社内FAQにおけるAI活用のメリット
問い合わせ対応コストの削減
AIを社内FAQに導入することで、問い合わせ対応コストの大幅な削減が期待できます。従来、従業員からの質問に humanリソースで対応していた場合、その時間と労力は膨大なものになります。AIがFAQを自動生成・更新することで、FAQ作成・管理にかかる工数を削減できます。従業員は自己解決できるため、ヘルプデスクへの問い合わせ件数が減り、担当者の負担を軽減できます。AIチャットボットが24時間365日対応することで、時間や場所にとらわれず、従業員は必要な時に必要な情報を得ることができ、結果として、企業全体の生産性向上に繋がります。問い合わせ対応に費やしていた人員をより戦略的な業務に集中させることが可能となり、組織全体の効率化にも貢献します。さらに、AIは過去の問い合わせ履歴を分析し、FAQの内容を最適化するため、継続的なコスト削減効果が期待できます。
従業員の自己解決率向上
従業員が問題を抱えた際、まずFAQを参照し、自己解決を試みることは、業務効率化の第一歩です。AIチャットボットや高度な検索機能により、従業員は必要な情報を簡単に見つけられます。キーワード検索だけでなく、自然言語による質問にも対応できるAIは、まるで同僚に質問するような感覚でFAQを利用することを可能にします。これにより、自己解決率が向上し、生産性向上につながります。FAQへのアクセスログを分析することで、従業員がどのような情報を求めているのか、FAQのどの部分が利用されていないのかを把握し、FAQの内容を改善することで、自己解決率をさらに高めることができます。さらに、AIは学習を通じてFAQの内容を最適化し、常に最新の情報を提供することで、従業員の満足度を高めることができます。
ナレッジ共有の促進
組織内に蓄積された貴重なナレッジは、適切に共有され活用されてこそ、その価値を発揮します。AIがFAQの利用状況を分析し、改善点や新たなFAQのニーズを明らかにします。例えば、特定のキーワードでの検索が多いにも関わらず、FAQにその情報がない場合、新たなFAQを作成するよう促します。これにより、組織全体のナレッジ共有が促進され、従業員のスキルアップにつながります。FAQの利用状況を可視化することで、組織全体のナレッジニーズを把握し、戦略的なナレッジマネジメントを推進することができます。また、AIはFAQの内容を自動的に分類し、タグ付けすることで、必要な情報をより簡単に見つけられるようにします。ナレッジ共有を促進することは、組織全体の学習能力を高め、競争力強化にも繋がります。
社内FAQの構築方法：AI活用ステップ
FAQデータの準備・整備
AIを活用したFAQシステム構築の最初のステップは、FAQデータの準備と整備です。既存のFAQデータを見直し、最新の情報に更新します。古い情報や誤った情報が含まれていると、AIの学習効果が低下し、誤った回答を生成する可能性があります。FAQの形式を統一し、AIが学習しやすいように構造化します。例えば、質問と回答を明確に区別し、キーワードを適切に設定することが重要です。FAQデータは、テキスト形式だけでなく、画像や動画などのマルチメディアコンテンツも活用できます。特に、操作手順や設定方法などを説明する際には、動画が効果的です。FAQデータの準備・整備は、AIFAQシステムの精度を大きく左右するため、丁寧に行う必要があります。定期的にFAQデータを見直し、最新の情報に更新することも重要です。
AI FAQツール・システムの選定
FAQデータの準備と整備が完了したら、次にAI FAQツールを選定します。自社のニーズに合ったAIFAQツールを選定します。導入実績、機能、価格、サポート体制などを比較検討し、最適なツールを選びましょう。Zendesk,Helpfeel,Qastなどが候補になります。Zendeskは、多機能で拡張性が高く、幅広いニーズに対応できます。Helpfeelは、独自の検索技術により、高度な検索精度を実現しています。Qastは、シンプルな操作性と充実したサポート体制が特徴です。AIFAQツールを選定する際には、以下の点を考慮すると良いでしょう。FAQの規模、必要な機能、予算、技術的なスキル、サポート体制。これらの要素を総合的に判断し、自社に最適なAIFAQツールを選定することが重要です。導入後の運用を考慮し、トライアル期間などを活用して、実際にツールを試してみることをお勧めします。
AIの学習とチューニング
AIFAQツールを選定し、導入したら、FAQデータをAIに学習させます。選定したAIツールにFAQデータを投入し、AIに学習させます。学習後、AIの回答精度を評価し、必要に応じてチューニングを行います。AIの学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの手法があります。教師あり学習では、質問と正解の回答をAIに学習させます。教師なし学習では、FAQデータからAIが自動的にパターンを見つけ出します。強化学習では、AIが回答の精度を上げるように学習します。AIの学習が完了したら、回答精度を評価します。評価には、正解率、適合率、再現率などの指標を使用します。回答精度が低い場合は、FAQデータを修正したり、AIの学習パラメータを調整したりする必要があります。AIの学習とチューニングは、AIFAQシステムの精度を向上させるために不可欠な作業です。継続的にAIの学習とチューニングを行い、FAQシステムの精度を維持することが重要です。
おすすめAI搭載社内FAQツール
Zendesk
