙動を調整できます:

  • メンション時のみ返信 (Mention Only / デフォルト): 推奨されるモードです。グループメンバーが「@」でボットアカウントを明示的にメンションした時のみ、AI が分析・返信を行います。これにより、不要なトークンの浪費を防ぎます。
  • 全メッセージに返信 (Reply to All): AI がグループ内のすべてのメッセージを自動的に読み取り、分析して返信します。ただし、グループ内の個人的な会話の邪魔をしないよう、メッセージで他のユーザーがメンションされている(@tag他者)場合、AI は返信せず静かにしています。メンションがないメッセージ、または AI がメンションされているメッセージのみ応答をトリガーします。

⚠️ トークン従量課金とプライバシーに関する警告:

「全メッセージに返信」モードを有効にすると、AI トークンの消費量と運用コストが大幅に増加します。また、グループ内のすべての会話が AI 処理のために送信されるため、慎重にご利用ください。

対話ステータス管理

Orange AI の Inbox 管理画面では、各チャットセッションは特定のステータスで管理されます。これらのステータスは、AI エージェントが自動応答を行うか、有人サポートの介入が必要であるかを決定します。

対話ステータス AI 自動応答 対象チャネル トリガー条件
処理中 (Active) 有効 すべてのチャネル (Web Widget, LINE, Messenger など) 新規セッション開始、アーカイブ済みチャットへの新規メッセージ受信、担当者の解放
対応待ち (Waiting for Agent) 一時停止 (手動返信) すべてのチャネル ユーザーが「担当者と話す」を選択、または AI が不満/ナレッジ不足を検知
対応中 / 有人接客中 (Assigned) 一時停止 (手動返信) すべてのチャネル 担当者が「対応する」を選択、または手動で「オペレーター対応」を ON に設定
AIスケジュール停止中 一時停止 (手動返信) スケジュール機能対応のチャネル (LINE など) 現在時刻がチャネル設定の稼働時間外
アーカイブ済み (Archived) 無効 すべてのチャネル 担当者が手動で対話セッションをアーカイブ / クローズ

1. 処理中 (Active)

ステータスの意味:AI エージェントが対話を主導している通常状態です。ユーザーからのメッセージに対して、ナレッジベースから自動検索し、LLM が返信を作成して自動送信します。

UI 表示:チャットリストに特別なバッジはなく、対話詳細画面の上部にも警告バナーは表示されません。入力欄の下に「AIアシスタント稼働中」の旨が表示されます。

解除と移行:ナレッジに回答がない場合、ユーザーが「担当者と話す」を選択した場合、またはスタッフが手動で「オペレーター対応」スイッチをオンにした際に切り替わります。

2. 対応待ち (Waiting for Agent)

ステータスの意味:ユーザーが有人対応をリクエストしている、または AI が対応できないと判断した移行状態です。AI の自動返信は一時停止され、スタッフの介入を待機します。

UI 表示:

  • チャットリスト:対象のチャット項目に赤色の オペレーターが必要 バッジが表示されます。
  • 対話詳細画面:上部に赤色の警告バナー 「このチャットはオペレーターの対応が必要です」 が表示され、「対応する」 ボタンが提供されます。

解除と移行:スタッフが 「対応する」 ボタンをクリックして自分にセッションを割り当てると、「対応中」に移行します。

3. 対応中 / 有人接客中 (Assigned / Human Takeover)

ステータスの意味:特定の有人サポートスタッフが対話を引き継いだ状態です。AI エージェントによる自動応答は完全に無効化され、すべての返信はスタッフが手動で行います。

UI 表示:

  • 対話詳細画面:上部に 「このチャットはあなたが対応しています」(他の担当者が引き継いだ場合は 「他のオペレーターが対応しています」)と書かれた緑色 / 青色のバナーが表示されます。
  • 解放ボタン:自身が対応中のチャットの場合、バナーの右側に 「解放 (AIに戻す)」 ボタンが表示されます。
  • 有人接客トグル:画面右上の 「オペレーター対応」 (Human Takeover) トグルスイッチが ON になります。

解除と移行:スタッフが 「解放 (AIに戻す)」 ボタンをクリックするか、「オペレーター対応」 スイッチを OFF にすると、AI 自動応答に制御が戻ります。

4. AIスケジュール停止中 (AI Schedule Paused)

ステータスの意味:LINE などのスケジュール設定が有効なチャネルで、現在時刻が AI の稼働時間外である場合に自動的に設定されます。営業時間内にスタッフが対応している間、AI が割り込まないようにするためのものです。

UI 表示:

  • チャットリスト:チャット項目にアンバー(琥珀色)の AIスケジュール停止中 バッジが表示されます。
  • 対話詳細画面:上部に黄色で 「AIスケジュール停止中」(時計マーク付き)と書かれた警告バナーが表示されます。

解除と移行:システム時刻が設定された AI 稼働時間内に戻るか、管理者がチャネルのスケジュール設定を変更・無効化すると自動的に解除されます。

5. アーカイブ済み (Archived)

ステータスの意味:顧客の問い合わせがクローズされ、アーカイブフォルダに移動された状態です。Inbox リストを綺麗に保つために非表示になります。

UI 表示:通常のアクティブな一覧から消え、Inbox 内の「アーカイブ」タブに切り替えることで閲覧できます。

解除と移行:ユーザーから新しいメッセージを受信すると、自動的に「処理中 (Active)」にリセットされ、自動応答が再有効化されて Inbox リストに戻ります。

