カカクコムが月間450時間削減、ナレッジ整理とAIによる属人化の解消

同社の現場では、特定の担当者の経験や知識に業務が深く結びつき、社内に蓄積されたはずのノウハウが共有されないまま残っていました。必要な情報を取り出すのに手間のかかるアナログな環境が続き、対応品質は人によってばらつき、負荷は一部のスタッフに寄っていきます。

編集部の見立てでは、この困りごとの本質は知識が不足していたことではなく、知識が個人の頭の中や個別のやり方の中にしか置かれておらず、他の人が取り出せる形になっていなかった点にあります。在りかが人に紐づいている限り、担当者を増やしても質問の宛先が分散するだけで、負荷の偏りも品質差も同じ形で再生産されてしまう。属人化は人の問題に見えて、実際には社内の情報が検索できる状態に整理されていないという、構造の問題として現れていたのではないでしょうか。

ツールの導入より先に既存の業務フローを詳細に整理した順序が、この取り組みの土台になっています。何をどの順番で処理しているのかが言葉になっていない状態でAIに情報を渡しても、返ってくる答えは現場の実務と噛み合いません。手順を明らかにする工程を前に置いたことで、AIに何を覚えさせれば現場の質問に答えられるのかという基準が先に定まりました。

散在していたナレッジやノウハウを体系化してから集約・学習させた設計も、成否を分けた要素と考えられます。属人化した知識は、量が足りないというより、整理されないまま個別の記憶や記録に埋もれている状態にあります。ここを構造化して初めて、AIは「誰かに聞く」の代わりを務められる検索先になる。ツールの性能ではなく、渡す素材を整える手前の作業に労力を割いた判断が効いています。

もうひとつ見逃せないのが、業務プロセスそのものの見直しとナレッジの構造化を並行して進めた点です。情報が引けるようになるだけでは、担当者ごとの進め方の違いは残ります。手順の共通化と情報の共通化を同時に動かしたことで、誰が対応しても同じ道筋をたどれる運用へと寄せられました。AIツールは外部のものを使い、自社は業務側の整理に集中するという役割の切り分けも、限られた工数を要所に集める形になっています。

特定の担当者の経験に依存していた業務プロセスが標準化され、誰でもスムーズに対応できる体制が整ったと評価されています。定量面では、月間450時間の業務時間削減という成果が出ています。数字の内訳以上に注目したいのは、削減の源が新しい人手ではなく、情報の探し方と手順の整え直しから生まれている点です。現場の負担が軽くなったことは、組織全体の生産性への貢献としても受け止められています。