実施時期: 2025年10月|2026.06.02 最終更新
専門的な問い合わせ対応をAIで効率化し、回答精度90%を実現
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
カテゴリー詳細
お問い合わせ
こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- ベテラン社員のノウハウが属人化しており、若手への継承に悩んでいる
- 社内に分散している情報を効率的に検索・活用したい
- 専門的な問い合わせ対応の業務負荷を軽減したい
プロジェクト概要
背景・目的
近年、多くの企業でベテラン社員の退職に伴うノウハウの喪失や、慢性的な人材不足が深刻な課題となっています。一般社団法人日本自動車工業会（自工会）および一般社団法人日本自動車部品工業会（部工会）においても、自動車産業全体のサイバーセキュリティ対策を底上げするための「自動車産業サイバーセキュリティガイドライン」に関して、サプライチェーンを構成する各社から寄せられる多様な問い合わせへの対応が急務となっていました。 専門的な知識が求められる回答業務の負荷を軽減し、属人化を防ぐため、AIを活用したナレッジ共有の仕組みづくりに着手しました。
アプローチと成果
アプローチ
課題解決に向け、大日本印刷株式会社（DNP）が提供する「DNPノウハウ継承支援サービス」を導入しました。このプロジェクトでは、DNP独自のデータ構造化技術を活用し、社内に分散していた情報や熟練担当者の暗黙知を、AIが正確に読み取れるデータ形式へと整理しています。 その上で、大規模言語モデル（LLM）と検索拡張生成（RAG）を組み合わせたチャットボットを構築し、誰もが専門的なノウハウにアクセスできる環境を実現しました。 さらに、システムを導入して終わりではなく、月次レポートによる利用状況の分析やFAQデータの最適化、継続的なAIのチューニングなど、企業文化に寄り添った伴走支援が行われています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
顧客対応の効率化
属人化解消
社内ナレッジ活用
品質・安全性向上
推進したこと
AI活用の社内展開・定着
生成AIを活用した問い合わせ対応システムを運用した結果、自動車産業サイバーセキュリティガイドラインに関する複雑な質問に対しても、90％という高い回答精度を実現しました。 これにより、担当者の業務負荷が大幅に軽減されるとともに、回答の均質化が図られています。今後は、得られた定量・定性的な効果を踏まえて機能をさらに拡張し、業界全体の業務効率化と品質向上に貢献していくことが期待されています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
全社共通・汎用業務
社内データのAI検索構築
顧客対応・サポート
AIチャットボット
回答アシスト生成
オペレーター支援
FAQサイト構築
ナレッジベース構築
活用したデータ
文書・ナレッジ
マニュアル・業務規定・FAQ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
チャットボット
問い合わせ対応
CS対応
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
RAG（社内データ等をAIが参照して回答）
活用・導入したAIモデル・ツール
生成AI・LLMサービス
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、単にAIツールを導入するだけでなく、独自のデータ構造化技術を用いて社内の暗黙知をAIが理解しやすい形に整理した点にあります。このRAGを活用したアプローチは、製造業に限らず、専門的な社内規定やマニュアルが存在する金融・IT業界のヘルプデスク業務などにも広く応用可能です。導入にあたっては、継続的なAIのチューニングとFAQの最適化を行う運用体制の構築が不可欠となります。同様のナレッジ共有や問い合わせ対応の効率化を検討されている方は、ぜひ他のAIチャットボット導入事例も参考にしてみてください。
プロジェクト実施・導入企業
大日本印刷株式会社
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一般社団法人日本自動車工業会、一般社団法人日本自動車部品工業会
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