NTTデータMSEの社内AIヘルプデスク、問い合わせ対応工数を最大70%削減

社内申請の方法を調べるのに半日かかった――中途入社者や出向者から寄せられたこの声が、取り組みの出発点になっています。情報そのものが欠けていたわけではありません。イントラページ、チャットボット、PDFファイルと、部門ごとに違う置き場所と違う形式で、情報は確かに存在していました。

編集部の見立てでは、困りごとの本質は情報の不足ではなく、「どの部門の、どの形式を当たればよいか」という前提知識を持つ人だけが答えにたどり着ける構造にあったのではないでしょうか。ベテランが暗黙知で解決できてしまう状態は、一見すると組織が回っている証拠にも見えます。しかし実際には、入口が19部門分に分かれている不便さを、個人の記憶が肩代わりしていたにすぎません。その肩代わりが効かない中途入社者や出向者に負担が集中して初めて、問題が声として表面化したという順序も見逃せない点です。

情報を整える側は部門ごとに小さく始め、使う側は初動から全社員に開く。この非対称な立ち上げ方が、設計の中心に置かれています。全部門の情報が揃うまで公開を待つ進め方は安全に見えますが、その間に現場の関心は薄れ、整備はプロジェクト側だけの作業として孤立していきます。先に全社へ開いたことで「自分の部門の情報がまだない」という不足感が利用者の側から可視化され、記事を足してほしいという要求が関係部門へ向かう流れが生まれました。

集めた情報をそのまま並べるのではなく、重複を整理・統合したうえで一定のフォーマットの記事に作り直した点も効いています。同じ内容が部門ごとに少しずつ違う形で残っていると、集約したあとも読み手はどれが正しいのか判断できず、結局は誰かに聞くという行動が戻ってきます。チャットボットやFAQを持たなかった部門には担当者をアサインして記事作成を依頼しており、ナレッジ整備を有志の善意ではなく担当業務として位置づけたことは、継続性の面で重い意味を持つ判断だったと考えられます。

運用ノウハウの不足を外部の型で補った判断も、この事例の固有性が出ているところです。Helpfeelのカスタマーサクセスによる伴走支援を受け、月1回の定例会で利用データを分析しながら改善を回す体制が、稼働と同時に用意されました。公開時点の完成度で勝負するのではなく、使われ方を見ながら育てる前提に運用の軸足を移した構えといえます。「MSEコンシェルジュ」という呼びやすい名称とイントラトップの導線も、社内ツールが埋もれて忘れられる典型的な失敗を避けるうえで、地味ながら実効性のある一手でした。

導入から半年で、全社員の60%以上が新しいAIヘルプデスクを使う状態になっています。従来のチャットボットの利用率が5〜25%だったことと並べると、使われる仕組みへの転換がはっきり数字に出た形です。社員の自己解決が進んだ結果、各事業部門の問い合わせ対応や運用にかかる工数は最大70%削減され、年間では社員2名分程度の工数に相当する効果が生まれました。現場からは情報が圧倒的に早く見つかるようになったという評価が挙がり、社内のプロジェクトアワードも受賞しています。今後はデータ分析に基づく不足記事の補完、PDF内の該当部分へ直接たどり着ける機能の検討、重要な情報を確実に届けるプッシュ型の通知連携が進められる方針です。