【社内チャットボット 運用 改善】回答率80%の壁を超える。放置厳禁の「メンテナンス」と「データ更新」の鉄則

なぜ「安定稼働」してからが本番なのか？AI運用の落とし穴

「AIなら勝手に賢くなる」というのは誤解です。特に社内チャットボットにおいては、「社内情報の変化」にAIを追随させる作業（運用）が不可欠です。
春の定期異動: 組織図や承認フローが変わる。

法改正: インボイス制度や育休規定が変わる。

季節要因: 年末調整や健康診断の時期だけ質問が急増する。

これらに対応するには、システムを放置せず、「運用担当者がAIに新しい知識（PDFやテキスト）を教える」プロセスが必要です。インフラ業界のAIが常に正確なのは、ダイヤ改正や工事情報の変更に合わせて、即座にデータを差し替える運用体制があるからです。

更新を怠ると起きる「オオカミ少年化」のリスク

運用改善を後回しにすると、チャットボットは急速に「オオカミ少年（嘘つき）」化します。
古い情報を回答する: 改定前の古い旅費規定を回答し、経理処理のミスを誘発する。

「分かりません」を繰り返す: 新しい社内用語（新製品名など）に対応できず、利用者の失望を招く。

利用率の低下: 「どうせ聞いても無駄」という認識が定着し、再び有人ヘルプデスクへの電話が増加する。

一度失った信頼を取り戻すのは困難です。だからこそ、「嘘をつかせないためのメンテナンス」が最優先事項となります。

【実践編】回答精度を改善する「3つの運用ルーティン」

では、具体的にどのような改善活動を行えばよいのか。DX推進担当者が週次・月次で回すべき3つのPDCAサイクルです。

① 「0件ヒット」ログの撲滅（週次）

アクション: 管理画面で「回答不能（No Match）」だった質問ログを確認する。

改善策: AIが答えられなかった質問（例：「iPhoneのVPN設定」）に対し、該当するマニュアルが存在するか確認。なければ新規作成し、あればAIに読み込ませる（学習させる）。

目標: 0件ヒット率を5%以下に抑える。

② RAGデータの「鮮度」管理（月次・イベント時）

アクション: RAG（検索拡張生成）の参照元となっているPDFやExcelファイルを見直す。

改善策: 「就業規則_2023.pdf」を削除し、「就業規則_2024.pdf」に差し替える。特にRAG型の場合、ファイルを入れ替えるだけで改善が完了するため、工数は最小限で済みます。

目標: 社内通達が出てから24時間以内にAIへ反映させる。

③ Bad評価への「即時フィードバック」（随時）

アクション: ユーザーが「役に立たなかった（Bad）」ボタンを押したログを分析する。

改善策: 「回答が長すぎて読まれていない」のか「内容が間違っている」のかを特定。プロンプト（指示文）を修正して「もっと簡潔に答えて」と指示するか、参照データを修正する。

目標: Good評価率（解決率）80%以上の維持。

まとめ：AIは「育てる」ことで最強のパートナーになる

社内チャットボットの導入はゴールではなく、「全社のナレッジを最新に保つ運用」のスタートラインです。
阪急電鉄様のようなインフラ品質の安定稼働は、魔法のような技術ではなく、日々の地道なログ分析とデータ更新によって支えられています。
「運用改善」といっても、現代のツールはノーコードで簡単に修正可能です。まずは、先週の「答えられなかった質問」を1つ減らすことから始めてみませんか？
▼【運用責任者向け】AIチャットボット改善・運用ガイド