「AIチャットボット運用は大変」と嘆く担当者へ。半年1回の会議で回る省力化DX術

なぜAIチャットボットの運用は「大変」になってしまうのか

「本業務との兼ね合い」という壁

多くの企業や自治体で、AIチャットボットの担当者は「専任」ではありません。既存の業務に加え、プラスアルファのミッションとしてDX推進を担っているケースが大半です。

インタビューに応じた担当者も、導入当時の課題についてこう語っています。

「導入当初に比べると、利用の幅が広がり、AIが答えられる内容も充実してきました。一方で、本業務との兼ね合いでなかなかすぐに動けない部分もあります。」

「すぐに動けない」というのは、現場の偽らざる本音でしょう。 一般的なチャットボットツールの場合、回答できなかった質問の分析や、類義語の登録、シナリオ修正などを担当者が手動で行う必要があります。本業務が忙しい時期には、当然AIのメンテナンスは後回しになり、次第に精度が落ち、ユーザーに使われなくなる――これが、よくある失敗パターンです。

半年ごとの定例会だけでOK？「メンテナンス不要」の仕組み

担当者の仕事は「方針決定」のみ

しかし、今回の事例では、その「リソース不足」を見事に克服しています。 その秘訣は、自分たちですべてを管理しようとせず、ベンダーのサポートをフル活用して「運用の自動化・省力化」を図った点にあります。

担当者が行っているのは、毎日画面に張り付くことではなく、節目での確認作業です。

「最近は半年ごとに定例会でAIチャットボットの利用状況を振り返りました。」

従来型運用と本事例の比較

「半年ごとの定例会だけ」で本当に運用が回るのか？ その違いを表にまとめました。

運用タスク自社運用型（一般的なツール）本事例（伴走型AI運用）日常のQ&A学習担当者が手動入力AI自動学習 ＋ プロが代行回答精度の改善ログを一つずつ分析ベンダーが分析し改善案を提示担当者の工数毎日・毎週の作業が必要半年ごとの定例会のみ必要なスキルデータ分析力・IT知識現場の課題感のみ

担当者が日常業務に追われている間も、ベンダー側の専門チームとAIが裏側でメンテナンスを継続しています。そのため、担当者は半年に1回、上がってきたレポートを見て「改善の方向性」を判断するだけで済むのです。

工数ゼロでも成果は出る！「満足度90%」の実証データ

「楽をすること」は「手抜き」ではない

運用にかける時間を減らすと、成果も落ちると思われるかもしれません。しかし、結果はその逆でした。 プロに運用を任せ、適切なタイミングで振り返りを行った結果、非常に高い成果が出ています。

「最近では、アクセス後の離脱数が減り、満足度も90％を超えるなど、運用がしっかり定着してきたと感じています。数字だけでなく、現場での『使いやすくなった』という声も増えていて、サポートの一部としてしっかり根付いてきた印象です。」

「満足度90%超」という数字は、専任チームを置いて運用している企業でもなかなか出せない高水準です。これは、限られたリソースを「AIの修正作業」ではなく、「現場のニーズ把握」に集中させた結果と言えます。

浮いた時間は「次の戦略」へ

運用の手間がなくなったことで、担当者はより付加価値の高い業務に目を向けられるようになりました。現在は、単なる問い合わせ対応だけでなく、「初めて出展する企業の不安解消」という高度なサポート体制の構築に着手しています。

「直近では、初めて出展される企業の方をターゲットに、事前準備から当日の動き、出展後のフォローまでをスムーズにサポートできる仕組みづくりを進めています。」

AI運用に追われるのではなく、AIを使いこなして本来の業務を前進させる。これこそが、忙しい担当者が目指すべきDXの姿です。

よくある質問（FAQ）

Q1: 専任のIT担当者がいなくても導入できますか？

A: はい、可能です。本事例のように本業務と兼任されている方でも、日々のメンテナンスをベンダーに任せることで、業務負担を増やさずに運用を継続されています。

Q2: 半年に1回の振り返りで本当に精度は上がりますか？

A: はい。期間中のデータ蓄積と分析をベンダー側が行い、定例会では重要な意思決定だけを行う形式にすれば、効率的に精度向上が可能です。「放置」ではなく「お任せ」にすることがポイントです。

まとめ：AI運用のために、本業務を犠牲にしないでください

「運用が大変」という理由でDXを諦める必要はありません。 AIさくらさんなら、あなたの代わりに専門チームが運用を行い、半年ごとのチェックだけで成果が出る体制を構築します。