近年の企業内でのコミュニケーション変革として、社内チャットボットの導入が急速に進んでいます。特に生成AIの技術が進化し、自然な対話を実現することで、従業員の業務効率が大幅にアップしています。この背景には、従業員の業務量の増加や多様な問い合わせへの対応、そして企業の業務効率化の要求が挙げられます。生成AIを利用することで、既存のFAQだけでなく、電子ファイルからの新しい情報の抽出や学習も可能となり、日々進化する企業内のニーズに応えられるようになっています。
生成AIは非常に高度な技術を持っているものの、完璧とは言えません。入力データの品質、量、そして多様性が、出力結果の品質に直結します。電子ファイルからの情報抽出は、特に文言の曖昧さや文脈の解釈が難しいケースがあります。このため、最終的な調整が必要となり、データのブラッシュアップや微調整が求められます。実際に、多くの企業でAIの回答をそのまま公開するのではなく、一度ヒューマンチェックを経て公開されるケースが増えています。
データの最終調整を行うための手段は多岐にわたります。まず、生成AIによって作られた回答の内容を従業員や担当者がレビューし、不適切な内容や文言を修正することが基本的な手段です。また、社内の用語や言い回しを統一するためのガイドラインを設定し、それに基づいて内容を修正することもあります。さらに、外部の専門家やコンサルタントを招き、高度な内容のチェックやアドバイスを受けるケースも考えられます。このような一連の手段を通じて、社内チャットボットの回答の質を高めることが可能となります。
生成AIと社内チャットボットの組み合わせは、企業の業務効率化や問い合わせ対応の質を向上させるための強力なツールとなりえます。しかし、その機能を最大限に活用するためには、適切なデータの前処理と最終調整が欠かせません。今後もこの技術は進化し続け、より複雑な問い合わせやニーズにも対応できるようになるでしょう。この進化する技術を取り入れる企業は、常に最前線での業務効率化や質の向上を目指す必要があります。
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