miiboで実現！ジオラマ専門店のAI店長が月450回の接客を自動化

ジオラマ専門店「さかつうギャラリー」は、約1万点の商品を扱うオンラインショップで、初心者が適切な商品を選べないという課題を抱えていました。この課題を解決するため、会話型AI構築プラットフォーム「miibo」を活用し、実店舗の接客品質をオンラインで再現するAI店長「なおきくん」を開発しました。

導入からわずか1か月で約450回の会話をこなし、7時間半相当の接客業務を自動化することに成功しました。RAG技術により存在しない商品を案内するリスクをゼロにし、GPT-4 Visionによる画像認識で商品の特徴を正確に把握。24時間365日、初心者から上級者まで幅広いニーズに対応する、ジオラマ業界初の本格的な会話型AIアシスタントが誕生しました。

miiboを選んだ3つの理由：専門店の要求に応える技術力

さかつうギャラリーがmiiboを選択した最大の理由は、約1万点という膨大な商品データを正確に管理できるRAG（Retrieval-Augmented Generation）機能です。従来のAIチャットボットでは「ハルシネーション」と呼ばれる、存在しない商品を案内してしまうリスクがありました。miiboのナレッジデータストア機能により、実在する商品のみを確実に提案できる仕組みを構築できました。

2つ目の決め手は、GPT-4 Visionとの連携による高度な画像認識機能です。商品画像から人物・物体・パーツの情報を自動抽出し、「どんなフィギュアが含まれているか」「どんなシーンに使えるか」といった情報を言語化。これにより、お客様の抽象的な要望に対しても的確な商品提案が可能になりました。

3つ目は、プロンプトエンジニアリングの柔軟性です。実店舗の2代目店長・坂本直樹氏の接客ノウハウを、miiboの高度なプロンプト設定機能を使って再現。「ジオラマの作り方は？」という質問には8つのステップで説明するなど、専門知識と接客スキルの両方をAIに学習させることができました。

開発プロセス：10ヶ月かけた段階的改良の軌跡

AI店長の開発は、株式会社こころみとの協力のもと、約10ヶ月をかけて段階的に進められました。商品データの「リッチ化」では、単なる商品名や説明文だけでなく、画像から読み取った特徴や使用シーンの情報も含めて学習させ、miiboのナレッジデータストアに登録しました。

検索機能の課題解決にも取り組みました。例えば「通行人」という商品セットには、ビジネスマン・女性・学生などが含まれていますが、「サラリーマン」や「歩行者」で検索してもヒットしない問題がありました。miiboの検索クエリー生成プロンプトを活用し、お客様の多様な表現に対応できる検索システムを構築しました。

シーンベースの商品提案機能も重要な開発ポイントでした。「昭和の商店街を作りたい」「田園風景の中の駅を表現したい」といった抽象的な要望から、必要な建物・フィギュア・小物・地面材料などをトータルで提案。初心者でも迷うことなく必要な商品を揃えられる仕組みを実現しました。

導入効果：1か月で450回の会話が示す価値

導入から1か月で約450回の会話をこなし、人間のスタッフが1つの回答に1分かけると仮定すると、合計7時間半分の接客業務を自動化しました。この数値は、多くのお客様がAI店長を活用し、商品選びや制作相談に役立てていることを示しています。

従来の検索機能では「商品が見つからなかった」というミスマッチが課題でしたが、AI店長との会話を通じて適切な商品提案ができるようになりました。お客様が求める商品へのアクセスが改善され、オンラインショップでの買い物体験が大きく向上しています。

24時間365日対応という特性により、営業時間外でも質の高い接客サービスを提供できるようになりました。深夜でも早朝でも、思い立った時にすぐ相談できる環境が整い、仕事で忙しい方も営業時間を気にすることなくじっくりと商品選びができるようになりました。

技術的な工夫：miiboの機能をフル活用

現在見ているページの商品について質問できる機能を実装しています。商品ページを閲覧中に「この商品について詳しく教えて」と聞けば、その商品の特徴や使い方、組み合わせ例などを即座に説明。まるで店頭でスタッフに質問しているような自然な体験を提供しています。

