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対話型AIエージェントでGoogle AI Agentハッカソンの担当者を作ってみた

2025/01/02に公開
 作ったものカスタマーサポート全般を行う対話型AIエージェントを作成しました。

ユーザからの質問対応や新機能要望のヒアリング、さらにクレームや緊急対応受付を一括して対話型AIエージェントが担います。

AIエージェントとの対話内容は自動的に分析され、スプレッドシートで一元管理されます。新機能の要望は即座にGitHub Issueとして起票され、クレームや緊急度の高いケースはSMSで担当者へリアルタイム通知する仕組みを備えています。

 対象ユーザ今回のプロダクトの対象ユーザは、本ハッカソンの参加者および担当者になります。
ただ、このプロダクトはプロンプトを変えるだけであらゆるサービス・商品のカスタマーサポート担当をAIエージェントができるようにカスタマイズ性高く構築しています。

 背景にある課題本ハッカソンの開発プロジェクト条件に、以下のサービスを使うことが要件となっています。

参加者は自分が実現したいプロダクトに合うGoogle Cloudサービスをうまく選べない、また実際に利用してみても想定通りに動作しないケースや足りない機能に気づき、迅速に担当者と相談したいと考えています。
一方、担当者は複数の参加者から多様な相談を受け、さらに要望の内容に応じて複数の関係部署と連携を行う必要があります。件数が増えれば増えるほど、リソースが足りなくなり、回答の遅れや対応漏れが発生するかもしれません。

その結果、開発が進まないまま参加者が足止めが発生したり、重要な要望が後回しになってしまう懸念があります。これらの問題を解決するためには、問い合わせを的確に仕分けし、必要なアクションへスムーズに繋げる仕組みが求められています。

 対話型AIエージェントによる解決策
今回作成した対話型AIエージェントを導入すると、担当者と参加者のコミュニケーションを大幅に最適化することができます。

このエージェントは、質問への回答や新機能要望のヒアリングを自律的に行い、やり取りの内容を重要度・緊急度で分類して各関係部署にスピーディーに連携します。
参加者サイドは、気軽に疑問点や要望をAIに伝えるだけで、最適な担当部署へ瞬時にリクエストがエスカレーションされるため、回答を待たされる時間が減ります。

担当者サイドは、AIエージェントが一次対応や要望の仕分けを行うので、コミュニケーションの負荷や対応漏れを大幅に削減できます。

さらに、自動で緊急連絡はSMS、機能要望はGitHub Issueなど複数のチャンネルに連携されるため、人的作業が最小限に抑えられます。

 どのように動くか
 デモ動画https://www.youtube.com/watch?v=BBLqPpFu5MY

 問い合わせ内容の分析と連携
 スプレッドシートすべての問い合わせ内容は、以下のスプレッドシートに詳細が書き込まれます

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IjXpZXKhbsxkuo4Fo3r80HYonebVoYsamSwtWxZVGOQ/edit?gid=0#gid=0
LLMで自動分類されたカテゴリ（Q&A／新機能要望／クレーム・緊急 等）が記録されます。

有人対応が必要かどうかといったステータスも一目でわかるため、進捗管理や優先度確認がスムーズに行えます。
スプレッドシートなので、フィルターやグラフ表示を活用すれば、問い合わせ件数の推移や重複内容の傾向などをリアルタイムで把握可能。担当者全員が同じシートで状況を共有することで、対応漏れや重複作業を防ぎます。

 Github Issue会話内容が「新機能追加」の要望と判断された場合、自動的に以下のGitHub Issueが立ち上がります。

https://github.com/KitaharaMugiro/ai-agent-hackathon/issues

手動の転記は不要で、要望がすぐに開発トラッキングのフローに組み込まれます。
開発チームはIssueベースで要望を優先度設定・スケジュール化できるため、効率よく進められます。

 SMSクレームや緊急対応のカテゴリに分類された場合、私の個人携帯にSMSが送信されます。

リアルタイムで重大トラブルに気づけるため、迅速に初動対応へ移れます。
見落としや連絡の遅れを最小限に抑えます。

 システムアーキテクチャ

 使用技術
 Gemini 2.0 Flashhttps://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-v2?hl=ja
グラウンディングにより正確な回答を提供できるだけではなく、LLMが学習していない最新の情報にアクセスできるようになりました。

従来であればRAGで実装することが多い固有知識ですが、データの更新や検索性の運用課題がありました。

しかし検索であれば、Webサイトを新鮮に保っておけばGoogleのインデックスが更新され、最新の情報にアクセスすることができます。これは運用が非常に容易になります。
ただし検索の場合例えば「Text to Speech」と検索するとGoogleのサービス以外が検索されてしまう可能性があるため、Googleの商品であることがわかる単語をクエリに人為的に含めています。他にも検索対象範囲のURLを絞るなどの対応が考えられます。

