GMOペパボが会話型AIで1620時間削減、ナレッジ更新を組み込んだ運用設計

効いているのは、AIを動かす前にFAQと社内ナレッジベースを整え、さらにそれを更新し続ける運用体制まで含めて設計した点です。会話型AIは質問の意図を読み取って回答を組み立てますが、参照先の情報が古ければ、もっともらしい誤答が量産されます。ナレッジの整備を導入時の一度きりの作業ではなく、継続的なアップデートという定常業務として位置づけたことで、回答の質が時間とともに劣化しにくい構造がつくられました。

次に、特定の窓口に限定せず、展開する全サービスの問い合わせ対応へ横断で適用した判断も見逃せません。サービスごとに個別の応答ボットを作り込むのではなく、共通の会話型AIに各サービスのナレッジを参照させる形をとれば、整備と更新の手間は一箇所に集まります。事業が増えても仕組みそのものを作り直さずに済む立て付けです。

三つめは、自動化で生まれた時間の使い道をあらかじめ決めていたことです。定型対応をAIに寄せれば人手は浮きますが、その先が用意されていなければ、現場には縮小への不安だけが残ります。プロジェクト管理やリーダーシップを学ぶ機会を同時に設けたアプローチは、自動化を人員削減ではなく再配置の原資として扱う設計であり、現場がAIに仕事を渡しやすい空気をつくります。