社内問い合わせの集中をAIチャットボットで解く、Q&A整備の進め方

うまくいった背景としてまず挙げたいのは、利用者側の言葉のばらつきを受け止める設計を最初から重視した点です。社内問い合わせでは、同じ内容でも人によって言い回しが変わります。採用されたシステムは独自のテキスト含意認識技術で多様な表現の意味を解析する仕組みを持ち、日本語の「ゆらぎ」を吸収する前提で設計されました。答えが用意されていても検索でたどり着けなければ電話に戻ってしまう以上、この「表現の違いを許容する」入口の設計が、自己解決を後押しする鍵になったと見られます。

次に効いたと考えられるのが、既存資産を作り直したうえで載せ替えた運用の手順です。掲示板の情報をそのまま流用するのではなく、AIチャットボット向けにQ&Aとシナリオへ再構築しています。単なる移植ではなく、チャットで答える形に合わせて質問と回答を組み直したことが、回答の精度につながったのではないでしょうか。

そして、自社だけで抱え込まなかった点も見逃せません。ゆらぎをどこまで許容するかの見極めや整備が難しい部分をベンダーであるNECが支え、約5カ月で約200種類の質問を想定した内容を整えています。非IT技術者でも運用できる操作性を条件に置いたことは、稼働後に情報システム部門が自ら手を入れ続けられる状態を意図した選択だったと考えられます。