【組織のAI活用#203】社内FAQをAIで育てて一次対応を自動化する仕組み

こんにちは！寺田です。

現在は、デジタル関連会社のAI推進者などのAI活用者のコミュニティである「AI Digital Community (ADC)」の代表理事や、顧客事業の「×AI化」をサポートするFURIKAKE Partners(株)と組織のAI活用を支援するプロダクトを提供するAI Portalize(株)の代表取締役を務めており、様々な側面から組織のAI活用をサポートしています！

社内のAI推進や業務効率化の文脈で、社内からの問い合わせ対応ボットなどは着手しやすく、すでに作成し、運用されている企業も多いのではないかなと思います。

ただ、最新情報があるように運用するのを手動で行うのは結構大変なものです。

ということで、今回は提供いただいた概念図をもとに、社内FAQをAIで育てる仕組みについて書いていこうと思います。

人が答える状態からAIが答える状態への移行

まず、こちらの図ですが、社内の質問対応を人が毎回答える形から、AIが一次対応する形へと変えていくプロセスを概念図化したものです。
単にAIボットを導入して終わりではなく、日々の業務の中で発生する情報を使って、AIを育てていくというアプローチをとっています。結果的に、AI推進の担当者だけでなく、バックオフィス全般の業務効率化に繋がる仕組みではないかなと思っています。

日々の質問と回答をナレッジに変える

最初のステップとして、Slackや社内のヘルプデスクに日々寄せられる質問と、それに対する回答をどんどん蓄積していきます。ある程度たまった段階で、それらをスプレッドシートなどに定期的に整理していくことが重要です。ただ、ログをそのまま放置するのではなく、カテゴリ別に分けたりして、AIが読み込みやすい土台を作っていきます。

AIを使ってFAQの形に整える

データが整理できたら、次にその蓄積データをもとに、AIにFAQを作らせるステップに入ります。
人が手作業で一つひとつきれいな文章にするのは大変ですが、AIを使えば表現を整えたり、重複している質問をまとめたりする作業を一気に進めることができます。
イメージとしては、まとまっていないやり取りのログなどを、誰が読んでもわかる公式の回答集に変換していくような作業です。

このあたりの、スプレッドシートへの情報の収集や転記やAIによるテキスト整理に関しては、n8nやDifyなどを活用されている企業はそれでもいいですし、最近アップデートがあって使いやすかったGoogle Workspace StudioとGASの組み合わせによる対応もおすすめです。

※この記事記載現時点で、Google Workspace Studioの連携できすスプレッドシートなどは、共有設定しているものだと使えないので、その点は注意が必要です。

情報ソースを設定して自動化する

FAQのベースができたら、それをNotebookLMやGemなどに設定して、独自の情報ソースとして読み込ませます。そのうえで、FAQボットを構築し、社内の窓口として設置します。
つまり、手動で整理した確かな情報をベースにすることで、何度も聞かれる質問に対して、精度の高い一次対応を自動で行える状態を作ります。

※NotebookLMやカスタムAI（Gem）に読み込ませる情報の選び方については、こちらの記事もご覧ください。

情報を蓄積して少しずつAIを育てる

この仕組みが想定しているのは、例えば、AIツールの使い方に関する質問や、総務経理の申請ルールなどの日々の問い合わせです。人が対応すると負担が大きい定型的なやり取りをAIに任せることで、対応コストを大幅に削減できると考えます。逆に言うと、いきなり完璧なシステムを作ろうとするのではなく、情報を蓄積しながら少しずつAIを育てていくという運用が大切です。

読んでいただきありがとうございました！
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ちなみに、組織におけるAIの推進についてまとめた本も出版させていただいております。もしよければご覧ください。