CXM ナレッジ層
KARAKURI smartFAQ
ゼロクリック時代の、AI検索に選ばれるFAQ。
ユーザーはもう検索しない。AIが答えを届ける時代。
チャット・電話・メールの応対データから、FAQを自動生成・自動更新。
担当者の手動メンテナンスを不要にしながら、AI Overview・ChatGPT・Perplexityに
引用される構造化FAQを、常に最新の状態で公開し続けます。
を構成するサービスの一つです。
KARAKURI smartFAQ単体でも導入できます。
CHALLENGES
FAQを整備しても、
自己解決が進まない理由
企業が整理した情報構造と、顧客が実際に探す言葉や行動は一致しないことが多い。FAQは情報を置いておく場所ではなく、顧客が自ら前に進むための接点として見直す必要があります。
FAQは存在しているが、
顧客が必要な情報にたどり着きにくい
顧客が使う言葉と、企業側で使う言葉が一致しないことがある
一度作成したFAQが、
現場の実態や問い合わせ傾向の変化に追いつかない
FAQが更新されず、自己解決より
問い合わせ流入が先に起きやすい

FAQが"あること"と"使われること"
の間に差が生じやすい


smartFAQは、応対データと連動してFAQを自動で生成・更新し続けます。手動メンテナンスは不要。FAQは常に最新の状態に保たれます。
なお、応対データの構造化・ナレッジ化は
が担います。
FEATURES
FAQ運用の手間を、まるごと自動化する。
応対データ連動の自動更新
チャット・電話・メールの応対データからFAQを自動生成・更新。手動メンテナンス不要で常に最新の状態を維持します。
優先順位の自動最適化
問い合わせ頻度・閲覧数・解決率からFAQの表示順を自動調整。ユーザーが最も必要とする情報を最上位に表示します。
フォーム連携で問い合わせ抑止
問い合わせフォーム入力中にリアルタイムでFAQを提示。水際での自己解決を促し、有人対応の問い合わせ量を削減します。
チャットボット一元管理
FAQとチャットボットのナレッジを一元管理。同じKKGナレッジからFAQもチャットも生成されるため、情報の不整合が生じません。
AI検索への自動対応
AIに引用されるために必要な形式への対応は、smartFAQが自動で行います。LLMが正確に構造を理解し、AI Overviewでのリッチ表示を実現します。
AI検索精度の継続向上
ユーザーの検索行動・クリック率・離脱率を分析し、FAQ表現を自動チューニング。セルフサービス率を継続的に向上させます。
DYNAMIC FAQ
応対データから、FAQが育つ。
手動メンテナンス不要。
FAQは自動で最適化される
※ 画面はイメージです
1
応対データからFAQを自動出力
チャット・電話・メールのログがCXMに蓄積されるたびに、KKGがナレッジを構造化し、顧客向けFAQとして自動生成・公開します。
2
問い合わせ頻度で表示順を自動調整
よく問われる内容が上位に上がり、頻度が下がったものは自動で後退。担当者が並び替えを意識する必要がありません。
3
新しいパターンを検出してFAQを追加
これまでになかった問い合わせパターンが増えると、新しいFAQ項目を自動追加。FAQ担当者の手動更新作業を根本的に排除します。
INTEGRATION
問い合わせの「水際」で自己解決を促す。
問い合わせフォーム連携
ユーザーがフォームに入力を始めた瞬間、関連FAQをリアルタイム提示。フォーム送信前の水際で自己解決を促し、有人問い合わせを大幅に削減します。
チャットボット連携
GeNチャットエージェントと同じKKGナレッジを共有。FAQ・チャット・有人対応のすべてが同一の知識基盤で動き、情報の不整合が生じません。
Webサイトへの設置
既存のWebサイトにウィジェットとして設置可能。商品ページ、ヘルプセンター、マイページ等、ユーザーが疑問を持つ場所に直接FAQを表示します。
効果測定ダッシュボード
FAQ閲覧数、自己解決率、問い合わせ抑止率、AI検索での引用回数を可視化。FAQ施策の効果をリアルタイムで把握できます。
