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実施時期: 2025年02月|2026.06.02 最終更新

社内問い合わせの負担をAIで解決し、年間8,000時間の工数削減へ
コンサル(導入支援・AI戦略支援)
開発(実装支援・AI搭載支援)

プロジェクト期間: 半年未満

※イメージ画像です

社内問い合わせの負担をAIで解決し、年間8,000時間の工数削減へ のプロジェクト概要図解

プロジェクト概要

アプローチと成果

カテゴリー詳細

お問い合わせ

運営ピックアップ事例

こんな課題を持つ企業におすすめの事例です

  • 社内からの問い合わせ対応に多くの時間を奪われている
  • チャットボットを導入したがFAQのメンテナンスが追いつかない
  • 社内規程やマニュアルの検索に手間がかかっている
プロジェクト概要
背景・目的

京都銀行では、行内における各種手続き等に関する問い合わせが非常に多く発生しており、チャットボット窓口には1日平均400件程度の照会が寄せられていました。 以前からAIチャットボットを活用して問い合わせ対応の自動化を進めていましたが、FAQの登録作業自体が大きな業務負荷となっていました。 そのため、登録されていない質問への自動回答が進まず、人的な対応に頼らざるを得ない状況が続いていました。特に、発生頻度の少ない質問に対するFAQ作成は優先度が下がりがちであり、チャットボットでは回答できないケースが散見されるという課題を抱えていました。

社内問い合わせの負担をAIで解決し、年間8,000時間の工数削減へ のプロジェクト概要図解
アプローチと成果
アプローチ

京都銀行は、株式会社PKSHA Workplaceが提供する「PKSHA Chatbot」において、生成AIを活用したドキュメント検索および回答生成機能を新たに追加導入しました。この機能は、あらかじめ登録されたFAQだけでなく、社内の規程やマニュアルからAIが自動で該当箇所を検索し、適切な回答を生成するという仕組みです。 本格的な導入に先立ち、数ヶ月間にわたる実証実験を通じて回答精度の検証を実施しています。その結果を踏まえ、まずは預かり資産業務や、人事・総務・システム関連業務といった、特に社内からの問い合わせが多く発生する領域を対象に運用を開始しました。 具体的には、約1,000件にのぼる規程やマニュアルをAIの参照元として設定しています。これにより、既存のFAQだけではカバーしきれなかった多様で詳細な質問に対しても、ドキュメントを直接活用して自動で対応できる体制を構築しています。

プロジェクトへの評価と成果

改善・向上したこと

コスト削減

業務の自動化

生産性向上

社内ナレッジ活用

従業員満足度・働き方改善

推進したこと

プロトタイプ開発(PoC)

既存システムとのAI連携

実証実験の結果、86%という高い検索精度を達成し、行員の9割が導入を希望するなど、現場から高い評価を得ています。本導入により、年間8,000時間の対応工数削減が見込まれています。 さらに、本部におけるFAQ作成やメンテナンスの作業負担が大幅に軽減されるとともに、営業店で働く行員の規程検索時間が短縮されるといった副次的な効果も期待されています。今後は、対象となる規程やマニュアルの範囲を段階的に拡大していく予定です。

カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
SaaS・AIツール導入
PoC(実証実験・概念実証)
AI社内規程検索の導入
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容

全社共通・汎用業務

社内データ検索・データ抽出

社内データのAI検索構築

情シス・社内DX

社内ヘルプデスク自動化

バックオフィス・管理部門(人事・経理・法務)

社内規定検索

総務QAチャット

活用したデータ

文書・ナレッジ

マニュアル・業務規定・FAQ

採用したAI技術・ツール

採用したAI技術

テキスト・言語AI

チャットボット

社内データ検索

社内Q&A対応

AIモデル・構築手法

(RAG / ファインチューニング / 他)

RAG(社内データ等をAIが参照して回答)

活用・導入したAIモデル・ツール

その他のツール

PKSHA Chatbot

WarpBiz編集部の事例考察

成功の最大の要因は、従来のFAQ登録型からドキュメント検索型へとアプローチを転換し、メンテナンスの負荷という根本的なボトルネックを解消した点にあります。この手法は、膨大なマニュアルや規程が存在する製造業や小売業など、他業種の社内ヘルプデスク業務にも広く応用可能です。導入にあたっては、AIが参照する社内ドキュメントの最新化や整理を事前に行うことが、検索精度を高めるための重要なハードルとなります。同様の社内問い合わせ対応の効率化を検討される方は、ぜひ他のナレッジマネジメント事例もご覧ください。

プロジェクト実施・導入企業

実施・支援企業 (VENDOR)
株式会社PKSHA Technology
東京都文京区本郷 2-35-10 本郷瀬川ビル 4F
設立:2012年10月
東京都文京区本郷 2-35-10 本郷瀬川ビル 4F
設立:2012年10月

「未来のソフトウエアを形にする」をミッションに、機械学習/深層学習領域のアルゴリズムを用いたAIソリューションの開発・AI SaaSの提供を行う企業。

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導入先企業 (CLIENT)
株式会社京都銀行
業種:銀行業
出典・参考情報
※本事例は以下の公開情報を元にWarpBiz編集部がリサーチ・作成しました。

京都銀行、「PKSHA Chatbot」上で生成AIを活用したドキュメント検索機能を活用ー対応工数を年間8,000時間削減 | 株式会社PKSHA Technologyのプレスリリース

発行元:株式会社PKSHA Technology

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