miiboDesigner の岡大徳です。

株式会社こころみが手がけた、ジオラマ専門店「さかつうギャラリー」のAIチャットボット開発事例から、miiboのRAG（Retrieval-Augmented Generation）機能（ナレッジデータストア）の活用方法と、その効果についてご紹介します。約1万点の商品を正確に案内できる仕組みの裏側をのぞいてみましょう。

RAGによる高精度な商品案内の実現

さかつうギャラリーでは、膨大な商品データを効果的に活用するため、miiboのRAG機能（ナレッジデータストア）を採用しました：

約1万件の商品情報を正確に管理
生成AIによる画像分析で商品特徴を自動抽出
シーンに基づいた商品提案を実現

画像認識×RAG（ナレッジデータストア）の相乗効果

商品画像から自動的に特徴を抽出
含まれる人物・物体・パーツの情報をテキスト化
適用可能なシーンの自動分類

ユーザー体験の向上

実装されたシステムは、以下の点で顕著な効果を発揮しています：

24時間365日の商品案内が可能に
ユーザーの要望に合わせた柔軟な商品提案
「昭和時代の商店街」など、具体的なシーンに基づく提案

実装のポイントと成功要因

このプロジェクトの成功を支えた主要な要素：

適切なデータ構造化
- 商品情報の階層的な整理
- シーン別のタグ付け
- 関連商品のグループ化
効果的なプロンプト設計
- ユーザーの意図を正確に理解
- 適切な商品提案のロジック構築
- 自然な会話の流れの設計

Q&A

Q: この事例で使用されているRAG機能（ナレッジデータストア）は、他の業態でも活用できますか？

A: はい、可能です。商品カタログ、技術文書、マニュアルなど、大量の構造化データを扱う業務であれば、業態を問わず応用できます。miiboのRAG機能（ナレッジデータストア）は柔軟なカスタマイズが可能で、各業態の特性に合わせた最適化が可能です。

miiboの詳細なFAQについては、以下のURLをご覧ください： https://daitoku0110.net/faq/

miiboコミュニティ最新情報

miiboコミュニティでは、RAG（ナレッジデータストア）を活用した様々な事例が共有されています。さかつうギャラリーの事例についても、実装の詳細や工夫したポイントについて活発な議論が行われています。

miiboコミュニティはこちら：https://www.facebook.com/groups/miibo

まとめ

さかつうギャラリーの事例は、miiboのRAG機能であるナレッジデータストアが持つ可能性を明確に示しています：

大量のデータを正確に管理・活用
画像認識との組み合わせによる付加価値創出
ユーザー体験の質的向上

皆様も、自社のデータ活用にRAG（ナレッジデータストア）の導入を検討してみませんか？ miiboの機能を活用することで、より効果的なAIチャットボットの構築が可能です。

それでは、また次回のニュースレターでお会いしましょう！ miiboを楽しんでください！

miiboDesigner岡大徳：https://daitoku0110.net/

miiboガイドページ：https://daitoku0110.net/miibo-guide/

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