満足度と解決率の判定

従来のカスタマーサポートでは、対話終了後に 1〜5 つ星のポップアップ評価アンケートを表示して満足度(CSAT)を測定するのが一般的でしたが、回答率が極めて低く、顧客体験を阻害するという課題がありました。Orange AI では、大規模言語モデル(LLM)による「シングルパス推論体験評価」技術を採用しています。AI が回答を生成するのと同時に、顧客の感情(Sentiment)と課題解決状態(Resolution)をリアルタイムに深く評価し、サービス指標として自動集計するとともに、顧客の不満を検知した際には有人対応へ自動で引き継ぎます。

評価軸 コア判定基準 分類レベル 受信トレイ (Inbox) の表示
mood 感情極性 (Sentiment)
顧客が「現在の発言」で表している感情的態度(感謝、満足、中立、困惑、苛立ち、怒り)を分析 肯定的 (Positive) / 中立的 (Neutral) / 否定的 (Negative) 対話項目に thumb_up 肯定 remove 中立 thumb_down 否定 バッジを表示
check_circle 解決ステータス (Resolution)
顧客の直前の主たる問い合わせや課題に対し、実質的な回答や操作案内が提供されたかを評価 解決済み (Resolved) / 対応中 (In Progress) / 未解決 (Unresolved) check_circle解決済み 緑色バッジを表示

AI 判定シグナルと行動パターン

thumb_up
肯定的・満足 (Positive)

顧客が感謝や納得を表明し、課題が実際に解消された状態。

代表的なキーワード:ありがとう、助かりました、理解できました、解決しました、丁寧な説明

行動特徴:回答受領後の自発的な謝辞、操作完了の肯定的な報告

remove
中立的・客観 (Neutral)

一般的な事実の伝達、条件確認、初回問い合わせ(システムの初期値)。

代表的な文脈:営業時間は何時までですか?、注文番号は...、カード決済は可能ですか?

行動特徴:初回の発言、客観的な追加条件の提示、単なる情報照会

thumb_down
否定的・不満 (Negative)

顧客が困惑、苛立ち、不満を表明し、有人サポートを求めている状態。

代表的なキーワード:まだできない、意味がわからない、的を射ていない、担当者を出して、時間の無駄、???

行動特徴:同一の質問の反復、強い感嘆符や非難口調の使用

ダッシュボード (Dashboard) の運用指標

判定された感情および解決状態は、管理コンソールのダッシュボードへリアルタイムに集計されます。管理者は 7 日、14 日、28 日、90 日 の期間を切り替え、AI サポートのパフォーマンスを定量的に把握できます:

check_circle
解決率 (Resolution Rate)

総リクエスト数に対する「解決済み」対話の割合。高い解決率はナレッジベースの網羅性が高く、AI が自律的に問い合わせを完結できていることを示します。

thumb_up
肯定的満足率 (Positive Rate)

全対話の中で肯定的なやり取りが占める割合。「満足度分布円グラフ」や「解決推移折れ線グラフ」と組み合わせることで、顧客感情の急激な変化や頻出するクレーム要因を早期に検知できます。

smart_toy

自動化セーフガードと有人連携の閉ループ

  • 不満検知時の自動有人エスカレーション:顧客から連続して否定的な感情が検知された場合や明確に「未解決」と判定された場合、システムは対話を自動で「要対応」に切り替え、待機中の有人オペレーターへ即時プッシュ通知を送ります。
  • おすすめ質問のスマート抑制:顧客が怒りやフラストレーションを感じている場合、AI は関連質問のレコメンドを即座に停止し、不要な情報の提示による感情の悪化を防ぎます。
  • ナレッジギャップの自動集約:ナレッジ不足が原因で否定的な評価を受けた対話は、自動的に「ナレッジギャップ (Knowledge Gap)」トレイへ分類され、管理者がワンクリックで Wiki を拡充できるよう支援します。

モバイル端末へのプッシュ通知

有人対応ステータスに切り替わると、即時にプッシュ通知サービスを通じて、サポート担当者のスマートフォンアプリへアラート通知が飛びます。

warning

プッシュ証明書と App 設定

iOS 端末でプッシュ通知を確実に受け取るには、管理コンソールで有効な Apple プッシュ通知証明書を登録し、アプリの Bundle ID がプッシュサービスの登録 ID と正確に一致している必要があります。

組織とメンバー管理

マルチテナント論理隔離

Orange AI は企業向けの安全な SaaS として、データ層で論理的な独立性を保ちます。各組織(Organization)は独立したクラウドデータ隔離空間を持ち、会社 A の学習したデータやログが会社 B に漏洩することは絶対にありません。

チームメンバーの招待と安全な認証

Orange AI は、プラットフォームの安全性と企業セキュリティを確保するため、現在「招待制モード」(Invitation Mode)で運用されています。一般登録は無効になっており、新規ユーザーが本プラットフォームを利用するには、まず「アクセス申請」を行い、専用の招待リンクを取得する必要があります。

招待制モードの登録フロー

1
アクセス申請 (Request Access)

ログイン画面の「アクセスをリクエスト」をクリックし、申請フォームに以下の必要事項を入力します:

  • 氏名、会社名、役職
  • 仕事用メールアドレス (招待後の登録時に照合される唯一の許可アドレスとなります)
  • 業界、電話番号 (任意)