Zendeskは、顧客対応プラットフォームとして広く知られていますが、社内FAQシステムとしても活用できます。高度なAI機能と豊富なカスタマイズ性が特徴です。多言語対応、外部システム連携など、幅広いニーズに対応できます。ZendeskのAI機能は、自然言語処理（NLP）を活用しており、ユーザーの質問内容を正確に理解し、適切な回答を提示することができます。また、Zendeskは、FAQの利用状況を分析し、改善点や新たなFAQのニーズを明らかにする機能も備えています。Zendeskは、大規模な企業や複雑なFAQニーズを持つ企業に特におすすめです。豊富な機能と拡張性により、様々なニーズに対応できます。Zendeskの導入には、専門的な知識が必要となる場合がありますが、充実したサポート体制が提供されています。
Helpfeel
Helpfeelは、独自の検索技術「意図予測検索」により、高度な検索精度を実現しています。あいまいな検索キーワードでも、的確な回答を提示できます。Helpfeelの検索エンジンは、ユーザーが入力したキーワードだけでなく、その意図を理解し、関連性の高いFAQを提示します。例えば、「パスワードを忘れた」というキーワードを入力した場合、Helpfeelは、「パスワード再設定方法」や「パスワードに関するFAQ」など、関連性の高いFAQを自動的に提示します。Helpfeelは、検索精度の高さにこだわりたい企業におすすめです。従業員が求める情報を迅速かつ正確に提供し、自己解決率を高めることができます。Helpfeelは、導入が容易で、シンプルな操作性も特徴です。
Qast
Qastは、ナレッジ共有に特化したツールであり、社内FAQシステムとしても活用できます。シンプルな操作性と充実したサポート体制が特徴です。初めて社内FAQを導入する企業にもおすすめです。Qastは、FAQの作成、管理、検索だけでなく、従業員同士の質問や回答、ノウハウの共有などを促進する機能も備えています。Qastは、チーム内のコミュニケーションを活性化し、ナレッジ共有を促進したい企業におすすめです。Qastは、シンプルな操作性で、誰でも簡単にFAQを作成・管理することができます。また、充実したサポート体制により、導入後も安心して利用することができます。Qastは、中小企業やスタートアップ企業に特におすすめです。
生成AIを活用したFAQ構築
RAG（Retrieval-Augmented Generation）の活用
RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）は、既存のナレッジベースから関連情報を検索し、生成AIがそれに基づいて回答を生成する技術です。これにより、より正確で文脈に沿った回答を提供できます。RAGは、大規模なナレッジベースを持つ企業や、FAQの内容が頻繁に更新される企業に特におすすめです。RAGを活用することで、AIは常に最新の情報に基づいて回答を生成することができ、回答の精度を高めることができます。RAGは、検索エンジンと生成AIを組み合わせた技術であり、検索エンジンの役割は、ユーザーの質問に関連する情報をナレッジベースから検索することです。生成AIの役割は、検索された情報に基づいて、ユーザーの質問に対する回答を生成することです。RAGは、FAQシステムの回答精度を大幅に向上させる可能性を秘めています。
ChatGPT等のLLMとの連携
ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）をFAQシステムに組み込むことで、自然な対話形式でのFAQ応答が可能になります。これにより、ユーザーエクスペリエンスが向上します。LLMは、大量のテキストデータを学習しており、人間のような自然な文章を生成することができます。LLMをFAQシステムに組み込むことで、ユーザーは、まるで人間と会話しているかのように、FAQを利用することができます。例えば、ユーザーが「〇〇について教えて」と質問した場合、LLMは、関連する情報を検索し、自然な文章で回答を生成します。LLMは、FAQシステムのインターフェースをより直感的で使いやすいものにすることができます。LLMをFAQシステムに組み込むことで、ユーザーエンゲージメントを高めることができます。
生成AI導入のリスクと対策
生成AIをFAQシステムに導入する際には、いくつかのリスクを考慮する必要があります。誤った情報の生成、情報漏洩のリスクを理解した上で、適切な対策を講じることが重要です。生成された情報の検証プロセスの構築、アクセス制御の強化などが考えられます。生成AIは、学習データに基づいて回答を生成するため、学習データに誤った情報が含まれている場合、誤った回答を生成する可能性があります。また、生成AIは、機密情報を含む学習データに基づいて学習している場合、情報漏洩のリスクがあります。これらのリスクを軽減するためには、以下の対策を講じる必要があります。生成された情報の検証プロセスの構築、アクセス制御の強化、学習データの品質管理、生成AIの動作監視。生成AIをFAQシステムに導入する際には、リスクと対策を十分に理解した上で、慎重に進める必要があります。
まとめ
社内FAQへのAI導入は、問い合わせ対応の効率化、従業員の自己解決促進、ナレッジ共有の促進に大きく貢献します。AIは、FAQの作成、管理、検索を自動化し、従業員が求める情報を迅速かつ正確に提供することができます。自社の課題やニーズに合わせて最適なツールを選び、効果的なFAQシステムを構築しましょう。AIFAQシステムの構築は、一度行ったら終わりではありません。継続的にFAQの内容を更新し、AIの学習を継続することで、FAQシステムの精度を維持し、従業員の満足度を高めることができます。また、FAQシステムの利用状況を分析し、改善点を見つけ出すことも重要です。AIFAQシステムは、組織全体の生産性向上に大きく貢献する可能性を秘めています。積極的にAI FAQシステムを導入し、その効果を最大限に活用しましょう。
