【社内 FAQ テンプレート】もう「Q&Aリスト」は作らなくていい。マニュアルをそのままAI化する次世代のFAQ構築術

なぜ、従来の「FAQテンプレート（Q&Aリスト）」は失敗するのか

これまでのFAQ作成は、以下のようなエクセルテンプレートを埋める作業が主流でした。
[質問] パスワードを忘れた場合は？

[回答] 情シスへ連絡してください。内線は…

しかし、この手法には限界があります。
網羅性の欠如: 社員が使う「検索ワード」を人間がすべて予測するのは不可能。

更新の負荷: 規定が変わるたびに、関連するQ&Aをすべて手動で修正する必要がある。

表記ゆれ: 「パスワード」「PW」「ログインコード」など、言葉が違うだけで検索にヒットしない。

これらを解決するには、「Q&Aを作る」のではなく、「マニュアル（正解データ）をAIに読ませる」発想の転換が必要です。

阪急電鉄事例に学ぶ：Q&Aを作らずに「複雑な質問」に答える技術

「マニュアルを読ませるだけで、本当に質問に答えられるのか？」
その疑問に対し、参考になるのが阪急電鉄様の実証実験です。

駅案内AIは「Q&A」を持っていない

阪急電鉄様が導入したAIは、想定問答集（シナリオ）ですべてを動かしているわけではありません。
複雑な「運送約款」や「ダイヤ情報」といった「基礎データ（ドキュメント）」をAIに連携し、質問に合わせて回答をその場で生成しています。
「鉄道特有の内容をご案内する必要がありましたが、貴社のノウハウを活かしてスムーズに対応していただけたと感じています」
これを社内ヘルプデスクに応用すれば、「就業規則PDF」や「経費精算マニュアル」をAIにアップロードするだけで、FAQシステムが完成します。これがRAG（検索拡張生成）と呼ばれる技術です。

【実践】AI時代の新しいFAQテンプレート作成手順

では、RAG型AIを導入する場合、どのような準備（テンプレート作成）が必要なのでしょうか。
やるべきことは「Q&Aを書くこと」ではなく、「マニュアルをAIが読みやすい形に整えること」です。

手順1：情報の集約（データ収集）

社内に散らばっている「正解データ」を集めます。
就業規則、各種申請マニュアル（PDF/Word）

イントラネットの掲示板ログ

過去の問い合わせメール履歴

手順2：データの構造化（新・FAQテンプレート）

AIが理解しやすいよう、文書に見出しやタグを付けます。これがAI時代のテンプレートです。
【AIに読み込ませるドキュメントの構成例】
# タイトル：交通費精算マニュアル
## 対象者
正社員、契約社員（※アルバイトは対象外）
## 申請期限
翌月3営業日まで
## 注意事項
定期圏内の移動は支給対象外です。
このように、Q&A形式ではなく「構造化された文書」として用意すれば、AIは「アルバイトは交通費出る？」「いつまでに申請？」といったあらゆる角度からの質問に回答できるようになります。

手順3：AIへのアップロード

整備したデータを管理画面からドラッグ＆ドロップで登録します。これでFAQ構築は完了です。

比較検証：手動FAQ vs AI自動生成（RAG）

従来の手法と、RAG型AIを活用した手法の比較です。

テンプレートの精度を上げる「運用」のコツ

AIを導入した後、さらに回答精度を高めるためには、以下の運用が効果的です。

1. 問い合わせログの解析と「隙間」の発見

AIが「回答できませんでした」と返したログを確認します。それは「マニュアルに書いていないこと（ルールの不備）」です。
FAQを追加するのではなく、元となるマニュアル自体を改訂し、AIに再学習させることで、組織全体のナレッジレベルが向上します。

2. 用語集（辞書）の登録

社内独自の略語（例：「PM」＝プロジェクトマネージャーor午後？）などは、別途「用語集テンプレート」に登録してAIに教えることで、誤解を防げます。

まとめ：FAQ作りを辞めて、AIにマニュアルを渡そう

「社内FAQテンプレート」を探してエクセルと格闘するのは、もう終わりにしましょう。
阪急電鉄様の事例が示すように、正しいマニュアル（データ）さえあれば、AIは正確なコンシェルジュになります。
ヘルプデスク担当者の仕事は、「Q&Aを書くこと」から「社内マニュアルを整備すること」へ。
まずは、お手元の「就業規則PDF」をAIに読み込ませ、どれだけの精度で回答できるか試してみませんか？
▼【ヘルプデスク担当者向け】AI用FAQデータ整備ガイド