ベースマキナ、エンジニアの代わりにBtoBカスタマーサポートを自動化するAIエージェント「テクサポAI」の事前登録を開始

CS・営業からの仕様確認や不具合の切り分けに、コードと社内ドキュメントを根拠にSlackで回答。本番データの確認と変更はベースマキナの権限管理と承認フローのもとで実行。

株式会社ベースマキナ

2026年10月1日 10時10分

Web事業者様の社内管理画面をはじめ、プロダクト運用や社内業務に必要な業務基盤を提供する株式会社ベースマキナ（東京都中央区、代表取締役社長髙橋誠二）は、エンジニアの代わりにBtoBカスタマーサポートを自動化するAIエージェント「テクサポAI」の事前登録受付を開始いたしました。

テクサポAIは株式会社ベースマキナの新しいプロダクトです。本番データの確認と変更はベースマキナと連携して行います。事前登録はサービスサイトのウェイトリストで受け付けています。企業名とメールアドレスだけでご登録いただけます。

https://about.basemachina.com/support-agent

Slackでの仕様確認にテクサポAIがコードと社内ドキュメントを根拠に回答した例

テクサポAIの概要

テクサポAIは、CS・営業からエンジニアに集まる仕様確認や不具合の切り分けにSlackで一次回答するAIエージェントです。

過去のSlackのスレッド・GitHubのコード・Notionの社内ドキュメント・参照サイトを横断して調べて【結論】【詳細】【根拠】の形で回答します。根拠にはコードの該当箇所やドキュメントへのリンクを添えます。根拠が見つからなければ「確認できませんでした」と返します。

導入はSlackにボットを追加してGitHubとNotionをつなぐだけです。まずは社内のサポートチャンネル1つから始められます。

主な機能

コードと社内ドキュメントを根拠に回答できる

Slackの過去のスレッド・GitHub・Notion・参照サイト・蓄積したコンテキストを横断して調べて出典つきで回答します。コードはコミットを固定したリンク、Notionは最終更新日時つきで示します。根拠に使うのは接続したソースだけです。

「人を呼んで」と頼むと調査済みの内容ごと担当者のチャンネルへ引き継ぎます。回答の下の「解決しましたか？」で対応の結果を記録できます。

本番データの確認と変更は承認を経て実行できる

本番DB・DWH・社内APIの確認や変更にはベースマキナに登録したアクションだけを使います。

変更を伴う依頼はAIが対象と変更内容を整理してベースマキナのレビューに回します。担当者が承認すると同時に実行して結果をSlackに報告します。誰が承認して何を実行したかはベースマキナの監査ログに残ります。

使うほど自社と顧客に合った回答になる

コードやドキュメントに書かれていない運用ルールや顧客ごとの事情をコンテキストとして蓄積します。担当者が訂正した会話は取り込み候補として管理コンソールに挙がります。確認して登録すると次の回答の根拠になります。

問い合わせの種類ごとに調べる順番・使うアクション・回答の形・引き継ぎの条件を「スキル」として登録できます。文体と回答先はチャンネルごとに設定できます。

応答と実行の範囲を管理者が決められる

応答するチャンネル：Slackで応答するチャンネルを選びます。選んだチャンネル以外の投稿には反応しません。
調査ソース：接続したソースだけを回答の根拠に使います。
実行モード：アクションごとに設定できます。変更系のアクションは承認必須がデフォルトです。
利用上限：質問・日次・月次の上限を設定できます。

開発の背景

BtoB SaaSでは、CS・営業に届いた仕様確認や不具合の切り分けがそのままエンジニアに回ってきます。1件ごとに調査の割り込みが起きます。顧客環境のデータ確認もエンジニアへの依頼待ちになります。1社ごとの契約が大きいので、1つの回答ミスで信用を失いかねません。

ベースマキナはこれまで社内管理画面の開発基盤として、本番データを扱う業務に権限管理・承認フロー・監査ログを提供してきました。9月29日にはAIエージェントのデータアクセスにこれらを適用する「ベースマキナ AI Secure Gateway」の提供を開始しています。テクサポAIは本番データの確認と変更をこの仕組みのもとで行い、エンジニアの代わりにBtoBカスタマーサポートを担います。

開発中の機能

埋め込みSDK：自社プロダクトに埋め込んだウィジェットで顧客からの質問にもAIが回答案を用意します。Slackで承認してから返信するか、その場で即答するかはモードで選べます。
AIトレーニング：本番で答えさせる前に模擬質問で調査と回答を試せます。結果は採点できます。足りない手順はスキルに、足りない知識はコンテキストに反映します。