OnclassRAG — 生成AIが問い合わせの83.6%を自動で解決

オンライン教育SaaS（インターネット経由で使えるソフトウェア）「オンクラス」には、利用者からWebフォーム・メール・LINE・Chatworkという複数の窓口を通じて、日々問い合わせが届きます。カスタマーサポートはサービスの信頼を支える大事な仕事である一方、窓口が多いほど、人の手だけで対応し続けるには時間がかかります。

テックリーダーズは、オンクラスのAIカスタマーサポートシステム「OnclassRAG」を設計・開発しました。Webフォーム・メール・LINE・Chatworkに届く問い合わせに、AIが自動で対応する仕組みです。

このAIは、当てずっぽうに答えません。サービスのマニュアルや過去の問い合わせ履歴を根拠に回答する、専門的には「RAG」と呼ばれる仕組みを使っています（AIが手元のデータを参照しながら、根拠のある答えを返す方法です）。回答の生成にはAnthropic社のAI「Claude」を使い、関連する情報は、文章の意味で探す「ベクトル検索」で見つけ出します。

同時に、「AIに任せきりにしない」設計にもこだわりました。決済・法務・クレームなどの重要な問い合わせは、AIが答えず、最初から人（スタッフ）に引き継ぎます。AIが自信を持てない場合は、追加で質問するか、人に切り替えます。メールはAIが自動送信せず、AIが作った下書きを人が承認してから送ります。AIの効率と、人の責任ある対応を両立させる設計です。

開発は2026年2月に始め、同じ月のうちに本番運用を開始しました。提案や検証で終わらせず、すぐ現場で動かす——テックリーダーズの「実行型」の動き方を象徴するスピードです。

直近30日間（2026年6月〜7月）の実測で、オンクラスに届いた問い合わせ165件のうち138件、率にして83.6%を、AIだけで解決できました。さらに、無作為に選んだ50件を人手で追跡検証したところ、再問い合わせはゼロ。AIの回答で実際に問題が解決していることを、数字で確認しています。

人が対応すべき問い合わせに集中できる体制になり、現在も本番環境で稼働と改善を続けています。

OnclassRAGは、Ruby on Rails 8.1のAPI（システム同士がデータをやり取りするための仕組み）とReact/TypeScriptで実装し、回答の生成にはAnthropic社のAI「Claude」を使用しています。同じくテックリーダーズが自社開発・運営するオンクラス（事例①）の一部として動いています。

生成AIをシステムに組み込む設計から、本番環境での安定稼働、実測データに基づく改善まで、自社のエンジニアチームが一気通貫で担当しました。「生成AIを提案するだけの会社」ではなく、「生成AIを自社の本番サービスの中で動かし、実測の数字で成果を示している会社」であることが、この事例の意味です。