AIナレッジベースは、チームが情報を共有し検索する方法を変革する可能性があります。 ただし、すべての解決策が同じではなく、適切なものを選ぶことが重要です。 このガイドでは、スマートで自信を持って選択するために必要なすべてを詳しく説明します。

このガイドには以下が含まれます：

• AIナレッジベースの意味と動作方法
  
  
• 検索する主な機能
  
  
• 独自の構築方法のステップバイステップガイド
  
  
• 市場でトップのツール（および最適な利用状況）

AIナレッジベースとは？

AI ナレッジベースは、人工知能と機械学習アルゴリズムを使用して企業データと情報を集約、整理、管理するための中央集権システムです。

従来のナレッジベースよりも動的であり、ユーザーに正確かつ関連性のある情報を提供することで、顧客のクエリに迅速に応答できます。

その結果、AIナレッジベースは、人間の介入なしで回答を見つけられるようにし、チャットボットやその他のAIアシスタントを利用することで顧客満足度を向上させます。 

AIナレッジベースは多くの形をとることができます：

• FAQ（よくある質問）
• PDF
• Word文書
• スプレッドシート
• ウェブポータル
• ヘルプセンター

次のセクションで、知識ベースの種類について詳しく説明します...

AIナレッジベースに含まれるコンテンツは何ですか？

AIナレッジベースには、チームや顧客が迅速に回答を見つけ、タスクを完了し、判断を下すのに役立つコンテンツが含まれるべきです—誰かに助けを求める必要はありません。

一般的に、AIナレッジベースはこれら3つのカテゴリのいずれかに分類されます： 

1. 構造化：FAQ、ユーザーマニュアル、記事、トラブルシューティングガイドなど、整理してフォーマットできる情報を扱うこのタイプのAIナレッジベース。 情報を階層的に構造化しているため、人々が情報を検索したときに、ナレッジベースは最も関連性の高いデータを提供します。 
2. 非構造化：指定されたカテゴリーや領域に情報を整理しない、逆の構造を持つこのタイプのナレッジベース。 データには事前定義された構造がありません。 顧客のメールやフォーラムの議論、チャットのトランスクリプト、ソーシャルメディアのやり取りなどを考えてみてください。 しかし、優れたAIナレッジベースはこれらのデータから貴重な洞察を抽出し、有効活用することができます。 
3. 自動化：ここでは、AIアルゴリズムがチャットボットや他のAIモデルを介してリアルタイムにユーザー固有のコンテンツと即座の応答を生成します。 データ分析とユーザーインタラクションに基づいてコンテンツを更新し洗練するため、常に学習を続けます。 さらに、一般的な質問を特定し、潜在的な知識のギャップを明らかにします。 

この3つの違いを知っておくと、正しいものを選ぶ手助けになります。 それに入る前に、AIナレッジベースがどのように機能するかについて話しましょう。

AIナレッジベースはどのように機能しますか？

AIナレッジベースは、ユーザーが探している情報に基づいて自動的に理解し、整理、提供するために人工知能を使用して機能します—手作業の探求は不要です。

実際には、こうしてワークフローの下で操作されます：

1. 自然言語処理（NLP）を使用します

NLPにより、システムが人間の言語を理解し、ユーザーが自然に質問できるようになります。

• コンテキストに配慮したクエリ：キーワードだけでなく、意図を解釈します。
  
  
• 言語の柔軟性：スラング、完全な文、または短縮形で入力しても、NLPが正確に意味を解釈するのに役立ちます。
  
  
• 多言語サポート： Guruなどの一部のツールは、コンテンツを100以上の言語に自動翻訳するため、チーム全体が連携しやすくなります。
  
  

2. 機械学習（ML）を使用してインタラクションから学習します

システムが使用されるほど、その賢さが増します。

• パターン認識： MLは、人々が頻繁に尋ねる内容を検出するのに役立ちます。
  
  
• 予測能力： ユーザーの利用動向に基づいて、記事やアップデートを積極的に提案します。
  
  
• フィードバックループ: ユーザーの相互作用と修正により、時間とともに精度が向上します。
  
  

3. それはあなたのコンテンツを一元化して構造化します

従来のナレッジベースとは異なり、AIはアクティブにコンテンツを整理してアクセシビリティを向上させます。

• データのタギングとカテゴリ分け: コンテンツは自動的にタグ付けされ、グループ化され、最も関連のある情報が表示されます。
  
  
• 重複の検出: 再度のコンテンツを識別し、フラグ設定して、ベースが整然と効率的に保たれます。
  
  
• コンテンツの階層構造: 構造化されたレイアウトにより検索やナビゲーションがより容易になります、特に規模が大きい場合です。
  
  

