社内問い合わせ対応を2ヶ月で50%以上削減、製造業のAIヘルプデスク運用

出発点は、月160件ほどの電話やメールをExcelで管理していた時期にありました。履歴は散らばり、担当者が不在なら回答が止まる。データベースツールへ移しても検索が思うように効かず、次に自己解決を促すFAQサイトを立ち上げたところ、今度はそれまで質問をあきらめていた層が動き出し、有人対応はかえって月236件へ膨らみます。

編集部の見立てでは、ここでの本質は問い合わせの件数ではなく、答えは社内にあるのに質問する人がそこへ届かない、という距離の問題だったのではないでしょうか。Excelもデータベースも公開型のFAQも、情報を置く器を替える打ち手であり、探す負担は最後まで利用者側に残ったままでした。FAQを整えたのに有人対応が増えたという一見ちぐはぐな結果も、失敗というより、水面下にあった需要がようやく数字として見えた合図と読めます。

最も効いたと考えられるのは、AIに答えさせる前に質問そのものを仕分ける「アクションフロー」の設計です。情報システム部の管轄外の質問には該当部署の窓口を自動で案内し、PCの不具合であればエラーコードや発生状況を先に入力してもらう。担当者と従業員のあいだで起きがちな「それはどこの部署ですか」「症状を教えてください」という確認の往復を、会話の入口で先回りして消しています。回答精度を高める方向だけに寄らず、有人にたどり着く手前へ分岐を置いた点が、この手法の勘所です。

二つ目は、既存のFAQを作り直さない前提でRAGを組んだ判断でしょう。SharePoint Onlineと連携させ、整備済みの400件以上のFAQをそのまま参照先に充てているため、AI活用の前段でつまずきやすい学習用データの作り直しという重い工程を通らずに済んでいます。すでに文書が置かれている場所へAIを寄せる設計は、立ち上げの速さに加え、FAQを更新するたびに二重管理が生じない運用のしやすさにもつながっているはずです。

社内規程や数十ページに及ぶマニュアルまで読み込ませ、必要な箇所だけを要約して返す使い方も見逃せません。分量のある文書は、目的のファイルにたどり着いても「どこを読めばいいのか」で足が止まります。ありかを指し示すのではなく答えの形へ変換して返すことで、探す作業そのものを利用者の手から引き取っています。

RAG機能のリリースからわずか2ヶ月で、増加していた有人対応は50%以上削減されました。対応に取られていた時間が空いたことで、担当者は新規システムの導入や改善活動といった付加価値の高い業務へ軸足を移せています。利用する側からも「相手が人ではないため、時間を気にせず気軽に質問できるようになった」という声が上がっており、聞くこと自体の心理的なハードルが下がった点は、件数の削減と同じくらい実務的な意味を持ちます。今後は総務や人事、設計部門へ広げ、全社的なナレッジマネジメントの実現を目指す方針です。