送信後、システム管理者が審査を行います。承認されると、専用の招待リンクが記載されたメールが届きます。

2
招待リンクから登録

メール内の招待リンクをクリックすると、登録画面が表示されます(メールアドレス欄は自動入力され、変更不可となります)。以下のいずれかの登録方法を選択してください:

login 方法 A:Google アカウントでログイン

「Google でログイン」をクリックします。選択する Google アカウントのメールアドレスが、招待されたメールアドレスと完全に一致していることを確認してください。認証成功後、Google アカウントが自動的に紐付けられ、追加のメール確認なしでコンソールにアクセスできます。

mail 方法 B:メールアドレスとパスワードで登録

氏名とパスワードを入力し、「登録」をクリックします。登録完了後、確認用メールが送信されます。メール内の確認リンクをクリックして認証を行います。認証成功後、システムは自動的にステータスを検知してコンソールに遷移します。「確認を完了しました」をクリックして手動で即時遷移することも可能です。

* カスタム送信元と送信制限: 確認用メールは no-reply@orangeai.tw(Resendサービス経由)から送信されます。メールが届かない場合は迷惑メールフォルダを確認してください。また、連続送信を防ぐため、60秒間の送信頻度制限が設けられています。再送信する場合は、アプリ内で60秒待ってから「再送信」をクリックしてください。

info

セキュリティ保護とアドレス照合

セキュリティ確保のため、バックエンドの beforeUserCreated ブロッキング関数が実行されます。招待リストにないメールアドレスでの登録は拒否されます。また、大文字と小文字は厳密に照合されるため、招待時のスペルと完全に一致させてください(内部照合はすべて小文字に統一して行われます)。

warning

Apple ログインの「メールを非公開」に関する制限

Apple ログインを使用する際、「メールを非公開」を選択しないでください。ランダムに生成される転送用メールアドレスは招待リストと一致しないため、登録がバックエンドでブロックされます。

パスワード再設定フロー

ログインパスワードを忘れた場合は、以下の手順に従ってパスワードを再設定し、管理コンソールへのアクセスを回復してください:

1
再設定の申請

ログイン画面で「パスワードをお忘れですか?」をクリックし、ポップアップダイアログに登録済みのメールアドレスを入力して、「リンクを送信」をクリックします。

2
再設定メールの受信

受信トレイを開き、件名が「[Orange AI] 重設您的登入密碼」(送信元:no-reply@orangeai.tw)のメールを確認し、本文内の「重設密碼」(パスワード再設定)ボタンをクリックします。

* 送信制限とセキュリティ対策:システムの安全性を確保するため、メール送信には 60秒の頻度制限 が適用されます。制限時間内の再申請はブロックされます。また、アカウント列挙攻撃(Timing Attack)を防ぐため、メールアドレスが登録されていない場合でも送信成功メッセージが表示されますが、実際にはメールは送信されません。

3
新パスワードの設定

リンクから管理コンソールのパスワード再設定画面に直接遷移します。新しいパスワード(6文字以上)を入力し、確認用パスワードを入力後、「送信」をクリックします。

* セキュリティと自動遷移:パスワード入力中、認証情報の安全を守るため、モバイル端末でのスクリーンショットおよび画面録画が自動的に禁止されます。再設定完了後、3秒後に自動的にログイン画面へリダイレクトされます。

組織申請と設立フロー(新規ユーザーと既存ユーザー)

プラットフォームが「招待モード (Invite Mode)」で動作している場合、未登録の新規ユーザーだけでなく、クライアントの組織設立を支援する既存ユーザー(代理店 / パートナー)も、ログイン画面の「利用申請」から組織設立リクエストを送信できます。

person_add
新規ユーザーの申請パス
  1. ログイン画面で「利用申請」をクリックし、氏名、会社名、勤務先メールアドレス、業界、役職、電話番号を入力します。
  2. 送信後、システムから特権管理者 (Super Admin) に承認通知メールが送信されます。
  3. 申請が承認されると、デフォルトのトライアルプラン (Trial Plan) 組織と専用招待リンクが自動生成されます。
  4. 申請者はリンクからパスワード設定またはソーシャルログインを行い、管理者 (Admin) として登録を完了します。
storefront
既存ユーザー(代理店 / 複数組織)の申請パス
  1. 代理店は既存アカウントのメールアドレスを使用して、利用申請フォームから新しい組織情報を入力します。
  2. システムが既存ユーザーを自動識別し、管理画面で「既存ユーザー / 代理店」バッジを表示します。
  3. 申請が承認された後、既存ユーザーは再登録を行う必要はありません。
  4. 既存アカウントでログインして「組織セレクター (Organization Selector)」へ移動すると、画面上に新しい組織の招待カードが自動表示されます。「参加」をクリックするだけで、管理者として新組織の管理を開始できます。
info
デフォルトプランとリソース制限管理 (Single Source of Truth) 承認されたすべての新組織は、初期状態として Trial (トライアル版) プランに設定されます。トークン上限 (1,000,000 Tokens)、ストレージ容量 (1 GB)、およびナレッジベース/エージェントの上限は中央リソースエンジンによって統一管理され、プラン変更時も確実に同期されます。

管理者によるチームメンバーの招待

  • 招待の追加:管理者はコンソールの「メンバー管理」画面から、同僚のメールアドレスと役割を入力して招待メールを送信できます。招待されたメンバーはメール内のリンクから上記の登録フローに従って Google またはメール/パスワードで登録し、組織に参加できます。

ロールと操作権限

企業の共同作業とセキュリティコンプライアンスの要件に対応するため、Orange AI は細分化されたロールベースのアクセス制御(RBAC)を導入しています。組織内のメンバーは、職務に応じて以下の3つのロールに分類されます:

manage_accounts

管理者 (Admin)

組織の最高管理権限を保有します。チームメンバーの管理、請求、およびシステムのコア設定を担当します。

  • メンバーの招待と削除
  • 請求、プラン、リソース利用量の確認
  • AIエージェント設定とツールの構成
  • 実際のユーザーチャットの引き継ぎと返信
管理者権限
menu_book

