VOICE CATALOG / PRODUCT MATCHING
「あのジュース」を、
決めつけない。
電話では、商品名が正式名称どおりに読まれるとは限りません。ContactX Orderは、読み方や用途から候補を探しながら、「該当なし」も残し、最後は顧客自身に選んでもらいます。
WHY EXACT MATCH FAILS
電話の商品名は、
データベースの文字列とは違う。
表記ゆれを吸収するだけでは足りません。同じ系列の6本・12本、味違い、似たギフトセットを区別し、商品がカタログにない可能性も同時に扱う必要があります。
VOICE-READY PRODUCT MASTER
商品名に、
“電話での呼ばれ方”を足す。
ECの商品コード・名称・価格・在庫を正本にしながら、音声で識別するための情報を追加します。生成AIへ商品知識を覚え込ませるのではなく、更新できる商品マスタとして管理します。
正式商品名
瀬戸内柑橘ジュース 12本
読み仮名
せとうちかんきつじゅーす
ローマ字
setouchi kankitsu juice
別名・呼び方
みかんジュース / 柑橘セット
系列・入数・容量
同じ系列 / 12本 / 200ml
用途・差分
お中元 / 家族向け / 温州みかん
TWO SEARCH MODES
「選んだ商品」と、
「探している条件」を分ける。
具体的な商品を言っている時と、用途や予算から提案を求めている時では、検索の目的が違います。一つの検索ロジックへ混ぜません。
1商品を特定
「瀬戸内のジュース、12本のもの」
- 商品＋no_matchをChoiceで比較
- 上位候補と次点との差を見る
- 閾値を満たしても商品名を復唱
候補を絞り込む
「家族向けのお中元を探している」
- 各商品をNoulで独立評価
- 適合する上位3〜5件を残す
- 番号・名称・特徴を読み上げる
「ご希望に近い商品は3点あります。1番、海の幸 人気詰合せ。2番、ふるさとの味 詰合せ。3番、季節の彩り 小箱です。番号または商品名をお知らせください。」
NO FORCED MATCH
候補があることと、
確定できることは別。
確率が一番高い商品を常に選ぶ設計では、対象外の商品でもカタログ内の何かへ寄せてしまいます。そこで商品候補と同じ土俵に no_match を置き、低confidenceや差が小さい時は確認へ戻します。
FOUR TEST CASES
表記ゆれだけでなく、
選ばないケースも試す。
「せとうちかんきつじゅーすのじゅうにほん」
「setouchi kankitsu juice 12 hon」
「家族向けのお中元を探しています」
「洗濯洗剤を注文したい」
MEASURE, DON'T GUESS
検索精度を、
画面で実測する。
商品マスタを変えたら、実通話と同じ判定で再評価します。正解商品を指定したTop-1一致率、候補ランキング、no_match、応答時間を見ながら、識別情報と閾値を調整します。
商品検索の精度検証を開く- 候補商品
- 40件
- 検証モード
- 絞り込み / 特定
- 表示
- 上位10件＋no_match
- 履歴
- 期待 / 判定 / PASS・FAIL
WHEN THE CATALOG GROWS
商品数が増えたら、
先にDBで狭める。
公開デモは候補数を限定して全商品を評価します。本番で商品数が多い場合は、DBでコード・名称・読み・別名・属性を検索し、候補を60件以下へ絞ってから意味判断へ渡す構成を推奨します。確率判定へ全カタログを丸ごと渡し続ける設計にはしません。
商品を探す前に、AIへ注文を決めさせない。
MAKE YOUR CATALOG SPEAKABLE