多くの企業が直面する壁は、「ChatGPTなどの生成AIは、貴社の社内システムの中身を知らない」という事実です。
一般的なAIはインターネット上の情報で学習していますが、貴社の「SharePointにある技術資料」や「Kintoneにある顧客対応履歴」にはアクセスできません。
これを解決する唯一の方法が、API連携によるRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。
APIを通じてAIを社内データベースに接続し、「社内データを参照してから回答させる」ことで初めて、実用的な社内FAQシステムとして機能します。
ここで参考になるのが、阪急電鉄様の実証実験（2024年11月開始）です。
これは「駅での対客案内（BtoC）」の事例ですが、裏側で動いている「システム連携の仕組み」は、実は社内DX（BtoB）と驚くほど似ています。
阪急電鉄様の事例における成功の本質は、「バラバラな形式のデータをAIに束ねたこと」にあります。この技術アプローチは、そのまま貴社の社内DXに応用可能です。
では、実際に社内でAPI連携を行うとどうなるのか。具体的なユースケースを見てみましょう。
【連携システム】
規定集: SharePoint上の「就業規則.pdf」
勤怠管理: 勤怠システムのAPI（自身の残日数）
【ユーザーの質問】
「来週、私用で休みたいんだけど、有給あと何日ある？申請はどうやるの？」
【API連携AIの挙動】
本人確認: チャットのアカウントから社員IDを特定。
API検索（勤怠）: 勤怠システムにAPIリクエストを送り、残日数を取得。
→ データ取得：「残日数：12日」
ドキュメント検索（規定）: PDFから申請フローを抽出。
→ テキスト抽出：「3日前までにクラウド申請が必要」
回答生成:
「〇〇さん、お疲れ様です。現在の有給残日数は12日です。
申請は3日前までに行う必要があります。こちらのリンクから申請してください。」
このように、「動的なデータ（残日数）」と「静的なデータ（規定）」を組み合わせて回答できるのが、API連携の最大の強みです。
RAGやAPI連携は強力ですが、導入時に躓くポイントも明確です。DX担当者が事前に知っておくべき「失敗あるある」と対策を紹介します。
現象: マニュアルPDFを読み込ませたのに、「情報が見つかりません」と回答される。
原因: 古い紙の資料をスキャンしただけのPDFは、テキストデータではなく「画像」として認識されているため、AIが内容を読めない。
対策: API連携の前に、OCR（光学文字認識）機能付きのAIツールを選定するか、データのテキスト化（前処理）を行うプロセスを組み込む必要があります。
現象: 一般社員が「役員の給料は？」と聞いたら、AIが正直に答えてしまった。
原因: 社内ファイルサーバー全般にアクセス権を与えてしまい、閲覧制限（ACL）がAI側に引き継がれていない。
対策: 連携するAPI側だけでなく、AIツール側でも「ユーザー属性ごとの閲覧権限」を設定できるエンタープライズ版を選定することが必須です。
現象: 就業規則が改定されたのに、AIが古いルールのまま回答し続ける。
原因: データを「学習」させてしまい、更新には再学習が必要な仕様になっている。
対策: データをAI内部に覚えさせるのではなく、API経由で「その都度、最新ドキュメントを見に行く」RAG方式を採用しましょう。阪急電鉄様の「運行情報」のように、常に最新データを参照する仕組みが重要です。
社内問い合わせの改善は、単なるコスト削減ではありません。
API連携によって社内のナレッジをAIに集約させることは、「組織の知的資産をいつでも引き出せる状態にする」ことです。
阪急電鉄様の実証実験でも、AI活用によって生まれた時間で「イベント企画」や「CS推進」といった新しい価値創造に取り組めています。
API連携の「失敗あるある」を回避し、正しい手順で導入すれば、貴社でも同じ成果が得られます。
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