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ChatGPTで「社内問い合わせ」は自動化できるか? 成功企業が実践する「RAG」という仕組みと導入事例

「ChatGPTを使えば、社内FAQを自動化できるらしい」 そう聞いて導入を検討し始めたものの、「社内データを学習させるのは危険では?」「本当に正確な回答ができるのか?」という不安をお持ちの情シス・総務担当者様へ。 結論から言えば、標準のChatGPTに社内情報を入力するのはNGです。 しかし、「RAG(Retrieval-Augmented Generation)」という技術を組み合わせることで、セキュアに、かつ正確に社内規定を答えさせるAIボットは構築可能です。 本記事では、住友商事やベネッセなどの先行事例を元に、ChatGPTを安全に「社内ヘルプデスク」化するための具体的な仕組みと、失敗しない導入ステップを解説します。

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目次
ChatGPTで「社内問い合わせ」は自動化できるか? 成功企業が実践する「RAG」という仕組みと導入事例

ChatGPT単体では社内規定を回答できません。社内文書を検索させてから回答を生成する「RAG技術」と、データ学習を回避する「Azure OpenAI Service」等の活用が、社内問い合わせ自動化の標準解です。

1. なぜ「素のChatGPT」では社内対応ができないのか

まず、よくある誤解を解きます。ChatGPTはインターネット上の情報を学習していますが、あなたの会社の「就業規則」や「経費精算マニュアル」は知りません。そのため、単に「交通費の申請方法は?」と聞いても、一般的な回答しか返ってきません。

解決策:RAG(検索拡張生成)の仕組み

社内固有の質問に答えさせるには、RAGという仕組みを使います。

  1. 検索: ユーザーの質問に関連する社内マニュアル(PDF等)をシステムが検索する。
  2. 指示: 検索で見つかったマニュアルと質問をセットにして、ChatGPTに渡す。
  3. 生成: ChatGPTは渡されたマニュアルだけを根拠にして回答を作成する。

この仕組みにより、AIは「嘘(ハルシネーション)」をつかず、社内ルールに則った正確な回答が可能になります。

2. 【実例】社内問い合わせを劇的に改善した導入事例

実際にRAG技術を活用し、社内問い合わせ業務を変革した企業の事例を見てみましょう。

事例①:住友商事(全社的な業務効率化)

  • 課題: 社員からの英語文書の翻訳依頼や、プログラミングに関する技術的な質問が多く、専門部署のリソースを圧迫していた。
  • 施策: 「Chatty」という社内専用ChatGPT環境を構築。入力データがAI学習に利用されないセキュアな環境を整備。
  • 効果: 運用開始から短期間で数万件のプロンプトが利用され、翻訳業務や資料作成の初稿作りが自動化。社員一人ひとりの生産性が向上した。

事例②:ベネッセコーポレーション(社内AI「Benesse GPT」)

  • 課題: グループ社員1.5万人に対し、セキュアな生成AI環境を提供する必要があった。
  • 施策: Microsoft Azure OpenAI Serviceを活用し、社内情報が外部に漏れない閉域網でAIチャットを構築。
  • 効果: 社内FAQボットとして活用することで、総務や人事への定型的な問い合わせを削減。業務効率化だけでなく、社員のAIリテラシー向上にも寄与している。

3. 明日から使える! 回答精度を高める「プロンプト」の型

RAGシステムを組まなくても、まずは手元のChatGPTでテストしてみたい。そんな担当者のために、精度を高める「システムプロンプト(指示書)」のテンプレートを公開します。

▼社内規定を答えさせるプロンプト例

Markdown

# 命令書
あなたは株式会社〇〇の優秀な総務担当者です。
以下の【参照情報】のみに基づいて、ユーザーの質問に回答してください。
もし情報に記載がない場合は、「マニュアルに記載がありません」と正直に答えてください。嘘をついてはいけません。

# 参照情報
(ここに就業規則のテキストや、FAQリストをコピペして貼り付ける)

# ユーザーの質問
有給休暇は入社後いつから使えますか?

このように、「役割(総務担当)」を与え、「参照情報以外は使うな(グラウンディング)」と制約をかけることで、AIの回答精度は格段に上がります。

4. 導入前に知っておくべき「セキュリティの落とし穴」

企業導入で最も重要なのがセキュリティです。無料版のChatGPTに社内情報を入力すると、そのデータがAIの学習に使われ、他社への回答として流出するリスクがあります。

必須のセキュリティ対策

  1. オプトアウト設定: データ学習を拒否する設定を行う(Enterprise版の契約など)。
  2. API利用: OpenAI APIやAzure OpenAI Service経由で利用する(API経由のデータは学習利用されない規約となっているため)。
  3. 個人情報のマスキング: AIにデータを渡す前に、個人名や機密情報を伏せ字にするフィルタリング機能を実装する。

5. まとめ:まずは「スモールスタート」から

ChatGPTによる社内問い合わせ対応は、魔法ではありませんが、適切な技術(RAG)とセキュリティ対策を講じれば、劇的な工数削減をもたらします。

いきなり全社導入するのではなく、まずは「情シスへのパスワード関連の質問」や「総務への年末調整の質問」など、定型業務(Tier1)に絞ってテスト導入することをおすすめします。

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