4. それはあなたのテックスタック全体と連携します

AIナレッジベースは、チームがすでに使用しているツールに埋め込まれている場合に最も効果的です。

• 検索の統合: Slack、Teams、Chrome、Zendeskなどと統合するGuruなどのシステムを探します。
  
  
• ナレッジトリガー: これらのツールは、チケットプラットフォーム、電子メールスレッド、またはチャットで作業中に自動的に役立つコンテンツを提案できます。
  
  
• 提案された回答: あるツールは、Slackや他の内部チャンネルで繰り返しの質問をする際に、回答を迅速に行います。
  
  

5. それはコンテンツを改善し続けます

近代的なAIナレッジベースは、情報を提供するだけでなく、それを向上させます。

• 分析と信頼スコア: 使用される、信頼される、無視されるコンテンツを追跡します。
  
  
• ナレッジギャップの検出: 答えられていない質問を確認し、そのギャップを迅速に埋められます。
  
  
• 検証のワークフロー: ビルトインのレビューサイクルと専門家からの推奨事項で情報の正確性を確保します。

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AI駆動のナレッジベースを使用するメリットは何ですか？

商業におけるAIの力を活用するには多くの利点があります。 

組織全体の9割がAIを利用したことにより競争上の優位性を得られると感じている ですが、それだけではありません。 AIナレッジベースを使用する主な利点を見てみましょう： 

• 顧客自己サービスを可能にします: AIナレッジベースの最も重要な利点は、お客様との相互作用を向上させ、一貫した体験を提供することです。 ただし、それはクライアントが自分自身で迅速に関連情報にアクセスし、適切な提案を受け取る場合にのみ可能です。 
• 知識の発見を向上させます: AIは正しい情報を見つけることを非常に簡単にします。 ユーザーが何を探しているのかを理解し、最も関連性の高い記事やガイドを迅速に提供できます。 
• コンテンツの品質を向上させます: AIは知識のギャップを埋めることができ、データベースに欠けている内容を検知し、特定のトピックに関する知識ベース記事などの作成を提案します。 さらに、古くなったコンテンツを検出することができるため、ユーザーのフィードバックに基づいて新しいコンテンツを作成することができます。 
• 運用コストを削減します: AIナレッジベースを利用すると、カスタマーサポートに問題なく満足している顧客を騒がすことなく、経費を削減できます。 チケットが少ないということは、より多くのフリーエージェントがいることを意味します。 
• オンボーディングとトレーニングを加速します: AIナレッジベースを使用すると、新入社員のオンボーディングが数千倍簡単になります。 企業の全情報を一箇所に保管するので、新入社員は必要な時にすべてのリソースにアクセスでき、トレーニングプロセスを加速します。 

一般的に、AIを活用したナレッジベースは重要です。なぜなら、それは競合他社に対する優位をもたらし、ユーザーをよりよく理解し、顧客サポートのレベルを向上させるからです。 

この時点で、AIナレッジベースのオプションを見てみたいと思っているかもしれません。 

それは素晴らしいことで、次のセクションでそれらをお見せします。 

検討すべきトップ13のAIナレッジベース

これはおそらくあなたが最も興奮している部分です。 私たちはそれを理解しています！ 

あなたのビジネスの成功は、あなたの選択に依存しています。 あなたは正しい選択をするでしょうか？ それとも、いくつかの選択肢を試してから決定しますか？

トップ10の選択肢を通じて行きやすくしましょう。

1. Guru

Guruは3つのものを同時に表します: ウィキ、イントラネットハブ、ナレッジベース。 その主な目的は、AIの力を使ってあなたの必要な情報を集約し、ファイルとデータ共有を効率化することです。 

Guruはどのように機能しますか？ 会社全体の集合知を取り込み、真理の唯一の源にする。 チームが何か必要な時、AIに問い合わせるだけで、彼らがツールを切り替えることなく関連性のある適時な回答をもたらします。