ナレッジ管理者

ナレッジベースの維持とAIパフォーマンスの最適化を担当します。RAGの構成とAIプロンプトの調整に集中します。

  • ナレッジドキュメントのアップロード/削除/構築
  • AIエージェントのシステムプロンプト編集
  • 外部ツールとの連携設定
  • ナレッジ最適化のためのチャット履歴閲覧(読み取り専用)
ナレッジとAI設定
support_agent

カスタマーサービス (Agent)

第一線でのユーザー対応を担当します。手動でAIチャットを引き継ぎ、実際のユーザーと直接対話します。

  • ライブチャットと外部チャネルの監視
  • 手動によるチャット引き継ぎとユーザー対応
  • RAG Tester シミュレーターによる回答検証
  • システム設定やナレッジベースの編集権限なし
ユーザー対応
info

ナレッジ管理ロールの対話制限について

カスタマーサービスの専一性を確保するため、ナレッジ管理ロールは実際のユーザーへの返信が厳格に禁止されています。UI上では、チャット入力欄、引き継ぎボタン、ステータス変更オプションが自動的に非表示になります。また、バックエンドのアクセスルールとサーバー側の検証により、実際の会話への書き込み操作は厳格にブロックされます。ナレッジ管理者は「対話テスト(RAG Tester)」でのシミュレーションのみ実行可能です。

ロール権限境界マトリクス

機能・操作項目 管理者 (Admin) ナレッジ管理 (Knowledge Manager) カスタマーサービス (Agent)
ナレッジベース管理 (ドキュメント追加/編集/削除) ✅ 許可 ✅ 許可 ❌ 禁止
エージェント設定 (システムプロンプトの編集) ✅ 許可 ✅ 許可 ❌ 禁止
ツール連携 (外部ツールの追加/編集) ✅ 許可 ✅ 許可 ❌ 禁止
対話テスト (RAG Tester シミュレーター) ✅ 許可 ✅ 許可 ✅ 許可
実際の対話への返信 (受信トレイの引き継ぎと返信) ✅ 許可 ❌ 禁止 ✅ 許可
組織設定 (請求、クォータ、システム設定) ✅ 許可 ❌ 禁止 ❌ 禁止
チームメンバー管理 (メンバーの招待/削除) ✅ 許可 ❌ 禁止 ❌ 禁止

LINE ワークパートナー(Coworker)

LINE の 1 対 1 トークやグループを組織の「ワークパートナー」として連携すると、そのトークでは Orange AI が社内の同僚として質問に答えます。たとえば「昨日カスタマーサポートは何件対応した?」「ブランド診断は改善した?」といった質問です。管理画面を開かなくても、LINE から組織の運営状況を把握できます。

support_agent

通常のカスタマーサポート

  • 相手はお客様で、エージェント(Persona)の設定に従って返信
  • ナレッジベース、有人対応への切り替え、営業時間などのサポート機能を使用
  • 受信トレイに表示され、カスタマーサポートの統計に含まれる
badge

ワークパートナーのトーク

  • 相手は組織のメンバーで、同僚として運営に関する質問に回答
  • 照会のみ可能で、設定やデータは変更できない
  • 受信トレイに表示されず、カスタマーサポートの統計・使用量にも含まれない

利用条件

  • 組織でカスタマーサポートモジュールが有効になっており、「チャネル」ページで LINE チャネルを追加・有効化していること(ワークパートナーは LINE 公式アカウント経由で利用します)。
  • ワークパートナーの追加・設定・連携解除ができるのは管理者のみです。

連携の手順

1
連携コードを取得

サイドバーの「メンバー」を開き、「LINE ワークパートナー」タブで「ワークパートナーを追加」をクリックします。BIND 123456 のような連携コマンドが表示されます。連携コードは 6 桁の数字で、有効期限は 10 分、1 回のみ使用できます。再生成すると、以前のコードはすぐに無効になります。

2
LINE でコマンドを送信
person 個人アカウントを連携

公式アカウントを友だち追加してから、1 対 1 トークで連携コマンドを送信します。

groups グループを連携

公式アカウントをグループに招待してから、グループ内で連携コマンドを送信します(先に公式アカウントをメンションしても構いません)。

3
連携完了

App のダイアログに「連携しました」と自動で表示され、ワークパートナー一覧にそのトークが追加されます。あとは LINE でそのまま質問するだけです。グループでは、公式アカウントをメンションしたときだけ返信します。メンションのないメッセージはメンバー同士の雑談として扱われます。

質問できること

カテゴリ内容質問の例
カスタマーサポート統計会話数、有人対応数、解決率、ポジティブ評価の割合など。1 回の照会で最大 92 日分、概要ダッシュボードと同じ計算方法「先週の解決率は?」
チャネル各チャネルの種類、名前、有効状態、営業時間、連携しているエージェント「LINE チャネルの営業時間は?」
エージェント設定エージェントの設定概要と有効なツール「サポート用エージェントは有人対応への切り替えが有効?」
ブランドの改善タスク未対応の改善項目を優先度順に表示。並び順は「改善タスク」ページと同じ「ブランドで最初に対応すべきことは?」
ブランド診断の概要最新の診断結果と、比較可能な前回の診断に比べて各指標が改善したか悪化したか「今回の診断は前回より良くなった?」
  • 照会のみ・変更不可:設定の変更やタスクの完了を頼むと、ここでは変更できないことを説明し、App の該当ページの URL とサイドバー上の位置を案内します。LINE から直接開けます。
  • ブランド関連の質問には、組織でブランドモジュールが有効で、セットアップウィザードが完了している必要があります。未設定の場合はその旨を回答します。
  • 従業員、休暇、勤怠などの企業データはまだ照会できません。推測はせず、その旨を回答します。
  • 質問と同じ言語で返信します。不正利用を防ぐため、質問の頻度と 1 件あたりのメッセージの長さには上限があります。

