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

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。