さらに、GuruはSlack、Google Drive、Box、GitHubなどの堅牢な統合を介して、すべての既存のワークフローとシステムを接続します。

しかし、私たちはこのオンデマンドビデオでGuruがなぜ優れているかを説明すると考えています。 

「Guruは会社の全員が集中知識にアクセスしやすくするのを簡単にしてくれます。」と満足したユーザーが表現しています。

2. Slite

SliteはAI駆動のナレッジベースであり、あなたの全ての企業知識のための真実の唯一のソースを提供します。 それはチームが必要なときに必要な答えを得るのを助けます。

ソース: G2

「すべてを一か所にまとめることは文書システムの素晴らしい始まりですが、Ask機能で検索できることが夢のようです。」 

Sliteは動画、リンク、絵文字、添付ファイル、引用など、さまざまなフォーマットオプションを使用する柔軟なエディタを備えています。 このツールを使うことで、アイデアをより簡単に、明確に伝えることができます。 

3. Tettra

TettraはAIナレッジベースシステムで、あなたの散在した内部または外部の知識のための整然とした情報リポジトリを提供します。

Tettraの人気点は使いやすいUIです:「機能とレイアウトが複雑ではありませんので、すべてのチームメンバーが比較的迅速にTettraに慣れることができます。」 

ソース: G2

要するに、TettraはSlack、Microsoft Teamsなどでチームの繰り返し質問に答えることができます。 これは新しい雇用者のオンボーディングを速くします。 Tettraは、ユーザーのクエリに対して数秒で即時に回答を提供する高度な検索機能も備えています。 

4. Korra

Korraは自然言語処理を使用して、直接的な回答を検索結果に与えるAI駆動の検索エンジンおよび発見プラットフォームです。

ソース: Capterra

Korraは高度な検索と自動化機能を備えたエンドツーエンドのSaaSソリューションです。 あなたは、先進的なNLP機能を通じて、あらゆる形式のファイルを簡単に検索できます。 あなた自身のコンテンツからのみ情報を取得します。 

「セットアップの容易さはライブ検索ツールを作成するのに素晴らしい」 10分以内に、ビデオ、PDF、ドキュメントベースのコンテンツシリーズを立ち上げることができました。

5. 容量

Capacityは、自己サービスポータルを持つ安全なAI知識ベースを提供します。 

ソース: G2

「直感的で作業しやすいヘルプデスクをお探しなら、Capacityがベストです。 [...] 必要なときに支援するCapacityのチームも非常にサポートしてくれます。 

Capacityは、すべての情報を中央リポジトリに保存することで、より良い知識共有を可能にします。 このツールには、自動化された問い合わせ生成器が備わっており、迅速に広範囲な質問カバレッジを提供し、チームが仕事をより良く行えるようにします。 

6. Starmind

Starmindは、あらゆる規模の企業向けに、スマートなAI駆動のリアルタイム専門家ディレクトリを提供します。

具体的には何をしますか？ それは、あなたのチームが毎日作成する数百万のデータポイントを分析し、誰がどのトピックについて何を知っているのか、誰が問題を最もよく解決できるのかを学びます。 

ソース: G2

「しかし、最も良い点は会社の新入社員の場合や、新しいポジションにいてビジネスについてより詳しく知りたい場合に本当に役立ちます。」 

このAIシステムには、StarGPTもあります。この生成AIは、企業がより良いデータ駆動の意思決定を行い、業務を効率化するための専門家確認が組み込まれています。 

7. Genesys

Genesysは、小規模、中規模、大規模企業に適した信頼できるコンタクトセンターソリューションです。

ソース: G2

このAIツールを使用すると、顧客がどこにいても、喜ばせるパーソナライズされた体験を提供できます。 また、顧客との接続や相互作用の仕方を簡素化し、彼らの旅を自動化し、データを分析して最良の結果を生み出します。 

すべてが完璧に機能し、企業は通話が機能しているかどうか、頻繁な切断などを気にする必要がなくなります。 

8. Document360

Document360、AIネイティブ知識ベースは、組織が知識ベース、APIドキュメント、ユーザーマニュアル、ウィキなどを作成するのを支援します。

ソース：G2

“ユーザーインターフェースは直感的で、私のチームがコンテンツを効率的に作成および管理するプロセスを単純化します。 検索機能は、 探している情報を素早く提示する能力で、コンテンツのボリュームに関係なく、私たちが探しているものを際立たせます。” 

要約すると、このツールは、会社の情報の完全なビューを提供する視覚的に魅力的で直感的なダッシュボードを通じてコラボレーションを効率化します。 また、顧客の行動、エンゲージメントパターンなどの洞察を提供する高度な分析を備えています。 

