「探す」ストレスの消失：数千ページの規程類をAIが秒速でスキャン。「〇〇の手続きはどこ？」という質問にピンポイントで回答します。
「聞き合わせ」の無人化：「給与明細の再発行は誰に言えばいい？」といった、窓口を探すための質問もAIが自動案内します。
現場の「生の声」の可視化：ログ分析により、マニュアルの「どこが分かりにくいか」がデータで判明し、継続的な業務改善が可能になります。
ある製造業のクライアント様では、全国の拠点から本部の総務・人事部へ、毎日100件近い「マニュアルを読めばわかるはずの質問」が寄せられていました。
特に「安全操作規定」や「複雑な就業規則」は、いざという時に分厚いファイルから探し出すのが難しく、結局は本部に電話して確認する文化が定着していました。
ここで採用されたのが「RAG（ラグ／検索拡張生成）」という技術です。これはAIにすべてを暗記させるのではなく、「信頼できる社内ドキュメントを検索し、その内容を根拠に回答を生成する」仕組みです。
成果：導入初月で問い合わせの8割をAIが完結。
成功の鍵：現場の「話し言葉」に対応するため、専門用語や略語（例：安規、安全規定、ルール）を同義語として辞書登録したことが決定打となりました。
導入しても使われない、いわゆる「失敗」に陥る企業には、共通したデータの不備があります。
データが「最新」ではない：AIが古い規定を回答してしまい、現場が混乱。一度のミスで「使えない」という烙印を押される。
情報の「粒度」が粗すぎる：1つのPDFに「勤怠・給与・経費」がすべて入っているため、AIがピンポイントで答えを抽出できない。
現場用語の未登録：AIが「アイフォン」は分かるが、社内の正式名称「社用モバイル」を認識できず回答不能になる。
導入時の重複した議論を避け、最短で成果を出すための手順を一本化しました。
「全部署の課題解決」を欲張らず、まずは「最も問い合わせが多い部署（例：人事総務）」から着手します。
AIが情報を正しく抽出できるよう、既存の資料を以下のように微調整します。
NG（悪い例）：重要な表組みを画像として貼り付けている（AIが文字を読み取れない）。
OK（良い例）：表をテキストデータとして作成する。
NG（悪い例）：「〜してください」と主語を省略する。
OK（良い例）：「（申請者は）〜を（経理部へ）提出してください」と主語・目的語を明記し、AIが文脈を誤解しないようにする。
金融や製造の現場など、「1文字の誤字も許されない」環境では、AIの独り歩きを防ぐRAG構成が必須です。
回答の下に「解決した・しない」ボタンを設置し、ユーザーの反応をデータとして蓄積します。
「まずは、AIさくらさんに聞いて」を合言葉に、社内ポータルの一等地に配置し、利用の心理的ハードルを下げます。
多くのAIチャットボットは「器（プラットフォーム）」だけを提供し、中身のデータ整備はユーザーに任せるスタイルです。しかし、忙しい管理部門が辞書登録やデータ整形を一から行うのは現実的ではありません。
特許取得の自動学習・判別技術：ユーザーの属性を判別し、部署ごとに異なるルールを自動で出し分けます。
伴走型サポート：データのクレンジングや精度向上のためのチューニングを専門チームが支援するため、担当者の負担を最小限に抑えられます。
社内マニュアルは、作ることが目的ではありません。使われ、課題を解決して初めて価値が生まれます。
特許取得済みのアルゴリズムを持つ「AIさくらさん」を活用すれば、複雑な部署ごとのルール出し分けや、曖昧な質問への自動推定も容易になります。マニュアル運用の負担を減らし、従業員が本来の創造的な業務に集中できる環境を整えましょう。
「自社のマニュアルはAIで読み取れるのか？」「どれくらいの削減効果が見込めるのか？」貴社のマニュアルデータをAIがどの程度理解できるか、専門家が診断・レポートいたします。
チャットボット運用に一切手間をかけず成果を出したい企業専用
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
社内問い合わせさくらさん
サービスを詳しく知りたい方はこちら