RAG技術の活用により、約1万点の商品情報を正確に管理し、常に最新の在庫状況を反映しています。商品情報は定期的に更新され、「存在しない商品を案内してしまう」という従来のAIチャットボットの課題を完全に解決しました。

プロンプトの工夫により、初心者向けの丁寧な説明を実現しています。「ジオラマって何から始めればいいの？」という質問には、テーマ決めから仕上げまでの8つのステップを丁寧に説明し、必要な道具・基本的な材料・おすすめの入門書まで総合的に案内。予算に応じた提案も可能です。

活用シーンの広がり：3つの代表的な利用パターン

初めてジオラマを作る方への基本的なサポートが第一の活用シーンです。必要な道具から基本的な材料、おすすめの入門書まで総合的にご案内。予算に応じた提案も可能で、無理なく趣味を始められるようサポートしています。

作りたいシーンが決まっている方への具体的な商品提案が第二の活用シーンです。「夏祭りの屋台がある風景」「雪山の山小屋」など、具体的なシーンを伝えれば、必要な材料をセットでご提案。買い忘れや不適切な商品選びを防ぎます。

商品選びに迷っている方への選択肢の絞り込みが第三の活用シーンです。「プレゼント用」「子供と一緒に作る」「コンテスト出品用」など、目的に応じた商品選びをサポート。予算や技術レベルも考慮した現実的な提案を行います。

まとめ：専門店のDXを実現するmiiboの可能性

さかつうギャラリーのAI店長「なおきくん」は、専門性の高い商品を扱うECサイトにおいて、miiboがいかに効果的なソリューションとなるかを実証しました。RAG技術による正確な情報提供、画像認識による商品理解、そして24時間対応による顧客体験の向上。これらすべてが、月450回の利用実績として結実しています。

専門知識を必要とする商品販売において、人間の接客品質をAIで再現することは大きな挑戦でした。しかし、miiboの柔軟な機能と約10ヶ月の段階的な改良により、初心者から上級者まで対応できるAI接客システムを構築できました。この成功事例は、他の専門店や専門サービスにも応用可能なモデルとなっています。

AI店長「なおきくん」の詳細な機能や実際の会話例については、ぜひ詳細ページをご覧ください。あなたのビジネスにも、miiboを活用した革新的な顧客体験の創出のヒントが見つかるはずです。

▶ AI店長「なおきくん」の詳細はこちら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/）

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サマリー

ジオラマ専門店のサカツーギャラリーでは、会話型AIのmiiboを導入しており、AI店長が450回の接客を自動化しています。この取り組みは、膨大な商品知識を管理し、専門的な質問に応じた接客を実現する新しいモデルケースとなっています。

AI店長の導入

こんにちは。今日はですね、ジオラマ専門店のサカツギャラリーさんのお話です。商品がなんと1万点もあるそうで。

1万点、すごい数ですよね。

ええ、これもしジオラマ始めたばかりだったら、オンラインショップで選ぶのちょっと迷っちゃいますよね。

そうですね。あの、実店舗なら店員さんに聞けますけど、オンラインだとそこが難しい。まあ、長年の課題だったわけです。

ですよね。そこでその課題解決のために、miiboっていう会話型AI、これを使って直樹君っていうAI店長が生まれたと。

はい、そうなんです。まさにベテラン店員さんのような接客をオンラインで実現しようという試みですね。

面白いですね。今回はそのAI店長がどうやってその膨大な商品知識を管理して、専門的な質問に答えたり、あと写真からでも商品を提案してくれるらしいんですけど、その仕組みと効果、これをちょっと深振りしていきましょう。

まずその1万点っていう商品情報ですよね。これをどう正確に扱ってるのかってところですが、ここで大事なのが、あのRAG、リトリバルオーグメンテッドジェネレーションっていう技術なんです。

RAGですね。AIってたまにこう間違った情報、いわゆるハルシネーション言っちゃうことあるじゃないですか。

ええ、ありますね。

ジオラマみたいになんかパーツ一つで雰囲気が変わっちゃう分野だと、その辺大丈夫なのかなって。

まさにそこがRAGのポイントでして、miiboのRAG機能はですね、サカツーギャラリーさんが持ってるちゃんとした商品情報のデータベース、これをナレチデータストアって言うんですけど、これを元に回答を生成するんですよ。

