Konkui AI

タイのオンラインショップには、LINE、Facebook、Instagramから同時に顧客の質問が届き、その多くは価格、在庫、送料、ショップのポリシーといった繰り返しの内容で、管理者が一件ずつ手で答えています。これをAIに任せるのはリスクがあります。誤った価格や在庫は、答えないこと以上の損害を生むからです。課題は、初日からショップ自身のデータで答え、調べていない数字は決して口にせず、手に負えないときはすぐに人へ会話を渡すアシスタントを作ることでした。

販売用チャットボットで難しいのは、答えることではなく、間違って答えないことです。そこで、すべての返信は送信前に別のモデルが確認し、ショップが入力したデータを唯一の情報源としています。

1. 1. 初日からマルチテナント

   各ショップはデータが完全に分離されたワークスペースで、すべてのクエリがその範囲に限定されます。メンバーは管理者と担当者(Operator)に分かれ、Googleでサインインします。Next.js 16、Postgres、pgvector、Drizzleで構築しています。

2. 2. 各プラットフォームのルールに沿ったチャネル接続

   LINE公式アカウントはChannel ID、シークレット、アクセストークンで接続し、署名付きWebhookのテストが検証されて初めて「接続済み」になります。FacebookページとInstagramはFacebookログインで接続します。LINEでは無料の返信枠を優先し、失敗した場合のみプッシュを使い、Metaでは24時間枠の中でのみ送信します。

3. 3. アシスタントが信頼できるデータ

   ショップは商品、プロモーション、予約、顧客を管理します。主要な項目には価格や在庫といったロールがあり、アシスタントにその意味を伝えます。プロモーションは有効期間内に自動で適用されます。AIは予約と顧客に書き込めますが検索はできないため、ある顧客に別の顧客の情報が見えることはありません。7種類のソースはすべてバックグラウンドで取り込まれ、指示のような文章はエントリー上でフラグが立ちます。

4. 4. すべての動作の前にジャッジ

   アシスタントは埋め込み(Embedding)を使い、タイ語と英語で意味によってナレッジを検索します。書き込みの前と返信の送信前にはジャッジモデルが確認し、ツールが返していない金額や在庫を含む返信は却下されて一度だけ修正されます。ジャッジが動かない場合は、会話がチームに引き継がれます。

5. 5. 人が承認する学習ループ

   低評価と修正が付くと、その内容はキューに入り、管理者がQ&Aとして承認します。Curatorは管理者が貼り付けた資料を審査用の提案に変え、Claude Code、Codex、Cursorなどの外部AIもMCP経由でナレッジを提案できます。どの提案も人の承認を待ちます。Playgroundでは返信ごとのマッチスコア、呼び出したツール、ジャッジの判定、コストを確認できます。

Konkui AIは本番稼働中です。LINE公式アカウントはすぐに接続でき、他社が所有するFacebookページとInstagramアカウントは、MetaのApp Reviewが完了するまで「審査待ち」と表示されます。

• すべてのチャットを一つの受信箱に

  チームは各会話を誰が担当しているか——アシスタント、担当者、顧客待ち、解決済み——を確認でき、各ショップのデータは自分のワークスペースにとどまります。

• ショップのデータに基づく回答

  アシスタントはショップが入力した情報から商品・価格・プロモーションの質問に答え、情報がないときは推測せずにそう伝えます。

• 担当者がスムーズに引き継ぐ

  引き継ぎ後、アシスタントは返信を止めますが、入力欄に返信案を下書きし、担当者はそれを使う・編集する・破棄するを選べます。

• 修正がナレッジになる

  チームの修正は承認されると、次のメッセージからアシスタントに使われます。