このポジションの仕事を少し具体的に説明します。 ① 問い合わせデータを“AI視点で構造化”する（事前準備） まずは、お客様の問い合わせデータを読み解きながら ・どの粒度で学習させるべきか ・何を除外すべきか（秘匿情報・ノイズ） ・どういう構造でAIが理解すると誤答しにくいか ・データの癖や業務ルールはどこに隠れているか を、AIが理解できる世界観に翻訳するように整理します。 同時に、スマイルAIでFAQ化する際の注意点やデータ取り扱いの基本方針をお客様と合意し、前処理ルールを定義します。 これは単なる整形作業ではなく、人間の言語をAI向けに再構造化するインテリジェンスワークです。 ② 少量データでAIを動かし、“振る舞い”を観察して改善点を見抜く ルールが固まったら、サンプル数を絞ってFAQ自動生成を実行し、AIのアウトプットを人間の目で精査します。ここで見るのは、 ・除外しすぎていないか ・残してはいけない情報が混入していないか ・質問と回答の対応関係が自然か ・社内ルールに反する表現はないか ・個人情報が紛れていないか といった項目です。 誤答やズレは、「どの構造が間違っているか」のシグナル です。 それを読み解くのがこのフェーズの知的な面白さです。 ③ お客様と“AIの理解モデル”をすり合わせ、FAQ生成仕様を成熟させる 検証した内容をお客様と共有し、出力のトーン、秘匿情報の扱い、業務ルール、表現ゆれなどを踏まえて、 スマイルAIがどう振る舞うべきかをすり合わせます。 お客様の言葉をそのまま受け取るのではなく、 意図→要件→AI仕様へ翻訳する スキルが求められます。 その後、合意した方針でプロンプトを更新し、 再度テスト → すり合わせ → 改善、 という短い改善ループを回します。 ④ 質疑応答AIの“思考回路”となるプロンプトの論理構造を設計する（中核業務） FAQ生成が固まったら、スマイルAIが実際に問い合わせに回答する コアのプロンプト設計 に入ります。 ・ドキュメント／FAQ／Webページを読み込ませ ・実際に質問を投げてAIの癖を観察し ・例外処理・回答手順・制約ルールを論理として組み直し ・不要な生成を防ぐガードレールを設計し ・トーンや表現を整え ・分岐処理のロジックを精密化する ここはまさに、AIの認知フレームをデザインする仕事です。 知的好奇心と構造化能力が強く活きます。 ⑤ “現場で使えるAI”にするため、軽いインテグレーションを実施 AIが正しく答えられても、導線が悪いと価値が出ません。そのため、 ・Freshdesk の自動化ルール調整 ・Freshchat のチャットフロー設計 ・Webサイトへの埋め込み ・Teams／Slack への通知フロー ・API／Webhook の設定検証 など、軽量なインテグレーション作業も発生します。 ここで必要なのはコードを書くスキルではなく、システム同士が“矛盾なくつながる”設計感覚です。 ⑥ PM・開発チームと連携し、AIの進化そのものに関わる 改善点や制約をPM・開発チームへ共有し、 ・次の改善サイクルの設計 ・機能改善案の整理 ・トラブルの切り分け ・顧客ニーズを製品要件へ翻訳 などを行います。 ここでは、AI導入の“次の一手”を一緒に考えるクリエイティブな役割になります。 ■ そして—スマイルAIの“基盤そのもの”にも提案できます 最後に最も魅力的なポイントをお伝えします。 今のスマイルAIは、あえてテンプレ的な汎用構造で動いており、裏側には以下のような改善余地が大きく残っています ・LLMの切り替えや最適化 ・Embeddingモデル／Chunk分割戦略 ・RAGのリトリーバー設計 ・プロンプトアーキテクチャの刷新 ・ナレッジ管理と文書分割の最適化 ・UI/UXレイヤーの改善 ・現場システムとの自動連携の拡張 つまり、プロダクトの運用ではなく、“進化を一緒にデザインできるフェーズ”にあります。 あなたの知識・経験・探究心を活かし、スマイルAIそのものの成長に関わっていただけることを期待しています。 ■ 業務全体の本質 問い合わせデータの意味構造を解読し AIの認知フレームを設計し その振る舞いを継続的に進化させる。 この仕事は、言語理解・構造化・技術洞察・システム設計・顧客理解、これらをすべて統合する “高度なAI設計ワーク”です。 AIを“動かす側”ではなく、AIの思考そのものをデザインする側に回りたい人にとって、非常に魅力的なポジションだと思います。