問い合わせフォーム連携
ユーザーがフォームに入力を始めた瞬間、関連FAQをリアルタイム提示。フォーム送信前の水際で自己解決を促し、有人問い合わせを大幅に削減します。
チャットボット連携
GeN(AIチャットボットエージェント)と同じKKGナレッジを共有。FAQ・チャット・有人対応のすべてが同一の知識基盤で動き、情報の不整合が生じません。
Webサイトへの設置
既存のWebサイトにウィジェットとして設置可能。商品ページ、ヘルプセンター、マイページ等、ユーザーが疑問を持つ場所に直接FAQを表示します。
効果測定ダッシュボード
FAQ閲覧数、自己解決率、問い合わせ抑止率、AI検索での引用回数を可視化。FAQ施策の効果をリアルタイムで把握できます。
LLMO — LLM OPTIMIZATION
SEOの次は、LLMO。
LLMに「選ばれる」
情報源になる。
SEOはGoogleの検索アルゴリズムへの最適化でした。LLMOは、ChatGPT・Gemini・Perplexity等のLLMに「信頼できる情報源」として選ばれるための最適化です。
smartFAQは、AIが引用しやすい形式でFAQを自動出力します。これにより、AI検索時代における自社情報の引用率を最大化します。
LLMO OPTIMIZATION STACK
LLMクロール
GPTBot / Google-Extended がページを取得
構造化データを解析
Schema.org
FAQPage / Question / Answer の構造化マークアップ
意味を正確に理解
smartFAQ
KKGナレッジから自動生成された構造化FAQ
常に最新のナレッジ
KKG
応対データから自動更新されるナレッジ自動生成
WHY AI CITES US
smartFAQがAI検索に引用される理由。
LLMはHTMLを「読む」のではなく、構造化データを「理解」する。
AI Overview や ChatGPT は、Webページのテキストをそのまま読んでいるわけではありません。Q&Aの意味・更新日時・回答件数といった情報が構造化された形式で整理されているかどうかを判断し、引用するソースを選んでいます。
どれだけ内容が正確でも、形式が整っていなければ引用の対象になりにくい。smartFAQはその形式への対応を自動で行います。
FAQ担当者が技術的な設定をする必要はありません。
smartFAQが導入された時点で、自動的に対応します。
01
AIが理解しやすい形式で出力している
FAQの質問・回答・カテゴリを、AIが意味を正確に読み取れる形式で整理して出力します。「何が質問で、何が答えか」をAIが迷わず判断できる状態にします。
Schema.org FAQPage 形式に対応
02
更新日時・回答件数などの信頼情報を付与
「いつ更新されたか」「回答が何件あるか」といったメタ情報も自動で付与。AIが情報の新しさや信頼性を判断する根拠になり、引用されやすい情報源になります。
dateModified / answerCount を自動付与
03
KKGと連動して常に最新状態を維持
応対データが更新されるたびに、FAQの内容と付随情報が自動で同期。「古い情報」としてAIに除外されるリスクを防ぎ、継続的に引用される状態を維持します。
KKG更新と連動して自動同期
DATA CIRCULATION
KKGとsmartFAQの、データ循環。
応対データがナレッジになり、ナレッジがFAQになり、FAQが顧客の自己解決を促します。この循環が回るほど、問い合わせ量は減り、顧客体験は向上します。
01
顧客対話
GeN / Voice / メール
02
CXMに蓄積
応対データ
03
KKG
構造化・意味付与
04
smartFAQ
AI検索向けに出力
05
ゼロクリック解決
AI Overview / ChatGPT
FAQ運用を自動化する、
最初の一歩。
FAQ担当者の手動更新をなくし、問い合わせ件数を継続的に減らす。
smartFAQは単体でも導入でき、既存サイトへの設置もシンプルです。
まずは資料をご確認ください。