通知

ワークパートナーのカードで「通知」をクリックすると、ワークパートナーごとに次のイベントのオン・オフを設定できます。初期状態はすべてオフです。オンにすると、イベント発生時にその LINE トークへメッセージが送られます。

front_hand有人対応への切り替え

お客様が有人対応を必要としたとき。チャネル、お客様の名前、時刻を通知します。

receipt_long新しい注文・予約

お客様がトークで注文・予約を確定したとき。スタッフが App で作成した注文は通知されません。

data_usage使用量と契約の警告

AI 使用量やストレージが 80%・100% に達したとき、またプランの期限が近づいた・期限が切れたとき。

task_altブランド診断の完了

自動・手動のブランド診断が完了したとき。レポートページの URL が付き、そのまま結果について質問できます。

  • 連投の防止:「有人対応への切り替え」と「新しい注文・予約」は、1 件目はすぐに送信され、その後 10 分以内の同じ種類のイベントは「過去 10 分間にほかに N 件」という 1 件のメッセージにまとめられます。
  • 必要最小限の内容:通知には概要と App の URL だけが含まれ、お客様のメッセージ本文や注文項目の値は含まれません。
  • 言語:組織で設定した言語で送信されます。
  • ワークパートナーは最近の通知を覚えているので、「さっきの有人対応はどのチャネル?」のように続けて質問できます。
info

通知は LINE のメッセージ数を消費します

通知は LINE 公式アカウントの月間メッセージ数を消費します(カスタマーサービスと共有)。グループではメンバー数分カウントされます。上限に達すると通知は送信されず、ワークパートナーの名前の横に警告アイコンが表示されます。

会話の記憶

  • ワークパートナーは最近の質問と回答を参考に、続けての質問を理解します。古い内容は自動で要約され、話題、好み(例:「箇条書きで」)、未完了の事項が残ります。
  • 会話に出てきた数値はその時点の照会結果です。「今」の数値を聞かれた場合は、古い数値を使い回さずに改めて照会します。
  • グループで公式アカウントをメンションしていない雑談は、質問の背景を理解するためだけに使われます。雑談に返信したり、内容を繰り返したり、要約に含めたりすることはありません。
  • ワークパートナーのカードで「記憶をクリア」をクリックすると、AI はこのトークのこれまでの内容を忘れ、改めて記憶を蓄積します。送信済みの LINE メッセージには影響しません。要約の内容は App で閲覧・編集できません。

連携解除

連携を解除すると、そのトークは通常のカスタマーサポートの流れに戻り、エージェントがサポート担当として返信します。次の場合に連携が解除されます。

  • 管理者がワークパートナーのカードで「連携解除」をクリックしたとき
  • 公式アカウントがグループから削除されたとき
  • App でそのトークを削除したとき、または所属する LINE チャネルを削除したとき

* チャネルを無効にしても連携は解除されず、返信が一時停止するだけです。1 対 1 トークでユーザーが公式アカウントをブロックした場合も、自動では解除されません。再度連携すると、記憶は空の状態から始まります。

warning

グループを連携する前にメンバーを確認してください

  • 連携で確認できるのは「そのトーク」が許可されていることだけで、グループ内の誰が質問しているかは識別できません。グループのメンバー全員が組織の運営データを照会でき、通知の内容(お客様の名前を含む)も見ることができます。外部の人がいないことを確認してください。
  • グループのメンバーは同じ会話の記憶を共有します。
  • カスタマーサポートの統計は UTC 00:00 を 1 日の区切りとしています(日本時間では毎日 09:00)。ワークパートナーは統計を報告するときにこの点を明記します。

リソース利用制限と契約プラン

ダッシュボードの「料金プランと請求」タブで、現在のリソース使用量をいつでも確認できます:

総メッセージ件数 12,450 / 50,000 月上限枠
ナレッジストレージ 48 MB / 100 MB 最大許容量
管理者・オペレーター席 5 / 10 割り当て済み座席数

契約プラン制限比較表

プラン名 月間 API トークン上限 ファイル保存容量上限 ナレッジベース登録上限 エージェントペルソナ上限
inactive (無効) 0 Tokens 0 GB 0 0
trial (トライアル) 1,000,000 Tokens 1 GB 1 個 1 個
basic (ベーシック) 3,000,000 Tokens 1 GB 10 個 5 個
plus (プラス) おすすめ 10,000,000 Tokens 10 GB 無制限 無制限

add_circle 追加トークン & ストレージ容量枠

月間の基本トークン枠(NT$2,000 / 100万トークン)やストレージ容量(NT$2,000 / 10 GB)が不足した場合、スーパー管理者は管理画面でいつでも +1M / +10 GB 追加 機能を使って枠を拡張できます:

sort
基本枠優先消費

AI がトークンを利用するたびに、まずプランの基本枠から差し引かれます。追加枠は基本枠を使い尽くした後にのみ消費されます。

calendar_month
繰り越し・永久有効

当月に使い切れなかった追加トークンや容量は翌月へ自動繰り越しされ、有効期限はありません。

autorenew
毎月自動チャージ対応

管理画面で「毎月自動チャージ」を有効にすると、指定したトークン (1M) や容量 (10 GB) を毎月自動的に補充できます。

注意:追加操作はスーパー管理者のみ可能です。プラン編集ダイアログの +・- ボタンを使って 1M トークンまたは 10 GB 単位で追加枠と自動チャージ量を設定できます。

