月17時間の問い合わせ対応が30分に、ユニ・チャームの全社横断生成AIチャット

回答精度の改善先を、モデルやツールの選定ではなく社内データの整備に定めた判断が、この取り組みの土台にあります。すでにチャットが動いている状態からの再出発であるため、入れ替えれば解決するという発想を取らず、AIが参照する情報そのものを法務部門と情報システム部が一緒に洗い直しました。約半年のPoC期間の相当部分がこの手間のかかる作業に向けられた点は、回答の質は投入した情報の質を超えないという前提に立った設計として読めます。

利用状況の分析から画面の使い勝手を直す手順を、精度向上と並走させたことも効いています。社内向けの仕組みは、使わなくても人に聞けば業務が回ってしまうため、精度が上がっても入り口が面倒なら元のやり方に戻ります。実際のチャットの使われ方を見て改善を重ねる進め方は、精度と定着をあえて別の課題として切り分け、その両方を検証対象に含めた設計だったと考えられます。

知財部門で特許庁の外部データを学習させた仕組みは、社内Q&Aの枠を意識的に越えています。社内文書だけを情報源にすると「誰かがすでに書いた答え」を探す用途で頭打ちになりますが、外部の一次情報を組み合わせれば、特許情報の要約から資料化までの手順そのものをAI側に移せます。特定のベンダーに依存しない構成と、組織に伴走する形の支援をパートナーであるブレインパッドに求めた点も、部門ごとに必要な情報源が変わっていく展開を見越した組み立てとして理解できます。