Helpfeelとは？

Helpfeelとは？

Helpfeelは、AIによる高度な意図予測型検索エンジンを核に据え、ユーザーの問いかけを始める前から自動的に最適なFAQ候補を提示することで、自己解決率を飛躍的に高めるシステムです。

入力途中でも瞬時に関連キーワードを補完し、多様な表記ゆれやスペルミス、曖昧な言い回しにも対応。特許取得のアルゴリズムが一つの記事に対して複数の質問パターンを自動生成し、自然文はもちろん音声検索にも強いため、ユーザーを迷わせず正確なコンテンツへ誘導します。

その結果、FAQページで自己解決できる割合が大きく増加し、コールセンターへの問い合わせを抑制しつつ顧客満足度を向上させます。

さらにHelpfeelは、問い合わせフォームとシームレスに連携し、送信前に解決策を提案してフォーム送信数を削減。カスタマイズ可能なチャットボットUIでは、ポップアップ形式でいつでもFAQにアクセスでき、ブランドデザインに合わせた見た目や文言も自在に設定できます。また既存のPDFマニュアルをそのままWeb化し、高速検索で必要情報をピンポイントに抽出可能なため、社内ナレッジ活用やオンボーディングにも最適です。

運用面ではダッシュボードで利用状況を可視化し、VOC分析やAIによるFAQドラフト生成支援など、多彩な機能が実装されています。

専任のカスタマーサクセスチームが初期設計から改善提案、効果検証まで丁寧に伴走しております。継続的なコンテンツ最適化を支援することで、企業は問い合わせ対応コストを抑えながら真のビジネス価値向上に集中できます。

Helpfeelの特徴

ユーザー自身による迅速な問題解決促進
AIが入力中から最適な候補を提示し、キーワードのゆらぎや誤記にも強い検索体験を実現します。その結果、問い合わせ前にユーザーが自ら解決にたどり着きやすくなり、満足度の向上と同時にサポート負荷を軽減できます。

あらゆる接点での一貫したサポート提供
Webサイト上の問い合わせフォームやポップアップ型チャットボット、PDFマニュアル検索といった複数チャネルで同じ検索体験を提供します。どの入口からでも迷わずFAQにアクセスできるため、利用者の行動に合わせたシームレスなサポートが可能です。

データに基づく継続的な改善サイクルの確立
FAQの閲覧状況や再検索率、離脱ポイントを可視化し、VOC分析と組み合わせて課題を特定できます。これにより、ユーザーの実際の行動データをもとにコンテンツをブラッシュアップし、常に最適な情報提供を続けられます。

既存資産を活用した素早い導入
すでにあるFAQ記事やPDFマニュアルをそのまま取り込み、特別な開発作業をせずに検索対象にできるため、短期間での運用開始が可能です。既存コンテンツを最大限に生かしつつ、最新の検索技術で価値を高められます。

AIによるコンテンツ作成支援
生成AIを使ってメールやチャットログなどからFAQドラフトを自動生成し、そのまま編集可能な形で提供します。これにより、記事作成にかかる工数を大幅に削減し、リソースを本質的な改善活動に集中させることができます。

専任チームによる手厚い導入サポート
導入前の設計から運用開始後の効果検証、改善提案まで、カスタマーサクセスが一貫して伴走します。社内リソースを割かずにPDCAを回せる体制を整え、導入企業の成果創出を強力に支援します。

Helpfeelの主な機能

高精度検索機能
ユーザーが入力を開始した瞬間から、Helpfeel独自のアルゴリズムが候補ワードを自動提案します。誤字や表記ゆれを吸収しつつ、自然文・音声入力にも対応するため、曖昧な質問でも素早く最適なFAQへ誘導できます。データベースへのタグ付けは不要で、直感的に必要情報へたどり着ける点が特長です。

大量ナレッジ検索機能
数万件規模のドキュメントやPDFを横断しながら、AIが問い合わせの真意を解析して最適解を絞り込みます。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術により、大量情報の中から複雑な質問にも的確に応答できるため、専門性の高いナレッジも効率的に活用可能です。

FAQドラフト生成機能
Azure OpenAIを利用し、メール履歴やチャットログ、PDFなど多様な情報源からFAQの見出しと本文を自動作成します。生成されたドラフトはそのまま編集画面に取り込め、CSV形式での書き出しも可能なため、記事作成工数を約半分に削減しながらコンテンツ拡充を後押しします。

問い合わせフォーム連携
Webサイトのフォーム送信前にリアルタイムでFAQ候補を表示し、ユーザー自身の問題解決を促します。これにより、送信される問い合わせ数を抑制しつつ、入力内容のデータを自動で蓄積。後の運用改善やFAQ見直しに活用できる設計です。