calculate 1通のメッセージで消費されるトークン量は?シナリオ別・設定別試算ガイド

AI カスタマーサポートにおいて、1 回の対話応答で消費されるトークン数は固定ではなく、「入力トークン (Prompt / Context)」と「出力トークン (Completion)」の合計によって動的に決まります。トークンの構成要素と影響を与える設定を理解することで、ペルソナパラメータの最適化と運用コストの適切な管理が可能になります。

pie_chart 1通の対話におけるトークン構成構造
入力トークン (In / Prompt) 全体の約 80%〜95%
  • check_circle システムペルソナと安全規則:ペルソナプロンプト、コアセキュリティルール、知識根拠指示、時刻情報、チャンネル別フォーマット規則(約 400 〜 900 トークン)。
  • check_circle 拡張ツール定義 (Schema):有効化された外部ツール(カレンダー、スプレッドシート、Web スクレイパー等)の JSON スキーマ(ツールあたり約 150 〜 350 トークン)。
  • check_circle 対話履歴とマルチモーダル:chatHistoryLimit で指定された過去ログと直近 1 枚の履歴画像(1往復あたり約 100 〜 400 トークン、画像約 258 トークン)。
  • check_circle ユーザーの質問と画像:ユーザーから送信されたテキスト(約 10 〜 150 トークン)および添付画像(1枚あたり約 258 〜 500 トークン)。
  • check_circle RAG ナレッジ検索チャンク:検索時に取得され第 2 ターンに注入される retrievalCount 件の知識(約 1,000 〜 2,500 トークン)。
出力トークン (Out / Completion) 全体の約 5%〜20%
  • check_circle ツール呼び出しパラメータ:AI がナレッジ検索や外部 API 実行時に生成する検索語や引数(約 20 〜 50 トークン)。
  • check_circle アシスタント最終生成回答:ユーザーに返信される丁寧な説明文や箇条書きフォーマットの回答(約 100 〜 600 トークン)。
  • check_circle 推論思考と評価タグ:Thinking モード時の内部思考トークン、および自動判定される満足度 (CSAT) やおすすめ質問タグ。
💡 請求計算式:1通の合計トークン消費 = 入力トークン (In) + 出力トークン (Out)。複数回の Tool Calling(多段階推論)が行われた場合、各ターンの合計が累積計上されます。
table_chart 対話シナリオ別の単一メッセージ消費トークン目安表
標準ペルソナとデフォルトパラメータに基づく実測値
シナリオ (Scenario) 推論動作・メカニズム 推定入力 (In) 推定出力 (Out) 1通合計 (Total) 代表的な例と説明
1. 基本的な挨拶・簡易雑談 1ターン推論、ナレッジ検索・ツール呼び出しなし 800 ~ 1,500 50 ~ 150 850 ~ 1,650 「こんにちは」「営業時間をおしえて」などの定型的な挨拶
2. 標準ナレッジ検索 Q&A (RAG) 最も一般的 2ターン推論(Turn 1 で検索 + Turn 2 で 5 件の知識を読み回答生成) 2,500 ~ 4,500 200 ~ 500 3,000 ~ 5,000 返品ポリシー、製品仕様、会員特典、操作手順などの企業独自ナレッジ回答
3. マルチモーダル画像識別 Q&A 2ターン推論 + 1〜2枚の画像解析 + ナレッジ照合 3,500 ~ 5,800 200 ~ 600 4,000 ~ 6,500 ユーザーが商品欠陥写真やエラー画面を送信し、AI が状況を診断して案内
4. 複数ツール連携の複雑な処理 多段階推論 (2〜3 ターン)、複数ツール実行(カレンダー + シート + 収集) 5,000 ~ 10,000 300 ~ 800 5,500 ~ 11,000 「来週金曜午後の空きを確認して予約フォームに書き込んで」等の複合処理
5. LINE / SNS グループ対話 設定別:メンション時のみ (RAG相当) / 全文返信 (全発言で推論起動) 800 ~ 4,000 50 ~ 300 1,000 ~ 4,000 トークン枠の節約のため、グループでは「メンション時のみ返信」を強く推奨
6. 有人対応引き継ぎ / 安全防御 バックエンドで即時遮断、主モデルを呼び出さない 0 0 0 (無料) オペレーターが対応中の場合や、悪意ある攻撃を軽量安全網で遮断した場合
tune 設定項目がトークン消費に与える影響と最適化のヒント
history 履歴保持件数 (chatHistoryLimit)

初期値は 6 件 (3 往復) です。10〜20 件に増やすと、長い会話の後半で 1 通あたり 1,500〜3,000 トークン増加します。シンプルな FAQ ボットなら 2〜4 件 への削減が有効です。

manage_search ナレッジ取得件数 (retrievalCount)

初期値は 5 件 (約 1,500 トークン) です。LLM Wiki でナレッジが整理されている場合、3 件 に設定することで約 600 トークン削減され、応答速度も向上します。

extension 有効化ツール数

実際に利用するツールのみを有効にしてください。不要なツールを外すことで基本プロンプトの肥大化を防ぎ、AI の予期せぬ多段思考ループを抑制できます。

photo_library 画像認識上限 (maxImageCount)

テキストのみのサポートであれば 0 (無効) に設定し、画像の処理コストを完全にカットできます。画像対応が必要な場合は 1〜2 枚 を推奨します。

psychology モデル選択と推論コスト

主力カスタマーサポートには Gemini 3.7 Flash(ハイブリッド思考と最高峰のコスパ)を推奨;トークン節約最優先なら Claude Haiku 4-5 または Gemini 2.5 Flash;長大な契約書の精読には Claude Opus 4-7 が最適です。

group グループ返信モード

LINE や社内グループでは、必ず 「メンション時のみ返信 (Mention Only)」 に設定し、日常会話による急激なトークン消費を防いでください。

lightbulb ご契約プランで月間どれくらいの対話が可能ですか?

