社内問い合わせの未来へ：生成AIが提供する効率と品質

更新日：

2023-11-20

公開日：

2023-06-16

社内問い合わせ対応は企業において欠かせない業務ですが、その多様性と量、限られた専門知識の担当者不足が課題となっています。生成AIは社内資料から学習して一貫性や網羅性をもたらし、回答の品質を向上させます。ただし、導入には慎重な計画と注意が必要であり、セキュリティの確保や利用者教育、運用・管理の効率化が求められます。

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社内問い合わせ対応の課題

社内問い合わせ対応は、社員の疑問や要望に応える重要な業務ですが、多くの企業にとって課題があります。一つは、問い合わせの種類や量が多様であることです。社員は、給与や福利厚生、人事評価、業務手順、システム操作など、さまざまなテーマに関する問い合わせを行います。これらの問い合わせに対応するには、専門知識や経験が必要ですが、それらを持つ担当者は限られています。また、問い合わせの量は時期や状況によって変動しますが、対応体制は柔軟に変えられないことが多いです。そのため、問い合わせが集中すると、回答に時間がかかったり、質が低下したりするリスクがあります。
もう一つの課題は、問い合わせ対応の効率化や改善が困難であることです。問い合わせ対応は、電話やメールなどの非構造化データで行われることが多く、その内容や状況を把握するのが難しいです。また、問い合わせ対応のプロセスやルールが明確に定められていない場合もあります。そのため、問い合わせ対応の品質やコストを測定したり、改善点を見つけたりするのが困難です。また、問い合わせ対応のノウハウやベストプラクティスを共有したり、教育したりするのも容易ではありません。
以上のように、社内問い合わせ対応における企業の課題は多岐にわたります。これらの課題を解決するためには、問い合わせ対応の仕組みや方法を見直す必要があります。

業種ごとでよくある課題については以下の記事でも紹介しています。
社内AIチャットボットの事例で学ぶ業種ごとの課題と解決策10選

課題解決のためにAIが活用できる？

生成AIは、自然言語処理の技術の一つで、与えられたテキストやキーワードから、新しいテキストを生成することができます。生成AIを社内資料に適用することで、社内問い合わせ対応の効率化につながる可能性があります。例えば、以下のようなメリットが期待できます。

・社内資料の内容や文体を学習し、それに沿った回答を生成することにより、回答の一貫性や品質が向上する
・複数の社内資料から関連する情報を抽出し、それを統合して回答することにより、回答の網羅性や正確性が向上する
・回答の長さや形式を調整することにより、回答の分かりやすさや適切さが向上する

ただし、生成AIにも限界や課題があります。例えば、以下のようなデメリットやリスクが考えられます。

・社内資料に含まれる誤りや偏見を学習してしまう可能性があるため、回答の信頼性や公平性が低下する可能性がある
・社内資料に含まれない新しい情報や知識を生成することができないため、回答の情報が古い場合や不十分さが生じる可能性がある
・社内資料の機密性や個人情報保護に配慮する必要があるため、回答の安全性や法的適合性が損なわれる可能性がある

以上のことから、生成AIの利用にはメリットだけでなくデメリットやリスクも伴います。したがって、生成AIを社内問い合わせ対応に導入する場合は、その目的や範囲を明確にし、その利益とコストを慎重に比較検討する必要があります。

導入時の注意点

社内問い合わせ対応のために生成AIを導入する時には、以下のようなポイントに注意する必要があります。

セキュリティーの確保

社内情報や個人情報などの機密性の高いデータを扱う場合は、外部からアクセスできないネットワークで管理するなどの対策が必要です。
生成AIが不適切な内容や誤った情報を生成しないように、監視や検閲の仕組みを設ける必要があります。

利用者の教育と定着

生成AIを搭載したチャットボットの利用方法や目的を明確にし、利用者に周知する必要があります。
利用者のフィードバックや評価を収集して改善点や問題点を把握、利用者にとって便利で使いやすいインターフェースや機能を提供しましょう。

運用と管理の効率化

生成AIを搭載したチャットボットの運用状況や効果を分析し、定期的にレポートする必要があります。
また、FAQデータやシナリオ設定などの管理画面を直感的に操作できるようにする必要があります。
複数の部門やグループ会社などでチャットボットを展開する場合は、追加費用や管理負担がかからないようにする必要があります。

以上のポイントを踏まえて、生成AIを搭載したチャットボットの導入計画を立てることで、社内問い合わせ対応の効率化を実現できるでしょう。

まとめ

社内問い合わせ対応における課題は多岐にわたります。問い合わせの多様性と量、限られた専門知識保有者、柔軟な対応体制の不足が挙げられます。これに加え、非構造化データやプロセスの不透明性が対応の効率化や品質向上を阻んでいます。
そこで、生成AIの活用が注目されます。社内資料から学習し、一貫性や網羅性をもたらし、回答の理解や適切性を向上させるポテンシャルがあります。しかし、慎重な導入が必要であり、セキュリティの確保、利用者教育、運用・管理の効率化が重要です。生成AIは利点とデメリットを兼ね備えており、その利用範囲や目的を明確にし、バランスを保ちつつ導入することが求められるでしょう。