9. Zendesk

Zendeskは、心からのカスタマーサービスプラットフォームです。 しかし、それはまた、サポートエージェントがコンテンツを中央の場所から直接管理するのを助ける知識ベースソフトウェアを提供します。 

ソース：G2

“電子メール、チャット、電話、ソーシャルメディア、自己サービスオプションを1つの統合エージェントワークスペースで 統合する方法が好きです。 それには、自動化、レポーティング、およびワークフローの最適化を手助けする分析などの強力な機能も備えています。” 

Zendeskを使うことで、コンテンツブロック（テキスト、画像、動画）を含むワークフローを構築し、レビューし、承認し、公開できます。 それは自動的に更新されるので、行った変更はすぐに反映されます。 

10. Bloomfire

BloomfireはAIベースの知識管理ソフトウェアであり、すべてのビジネスのニーズに簡単に適合し、カスタマイズできるものです。 

この安全な検索可能なハブは、チームが関連情報をより良く、より迅速に見つけるのを助け、繰り返しの質問、終わりのないメールスレッド、および絶え間ない中断を排除します。 

ソース：G2

“非常に優れた検索機能があり、ユーザーがページを完全に読まずに記事内の特定のキーワードを検索できる という機能が本当に気に入っています。” 

場所や役割に関係なく、すべての従業員が迅速にコンテンツを見つけてアクセスできるようになるため、チームや部門がより良く協力し、常に情報を把握できるようになります。 

11. Knowmax

Knowmaxは直感的なAIパワード知識管理プラットフォームで、構造化および非構造化な知識へのアクセスを簡素化するように設計されています。

“プラットフォームは非常に使いやすく、非常に簡潔なレイアウトでAI検索がかなり効果的です。” G2のレビューにユーザーが書きました。

サポートチームは、大規模なデータセットで遅延が報告されているものの、チャンネル全体で一貫した回答を提供できます。

ベストは: カスタマーサービスとサポートチームにお使いいただくための、中央集権化された、使いやすいコンテンツ配信。

12. Nuclino

Nuclinoは、チームの知識共有にスピードとシンプルさをもたらし、すべてを綺麗で整理されたリアルタイムコラボレーティブウィキとして機能します。

1人のG2レビュアーが言いました、“Nuclinoはチームドキュメントを中央に集約し整理するのに良い方法だとわかりました。”

リアルタイムでの編集と無駄のない体験を望む移動の速いチームに最適です。

ベストは: シンプルさを重視し、高速で、マークダウンに対応したコラボレーティブドキュメントツールが必要なチームです。

13. Notion

Notionは、ノート取りからタスク追跡、知識共有まで、あらゆるワークフローに適応する柔軟でオールインワンのワークスペースです。

“あらゆるワークフローに適応する柔軟でオールインワンのワークスペース。” とG2のレビュアーは述べています。

従来の知識ベースではないが、内部の知識を整理するためにカスタマイズ可能でパワフルです。

ベストは: ドキュメント、プロジェクト、データベース、内部知識のためのオールインワンツールを望むチームです。

AI知識ベースソフトウェアの選択方法

AI知識ベースソフトウェアを選択する方法は？ 見るべきものを知るためのステップバイステップガイドに従ってください。

1. 機能を考慮する

ツールに「AI」があれば、十分に機能していると仮定するのは簡単ですが、それ以上のことが必要です。 その他も考慮してください。

最高のAI知識ベースは、機械学習や自然言語処理（NLP）などの重要なテクノロジと人工知能を組み合わせています。 これらの要素は、ユーザークエリを理解し、コンテンツのギャップを埋め、迅速で正確な回答を提供するために協力しています。

また、ソフトウェアが情報を論理的かつ階層的な方法で整理するのが重要です。 その構造は、ユーザーが必要なものを迅速に見つけやすくします。

2. 統合を考慮する

統合はチームのワークフローを作成または破壊することができます。

摩擦なく既存のテックスタックに適合するナレッジベースを探してください。 適切な統合は生産性を向上させ、コラボレーションを効率化し、ツールを切り替える必要性を減らすことができます。

たとえば、GuruはSlack、Teams、Salesforce、Asana、およびDropboxなど、チームがすでに使用しているツールと連携しています。 BambooHR、HiBob、SageなどのHRシステムとも同期して、すべてを最新かつ接続された状態に保ちます。