• ベーシック (3,000,000 トークン/月):標準的な RAG ナレッジ回答で 約 850 〜 1,000 件、一般的なカスタマー対話で 約 1,500 〜 2,000 件 対応可能です。
• プラス (10,000,000 トークン/月):高度なナレッジ回答で 約 2,800 〜 3,500 件、一般的な対話で 約 5,000 〜 8,000 件 対応可能です。
• 追加枠 (+100万トークン / NT$2,000):100 万トークンごとに 約 250 〜 350 件 のナレッジ回答を追加でき、無期限で翌月へ自動繰り越しされます。

トラブルシューティング

トラブルシューティング解決ガイド

よくあるエラーメッセージや不具合の解決手順は以下の通りです:

Q1. AI が何度もツールを呼び出し「Exceeded maximum tool call iterations」とエラーを返します

これは、AI がナレッジから適切な回答を見つけられないまま、ナレッジ検索機能を繰り返し試行した際に発生します。無限ループを防ぐため、システムが実行回数を自動制限しています。エージェントのペルソナ命令文を改善するか、ナレッジに関連する詳細を追加してください。

Q2. FB や IG 経由のメッセージ(Webhook)が全く反応しません

Meta Developer ポータルにログインし、Webhook の設定で messages や messaging_postbacks への購読がオンになっているか確認してください。また、Meta アプリが一般公開(本番モード)になっている必要があります。開発者モードでは、テストユーザー以外のユーザーはメッセージを受け取れません。

Q3. 担当スタッフのスマホアプリに有人サポートへの切り替え通知が届きません

管理コンソールの「App プッシュ設定」でプッシュ証明書の有効期限を確認してください。証明書が正常な場合は、エージェント端末の OS 設定で通知の許可がオフになっている可能性があります。アプリ内のログアウトと再ログインを実行し、プッシュ通知登録をリフレッシュすることをお勧めします。

Q4. ファイルやWebページをアップロードした際、システム内の「ナレッジベース」と「Wiki」はどう違いますか?それぞれの仕組みを教えてください。

AIエージェントにドキュメントやWebページを学習させる際、システムは最適な回答を実現するために、自動的に2つの形式で知識を生成・管理します:

  • ナレッジベース (RAG):元のドキュメントを最適なサイズに分割し、検索用にインデックス化します。ユーザーが具体的な仕様、規約、数値などの詳細を尋ねた際、AIは元の文章から正確な段落を特定して引用します。
  • LLM Wiki:システムはバックグラウンドで新しいアップロード内容と既存のWikiを自動的に整理・統合します。AIが重複を排除し、テーマごとの構造化された知識ページに再編成することで、AIに一貫した総合的な文脈を提供します。

連携の仕組み: AIエージェントはこれら2つのデータをインテリジェントに自動処理します。回答の際、システムはまずWikiを検索して大局的な理解を得ます。Wikiのデータだけでは不十分な場合、自動的にナレッジベース (RAG) から細かい詳細情報を補完して回答を作成します。ユーザー側で手動の切り替えや設定を行う必要はありません。

Q5. AIの返答に突然「## Tool Call」や「wiki_search」などのツール呼び出しコードが表示されるのはなぜですか?

これは通常、「プロンプト内の指示」と「AIの実行モード」の不一致によって発生するLLMの認知衝突(ハルシネーション)が原因です:

  • データ検索モード (RAG Mode):システムが事前に外部知識を検索してAIにコンテキストとして提供するため、API呼出時にはツール(tools)パラメータが提供されません。しかし、プロンプトでAIに「必ずwiki_search/rag_searchツールを呼び出すこと」と命令していると、AIは指示に従おうとして、返答テキスト内にツールの呼び出しコードを擬似的に出力してしまいます。
  • インテリジェントエージェントモード (Agent Mode):このモードでは、API呼出時にツールが正式に登録されます。AIはFunction Calling機能を使用して自律的にツールを呼び出すため、ユーザーに生のコードが漏れることはありません。

解決方法:
1. **RAGモードを使用する場合**:プロンプトから「ツールを呼び出す」旨の指示をすべて削除し、「システムから提供された参照データ(Context)に基づいて回答してください」という指示に変更してください。
2. **動的ツール呼び出しが必要な場合**:管理コンソールで、該当エージェント(Persona)の「モード(Mode)」を「データ検索 (RAG)」から「インテリジェントエージェント (Agent)」に切り替えてください。

Q6. 外国籍のユーザーが英語(または他の言語)で質問した際に、AIが中国語で返信してしまうことがあるのはなぜですか?どのように解決すればよいですか?

これは通常、エージェントのペルソナ(Persona)設定内に「引用符で囲まれた中国語の固定メッセージ」(例:統一回覆:「為了保障您的健康,建議還是讓醫師實際評估...」)が存在することによって発生する「リテラルアンカー効果(Literal Anchoring)」が原因です。この状況下では、モデルは引用符内の中国語を「強制出力すべき定数テンプレート」と見なし、その実行ウェイトが推論時に「言語同期"命令を上回るため、そのまま中国語をコピー&ペーストしてしまいます。

解決方法:

  • 引用符での固定文の回避:ペルソナのプロンプト内に、引用符で囲んだ中国語の固定返信テキストを使用しないようにしてください。
  • セマンティック原則へのリファクタリング:固定の返信文を「コア要素の原則」に書き換えます。AIが伝えるべき情報の次元(例:健康への配慮、専門医による診断の必要性、予約への案内)のみを定義し、ユーザーの言語に応じて動的に翻訳するようモデルに明示的に指示します。これにより、AIはユーザーの言語で適切に回答を動的生成するようになります。

💡 ベストプラクティス: 具体的なプロンプトの書き換え例やガイドラインについては、プロジェクトの技術ナレッジベース LLM 言語同期とリテラルアンカーの最適化ガイド を参照してください。

Q7. オペレーターが管理コンソールの受信トレイ(Inbox)からLINEユーザーに返信した際、相手に届かないことがあるのはなぜですか?