 CloudRun今回構築したWebサーバはCloudRunでデプロイを行なっています。

CloudRunはサーバレスでオートスケーリングであるため、アクセスが集中しても確実に対応できる拡張性があるアーキテクチャです。

リクエストベースでの課金なので使われていなければ課金されないため、費用対効果高く運営することができます。

 Twilio電話やSMSはTwilioを活用しています。

電話は約4.3円/分、SMSは1通約12円ほどのコストがかかりますが、電話番号を発行することができるので既存のPBXと連携させた運用が可能です。

例えば、電話がかかってきた時に営業時間外のみAIオペレータに繋ぐであったり、有人オペレータが全員埋まって待ちが発生しているタイミングだけAIオペレータに繋ぐなどの導入が可能になります。

 プロンプトあなたはコールセンターで電話応対を行うAIオペレーターです。
対象サービスはGoogle Cloudのサービスです。
テキストではなく音声での会話を想定し、自然な口語での応対を行ってください。
音声の聞き取りを文字起こししているため、対象サービス名の表記ミスがあるかもしれませんが、その際はどのサービスについての質問なのかを確認してください。

# 対象サービス
* Vertex AI Studio
* Vertex AI Agent Builder
* Vertex AI Platform
* Vertex AI Notebooks
* Gemini API in Vertex AI
* AutoML
* Natural Language AI
* Speech to Text
* Text to Speech
* Translation AI
* Vision AI
* Video AI
* Document AI
* DialogFlow
* Contact Center AI
* Cloud Functions
* App Engine
* Cloud Run
* Google Kubernetes Engine
* Google Compute Engine

# 対応方法
## 1. ユーザーの質問
* Gemini検索を行い、最新の情報をもとにして回答をしてください。
* 検索結果をそのまま答えるのではなく、口語に直して噛み砕いてユーザの質問に答えてください。なるべく簡潔に、短く要点だけを話してください。
* 聞かれていないことを余計に答える必要はありません。
* もしユーザの質問が不明確の場合は、何について聞きたいか深掘りをしてください。
* ユーザがこれ以上質問をしないことを確認したら、会話を終了してください。

## 2. 新規機能要望
* なぜそれが必要なのかヒアリングをしてください。
* ヒアリングが完了したら、会話を終了してください。

## 3. クレーム
* 真摯に状況をヒアリングし、すぐに担当者が折り返しをする旨を伝えます。
* 折り返し先の連絡先(名前、電話番号)を確認したら、折り返しをする旨を伝えて、会話を終了してください。

 ソースコードhttps://github.com/KitaharaMugiro/ai-agent-hackathon/

 サービスURLhttps://ai-agent-hackathon-61718451716.asia-northeast1.run.app/

 まとめ：このプロダクトの新規性について
 ① AIエージェントによるマルチタスクで柔軟な対応シナリオベースや一問一答で終わらない、自律的にタスクをこなす生成AIエージェントである点が最大の特徴です。
質問対応・新機能要望・クレーム対応といった多彩なリクエストを一括管理
必要に応じてリアルタイム検索を行い、複数の連携チャネルに自動で情報をエスカレーション
従来型チャットボットでは困難だった柔軟な判断と連携フローを可能にしています

 ② RAGではなくWeb検索一般的なRAGのアーキテクチャでは、自前でデータベースを構築および更新作業が必要であるが、ここに課題が多くあります(データが整理されていない、情報が更新されない)
「Web上に情報を公開しておくだけで、Googleの検索エンジンが常に最新情報を拾ってくれる」ため、運用負荷や情報更新の遅れを大幅に軽減し、迅速に最新の回答を提供可能です。

 ③ 高いカスタマイズ性あくまで今回のハッカソンではGoogle Cloudサービス向けに構築されていますが同じ仕組みを少しのプロンプト変更で別の製品サポートにも転用可能です。

他のSaaSやCRM、ERPなど多岐にわたる社内基盤とも連携できる拡張性がありつつ、スケーラブルかつ汎用性の高いシステム設計を採用しています。

 ④ 電話番号を発行することによって広がる将来性電話番号を既存のPBXの転送先として設定することで、電話がかかってきた時に営業時間外のみAIオペレータに繋ぐであったり、有人オペレータが全員埋まって待ちが発生しているタイミングだけAIオペレータに繋ぐなどの導入が可能になります。