チャットボットUI
サイト内の任意のページにポップアップ形式で設置できる対話型インターフェースです。起動ボタンの色やテキストは自由にカスタマイズでき、既存のFAQデザインとも統合可能。ユーザーが必要なタイミングで違和感なく質問できる環境を提供します。

PDF検索機能
手元のPDFマニュアルをWeb形式に変換せずにそのまま取り込み、全文検索を実現します。Helpfeelの意図予測技術が文中のキーワードだけでなく関連情報も抽出するため、隠れた知見にも素早くアクセスが可能です。運用ログから改善ポイントを可視化できる点も魅力です。

VOC分析機能
FAQ利用履歴やフォーム入力内容を「顧客の声」として分析し、詳細レポートで検索行動や再検索パターンを可視化します。ネガティブなフィードバックをいち早く捉え、AIを活用したコンテンツ改善を支援することで、顧客体験の向上と業務効率化を同時に実現できます。

helpfeelの導入事例

小田急電鉄の事例
小田急電鉄株式会社が展開する旅行サービス「小田急トラベル」では、これまで対面や電話中心だった予約・問い合わせ窓口を2023年6月より完全にオンラインへ移行しました。

しかしスマートフォン必須の新予約システムは操作に慣れないお客様には分かりづらく、問い合わせ件数の急増が懸念されていました。

そこで、Helpfeelの意図予測型FAQを導入し、116件のQ&Aを即時にサジェストする仕組みを構築しました。

ユーザーが入力を開始すると関連する質問を自動表示し、「ロマンスカー」「変更」「キャンセル」といった頻出ワードはワンクリックでアクセス可能にしたほか、詳細説明ページへのリンクも設置しました。

その結果、Helpfeel導入後のFAQ利用セッションは累計3,600件以上に達し、電話問い合わせは約96％減少。電話回線は4本から2本へ、対応スタッフも4名から3名へと削減でき、サポートコストと人的負荷の大幅ダウンを実現しています。

事例参照元：https://www.helpfeel.com/works/odakyu

SOMPOひまわり生命保険の事例
SOMPOひまわり生命保険株式会社では、約470万件の契約者対応において「ノンボイス化」を推進する中で、FAQ運用をデータドリブンに継続的改善できる仕組みが不足していました。

従来は電話応対に依存し、FAQの更新も属人的な判断に留まりがちだったため、PDCAサイクルを回しづらいことが大きな課題でした。

そこで2022年12月にHelpfeelを導入し、FAQを「ノンボイス対応の本丸」と位置づけて検索性の高いFAQサイトを構築しました。管理画面上でリアルタイムの離脱率や再検索率を確認できるほか、入力キーワードの部分一致や類義語対応によって契約者が使う多様な表現にもスムーズに応答できるようにしました。

企画グループ７名と他部署メンバーで約540件のQ&Aを整備し、「よく見られる記事」「よく検索される言葉」を送付物のタイミングに合わせて調整するなど、提案機能と運用サポートを活用しながらPDCAを回し続けています。

結果として、例年郵送通知後に数割増加していた繁忙期の電話問い合わせは、Helpfeel導入後にわずか2％の上昇に抑制され、従来比で電話増加率を8分の1にまで削減することに成功しました。

今後はFAQを起点に、登録制Webサービスの利用促進や受電内容を踏まえたコンテンツ拡充を進め、さらなる顧客体験向上を目指す計画です。

事例参照元：https://www.helpfeel.com/works/himawari-seimei

ジモティーの事例
株式会社ジモティーでは、月間約1万5,000件に達したユーザーからの問い合わせ対応に現場が限界に達していました。

特に、ログイン方法や会員登録などの軽微なトラブルが多く、既存のFAQページではキーワードと回答文の完全一致しか検索できなかったため、表記ゆれや誤記に対応できず、自己解決率が伸び悩んでいたのが大きな課題でした。

そこで2023年3月、Helpfeelを導入し、既存FAQコンテンツをもとに辞書設定を行ったうえで、ユーザーが文字入力を始めると同時に関連質問を自動でサジェストする環境を構築しました。さらに利用ガイドへの導線を固定表示し、頻出ワードにはワンクリックでアクセスできるナビゲーションを設置しました。

記事内には画像や手順を分かりやすく補足し、ドタキャン時の通報手順などユーザー心理に寄り添ったコンテンツ改善を継続的に行いました時の問い合わせ件数は月間1万5,000件から7,200件へと半減し、自己解決可能な問い合わせの割合は導入当初の約32％から約20％に低下しました。

オペレーターの1日あたり対応時間も平均37時間から23時間に短縮され、人員補充なしで運用を維持できるほどに効率化が進みました。
事例参照元：https://www.helpfeel.com/works/jimoty