だからAIが勝手に話を作っちゃうのを防げるわけです。

なるほど。

ちゃんとお店にある商品だけを正確に案内できると。1万点規模だとこの正確性は特に重要になってきますね。

いやー、それは安心ですね。あと画像で質問できるっていうのもすごくないですか。

あー、それですね。

例えばなんかこんな雰囲気で作りたいんだけどって参考写真を見せたら、それに合うものを。

はい、それがGPT-4ビジョンとの連携で可能になってるんです。アップロードされた写真から写ってる人とか建物とか時代設定みたいな特徴をAIが読み取って。

へー。

で、「このキットのフィギュアは?」とか、「このパーツはどんなシーンに?」みたいな情報をAIが言葉にしてデータベースと称号すると。

なるほど。

なので、漠然としたイメージからでもより的確な商品を提案しやすくなったんですよね。

いやー、それは心強いなー。でも、ただ商品に詳しいだけじゃなくて、接客じゃないですか。そのなんていうか、人柄みたいな部分はどうしてるんですか。

えー、そこがプロンプトエンジニアリングの腕の見せどころということになります。

プロンプト、AIへの支持分ですね。

そうです。ミーボはこのプロンプトをかなり柔軟に設定できるんです。で、サカツーギャラリーの実店舗にいらっしゃるベテラン店長の坂本直樹さん。

はい。

その方の長年の接客ノウハウをプロンプトの設計に落とし込んだと。

へー、すごい。具体的にはどんな?

例えば、ジオラマの作り方って聞かれたら、単に答えるんじゃなくて、手巻き目から完成までの8ステップをちゃんと順を追って丁寧に説明するようにとか。

あー、なるほど。

そういうどう伝えるかというところまで設計してるわけです。

まさにベテランの技をAIにと。開発に10ヶ月かかったそうですね。その間にはどんな工夫が?

えー、その10ヶ月はやはり重要で、単にデータを入れるだけじゃなくて、例えば画像を見て昭和レトロとか雨のシーン向けみたいなニュアンス。

はいはい、感覚的な。

えー、それを読み取ってタグ付けしていくリッチ化っていう作業があったり。

リッチ化?

はい。これで検索とか提案の精度を上げるんですね。あとはサラリーマンのフィギュアで検索しても、通行人セットAがちゃんと出てくるように検索のロジックを調整したりとか。

地味な作業ですね。

そうなんです。そういう改善の積み重ねでAIの接客の質を高めていったということです。

なるほど。その結果導入1ヶ月で450回も使われたんですか?

そうなんですよ。

時間にしたら7時間半分の接客をAIがやったって計算になりますね。

ええ、まさに。この数字を見ると多くの方が実際にAI店長と話して商品選びの助けにしてるんだなぁと。

確かに。

24時間365日、いつでも相談できるっていうのもやっぱり大きいですよね。初心者の方からかなりマニアックな方まで幅広く対応できるようになった。

これはもう単なるチャットボットじゃなくて、本当に専門知識を持った店員さんが1人増えたくらいのインパクトがあると思います。

まさに専門店のオンライン接客が変わったということですね。

専門知識と接客の未来

そう結論付けられると思います。

サカツーギャラリーのナオキコンは、RAGによる正確さ、GBT4ビジョンでの画像理解、そして熟練の接客ノウハウを反映したプロンプとこの組み合わせが鍵ですね。

はい。

他の専門的なECサイトにとってもこれはすごく参考になるモデルケースじゃないでしょうか。

本当ですね。では最後に、この話を踏まえて皆さんにちょっと考えてみてほしいなと思うことがあります。

はい。

ジオラマってすごく専門的で、ある意味感覚とかセンスも大事な分野じゃないですか。

そうですね。

そういう分野で、AIがこれだけ頼れる相談相手になりつつある。これを考えると、皆さんの知識とか経験、あるいは全く別の専門分野において、AIって将来どんな良き相談相手になってくれる可能性があると思いますか。

そうですね。人間の専門家とAIアシスタントがこれからどう協力していくのか、その未来ちょっと想像してみると面白いかもしれませんね。