3. セキュリティとプライバシーを考慮する

AI知識ベースは、しばしば機密性の高い企業データを保管するため、セキュリティは任意ではなく必須です。

選択したツールは、データ暗号化、権限コントロール、およびアクセス管理をサポートする必要があります。 GDPRやHIPAAなどの業界標準に準拠している場合は、ボーナスポイントです。

オプションとしてのセキュリティに関するオプションがある場合には、単純に想定しないでください。 ベンダーに直接問い合わせて、データの取り扱い方とどんな保護措置が取られているかを尋ねてください。 明確な回答が得られない場合は、他を探す時かもしれません。

4. AIナレッジソフトウェアで見るべき主な機能は？

強力なツールは、チームが混乱したり使いづらいと感じたりする場合にはあまり役に立ちません。

学習曲線について考えましょう。 インターフェースは直感的ですか？ ユーザーはスムーズに使い始めることができますか？ シンプルでデザインがよくできた体験は、長期的な採用を確実にし、導入中の無駄な時間を防ぎます。

目標は、人々の仕事を簡素化し、複雑さを増やすのではなく減らすことです。 したがって、ナビゲーションや日常的な使用が容易なシステムを選択してください。

5. ソリューションがスケーラブルであることを確認してください。

あなたのビジネスは静的ではなく、ナレッジベースも静的ではないべきです。

企業が成長するにつれて、より多くのデータ、ユーザー、および複雑なニーズを処理できるソリューションを選択してください。 スケーラビリティは、ビジネスがどれだけ進化しても、パフォーマンスを迅速かつシームレスに保つことです。

自分と共に成長し、スピードや体験に影響を与えることなく、あなたと共に成長するツールを探してください。

AIナレッジソフトウェアで探すべき主要な機能は何ですか？

次のようなAIナレッジベースには含まれている必要があるいくつかの機能があります： 

• NLP機能： AIナレッジベースはユーザークエリを解釈し理解できる必要があります。 これは、テキストから意味を簡単に抽出し、感情分析や意味的検索などの高度な言語タスクをサポートする必要があることを意味します。
• 高度な検索： 情報を簡単に取得し、ユーザーのクエリを理解する効率的な検索エンジンを持つツールを探します。 たとえば、コンテキスト対応検索、キーワード一致、関連性ランキングなどの機能が必要です。 
• 機械学習アルゴリズム： MLを使用することで、AIナレッジベースソフトウェアはパターンを特定し、改善提案を生成して、AIモデルの全体の精度と関連性を向上させます。 
• ユーザーフィードバック： AIが提案を改善するために、ツールにはユーザーの印象を収集しインタラクションを追跡する方法がある必要があります。 その結果、AIナレッジベースのパフォーマンスが向上し、更新されることになります。
• データ構造化： データを構造化、タグ付け、カテゴリ化する方法を見つけ、望ましいのは論理的かつ階層的に行うことです。 これは、関連する情報を見つけるのを容易にします。 

ビジネス向けAIナレッジベースの構築方法

AIを活用したナレッジベースの作成は大きな作業のように聞こえますが、正しい計画があれば完全に管理可能であり、本当にやりがいがあります。 ここでは、チーム（および顧客）が実際に使用したがるナレッジベースを構築するのに役立つ段階的なガイドをご紹介します。

1. 目標と知識ニーズを特定する

AIナレッジベースが達成したいことを把握することから始めます。 サポートチケットを減らしたいですか？ オンボーディングをスピードアップしたいですか？ トライバルな知識を集約したいですか？ ますます正確なコンテンツと機能が必要になることを確認するために、まずユースケースと問題を特定します。

2. 既存の知識を点検する

おそらく、ドキュメント、PDF、Slackスレッド、そして人々の頭の中には多くの知識が存在しています。 新しいものを作る前に、持っているものを点検してください。 まだ関連があるもの、古くなったもの、最も大きなギャップがある場所を特定してください。

3. ソフトウェアを賢く選択する

ここで、ガイドの前半部分が便利になります。 AIと使いやすさ、堅牢な統合、強力なアクセス制御を兼ね備えたツールを探してください。 NLP、機械学習、スマート検索機能を提供する場合はボーナスポイント。

