実施時期: 2025年02月|2026.06.02 最終更新
プロジェクト期間: 半年未満
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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
こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
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。
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。
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。
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
文書・ナレッジ
マニュアル・業務規定・FAQ
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)
その他のツール
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。
「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。
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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