これは通常、「ユーザーの発言から50秒以上経過した後に返信した」、かつ「LINE公式アカウントの当月のプッシュメッセージ配信通数上限に達している」場合に発生します。その背景メカニズムとトラブルシューティング手順は以下の通りです。

1. LINE Messaging API の配信メカニズムと枠(クォータ)制限
  • リアルタイム無料返信 (Reply Message):ユーザーが公式アカウントにメッセージを送信すると、LINE側から一時的な返信トークン(有効期限約60秒、システム安全値として50秒以内)が発行されます。オペレーターやAIがこの時間内に返信した場合、メッセージは完全無料であり、LINE公式アカウントの月間配信枠を一切消費しません。
  • タイムアウト時の能動的プッシュ配信 (Push Message):ユーザーの発言から50秒を超えて手動返信した場合(または有効な返信トークンが存在しない場合)、システムは自動的にLINEのPush APIにフォールバックします。この場合、該当メッセージは公式アカウントの月間無料/有料配信通数から厳密に差し引かれます。
  • 上限超過によるサーキットブレーカー (HTTP 429):公式アカウントの月間配信枠(例:無料のコミュニケーションプランでは200通/月)を使い切ると、LINEサーバーはすべてのPushリクエストを拒否します(HTTP 429 Too Many Requests を返却)。システムは安定稼働を維持するためにこのエラーを検知・遮断するため、タイムアウトした手動返信メッセージはユーザーに届きません。
  • グループ人数乗算の注意点:公式アカウントが複数の参加者がいるLINEグループに参加している場合、グループ宛てに1通プッシュ送信すると「グループ内の総人数分」の配信通数が消費され、枠が急速に枯渇する原因となります。
2. 配信上限に達しているかどうかの確認方法
  1. LINE Official Account Manager(LINE公式アカウント管理画面)にログインします。
  2. 画面右上の「設定」→「利用状況・プラン」(または左側メニューの「分析」→「メッセージ配信」)をクリックします。
  3. 当月の「当月配信済みのメッセージ数」を確認します。プランの上限(例:200 / 200)に達している場合、プッシュ枠が完全に枯渇しています。
3. 対処方法と運用のベストプラクティス
  • 緊急回避策(完全無料):配信枠を使い切っている期間中は、PCブラウザ版の LINE Official Account Manager またはスマホの LINE公式アカウントアプリ を開き、「チャット(1対1トーク)」画面から直接ユーザーに返信してください。LINE公式の仕様上、管理画面からの手動チャットは完全無料で配信通数制限を受けません(当月枠上限に達していても制限なく送受信可能です)。
    ※ ご注意:LINE公式の仕様制限により、LINE公式管理画面から送信した内容は本システムの受信トレイ(Inbox)には同期されません。
  • 恒久的な解決策:LINE Official Account Managerにて、ライトプランやスタンダードプランへのアップグレード、または追加メッセージの購入設定を行ってください。枠が回復次第、本システムのInboxからの送信も即座に正常稼働します。
  • 運用のコツ:ユーザーからメッセージが届いた際、50秒以内のゴールデンタイム内にInboxから返信することで、常に無料のReply扱いとなり、貴重な配信枠の浪費を防ぐことができます。

Q8. Facebook ページ連携後、Meta Business Suite の「即時返信」や「挨拶メッセージ」はオフにする必要がありますか?

はい、無効化(オフ)にすることを強く推奨します! これは対話品質を保ち、メッセージの衝突や誤作動を防ぐためのベストプラクティスです。

1. なぜ Meta 純正の即時返信をオフにすべきなのか?
  • 二重挨拶の衝突を防ぐ:Meta Business Suite と Orange AI の両方が挨拶を送信すると、初めて問い合わせたユーザーに2通の挨拶(固定の定型文とAIの挨拶文)が連続して届いてしまい、不自然な体験を与えてしまいます。
  • 有人引き継ぎの誤判定を根絶する:Meta の即時返信はページ管理者の発言として Webhook 経由でエコー通知されます。挨拶機能を Orange AI に一本化することで、ステータス判定を確実にコントロールできます。
2. 推奨される設定手順
  1. Meta Business Suite にログインします。
  2. 左側メニューの「受信箱(Inbox)」→ 右上の「自動化(Automations)」をクリックします。
  3. 「即時返信」および「挨拶メッセージ」を見つけ、スイッチをオフ(無効)に切り替えます。
  4. Orange AI 管理画面に戻り、「エージェント設定 → 挨拶メッセージ」で AI の挨拶文を設定します。
3. 運用の都合上、Meta 側の自動返信を残す必要がある場合

Meta 側の設定をオフにできない場合は、Orange AI の「チャンネル設定」→「Facebook 設定」を開き、「無視するエコーキーワード」欄に Meta で設定されている挨拶文の特徴的なキーワード(例:メッセージを送信していただき、お問い合わせいただき)を入力してください。これによりホワイトリストとして安全に除外されます。