例えばGuruのようなツールは、複数のソースからのコンテンツを統合するだけでなく、検証ワークフロー、AIによる提案、使用状況解析を通じて時間とともに改善します。

4. コンテンツ構造を整理する

知識をどのように構造化するかを決定します。 トピックの階層構造に従いますか？ チームまたは機能別にグループ化されますか？ 一貫性が重要です—AIモデルには適切な時点で正しいコンテンツを効果的に提供するための構造が必要です。

すべてを一貫して直感的に保つためにテンプレートを使用します。 多くのツールはFAQ、オンボーディングガイド、プロセスドキュメントなどを整理するのに役立つ組み込みテンプレートを提供しています。

5. AIをトレーニングする

AIはすべてを魔法のように知っているわけではありません—それはコンテンツやインタラクションから学んでいます。 最初のデータとクエリを使用してAIのトレーニング方法を学んでください。 時間の経過とともに、ユーザーの行動、フィードバック、検索パターンから学習して、よりスマートになります。

6. 採用を促進する

たとえ最もスマートなナレッジベースであっても、誰もそれを使用しなければ役立ちません。 ファンファーレをかけて立ち上げる。 チームにその機能、時間の節約方法、そして日常の頭痛解消方法を示す。 既に使用しているツール（Slack、Teams、Chrome拡張機能など）に統合して作業フローの中に保つ。

7. 新鮮で正確に保つ

AIナレッジベースは活気のあるシステムです。 定期的にコンテンツを確認・更新するための検証ワークフローを設定する。 人々がどんな質問をしているか、そしてナレッジベースが実際にそれらに答えているかを監視する。 Guruのような分析および信頼スコアを備えたツールは、何がうまく機能しているか—そして何がうまくいっていないかを示すことができる。

カスタムナレッジベースでAIチャットボットを訓練する方法

カスタムナレッジベースでAIチャットボットを訓練することで、特定のコンテンツに基づいて有益で正確な応答を提供できるようになります。 ここから始める方法：

1. 知識を一元化する

何かを訓練する前に、情報を統合する。 これにはFAQ、ヘルプドキュメント、製品ガイド、ポリシー、社内のハウツーなどが含まれます。 AIが解釈しやすい形式（カテゴリー別の記事やタグ付きカードなど）を使用してコンテンツを作成する。

2. 適切なAIプラットフォームを選択する

一部のAIチャットボットは、ナレッジベースソフトウェア用の組み込みの統合機能を備えています。 次の機能をサポートするものを探す：

• 自然言語理解（NLU）
• 検索可能な構造化された知識コンテンツ
• ドキュメントの簡単な同期またはインポート

例えば、Guruは、チャットボットが確認済みのナレッジカードから直接回答を取得できるようにしますので、情報は信頼性があり最新のままです。

3. AIにコンテンツを提供する

コンテンツを整理してから、チャットボットプラットフォームにアップロードまたは同期させます。 一部のプラットフォームは、APIや直接の統合を使用して知識を自動的に取り込む場合があります。 他の場合には、手動でインポートする必要があるかもしれません。

含めてください：

• クリアで簡潔な回答
• フレーズのバリエーション（ユーザーが質問するさまざまな方法でボットをトレーニングするため）
• コンテキストのためのメタデータやタグ

4. フォールバック回答を設定する

最高のAIチャットボットでもすべてを知っているわけではありません。 ボットが行き詰まったときにユーザーをヘルプ記事、問い合わせフォーム、または人間のサポートに案内するフォールバック回答を構成する。

5. 利用に基づいて継続的に改善する

ユーザーが何を尋ねているか、ボットの応答を監視するために分析を使用します。 追跡：

• 未回答の質問
• 混乱した返信
• 繰り返される問題

その後、知識ベースのコンテンツを洗練し、ボットを定期的に再トレーニングして、時間の経過とともによりスマートにします。

基本的なチャットボットを超えたいですか？ 当社のカスタムナレッジエージェントをチェックしてください。それにより、すべてのチームがパーソナライズされた検索体験を得られます。

結論

チームの作業方法を変えるAIナレッジベースを選ぶことで、業務を効率化し、繰り返しの質問を削減し、正しい回答を必要とするときに常にクリック先になることを確認します。 急速にスケーリングしているか、単に散在した情報にうんざりしている場合でも、このガイド内のツールが役立ちます。

まだ決断中ですか？ Guruの機能を確認し、ナレッジを一元化し、シームレスにワークフローに統合し、必要に応じてAI搭載の回答を提供する方法を発見してください。

デモをご覧ください、Guruが他と異なる理由をご覧ください。

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