TOMOができること
まずは相談を、
AIが回す。
ゴミの出し方、病院の探し方、給料明細の読み方——。
ワーカーからの相談に、AIが12言語で対応し、解決するまでフォローします。
ワーカーを「知っている」
AIが答える
毎回ゼロから聞き直さない。
TOMOは、ワーカー一人ひとりの過去の相談履歴、所属企業の情報、その組織が蓄積してきた対応ノウハウを踏まえて回答します。
たとえば「近くの病院を教えてほしい」という相談。一般的なチャットボットなら、毎回住所を聞くところからやり直しです。TOMOは、そのワーカーがどこに住んでいるかを知っています。過去に同じ組織のワーカーが使った病院の情報も持っています。だから、最初から的確な案内ができる。
この「知っている」の裏側にあるのが、3層のナレッジベースです。
ベースナレッジ
在留資格、労働法、社会保険、生活マナーなど全国共通の基本情報
例：「健康保険の手続きはどうすればいい？」
エリアナレッジ
都市別の窓口、多言語対応の医療機関、ゴミ分別ルールなど
例：「名古屋市のゴミの出し方は？」
カスタムナレッジ
日々の対応から自動蓄積される、その組織だけのノウハウ
例：「うちの担当企業では、住民票はまず〇〇窓口を案内する」
AIは回答のたびに3つの層すべてを検索し、そのワーカーに最も関連の高い情報を組み合わせて答えます。組織固有の知識が最優先されるため、使えば使うほど「うちの組織のやり方」に合った回答になっていきます。
判断が必要なら、
スタッフに繋がる
AIだけで完結させない。
「ゴミの出し方」のような情報案内は、AIが自動で回答して完了します。でも、すべての相談がそうではありません。
外部機関への連絡が必要な場面、書類手続きが絡む場面、ワーカーが「スタッフと話したい」と希望した場面——。人の判断が必要なケースでは、AIが対応の下書きを作成し、ダッシュボードでスタッフに提示します。
スタッフは内容を確認して「承認して送信」を押すだけ。修正が必要なら、その場で編集してから送信できます。AIが勝手に外部に連絡することは、一切ありません。
どんな相談にも安定した対応ができるよう、AIには13種類の対応テンプレートが組み込まれています。
ワーカーのメッセージを受け取った瞬間に、AIが最適なテンプレートを自動で選択します。すべてのテンプレートは「聞く → 情報を提供する → 必要なら外部対応を計画する → フォローアップする」の4ステップで統一されています。
解決するまで、
自動でフォロー
相談しっぱなしにしない。
相談への回答は、ゴールではありません。「その後どうなったか」まで見届けるのが、TOMOの相談対応です。
回答の一定時間後に、AIが「その後いかがですか？」とワーカーに確認します。解決していればワーカーが「解決した」と答えて完了。解決していなければ、AIが対応プランを自動で組み替え、次のステップを提案します。
相談が完了すると、経緯と解決方法が「ケースサマリー」として自動記録されます。この記録は組織固有の知識として蓄積され、次に同じような相談があったとき、AIの対応精度がさらに上がります。
日本で働くワーカーの主要言語をカバーしています。正確さが特に重要なテキスト（法的な同意文書や緊急連絡先など）は事前に翻訳済み。日常の相談はAIがリアルタイムで翻訳し、自然な会話ができます。