ベテラン社員への問い合わせが集中。社内マニュアルをAIで検索できる仕組みを構築
社内に蓄積された業務マニュアルや製品資料を、生成AIで検索できるチャットボットに統合するケース。担当者を探さなくても必要な情報を確認できるようにし、問い合わせ対応の負担を軽減します。
これは、よくあるご相談をもとに作成した架空のモデルケースです。企業名・数値は説明のためのもので、実在の企業や実績ではありません。
社内問い合わせ対応
現状
月40時間
想定
月12時間
業務マニュアルの検索
現状
平均15分
想定
平均2分
新人への業務教育
現状
約2ヶ月
想定
約1ヶ月
Background
想定する状況
E社は愛知県清須市に本社を置く、従業員45名の専門商社です。多数の商品を取り扱っており、商品仕様や取引条件、見積書の作成手順など、業務に必要な情報が数多く存在しています。
マニュアルや資料は共有フォルダに保存されていますが、ファイル数が多く、必要な情報を探すことが困難です。
結果として、分からないことがあると経験豊富な営業担当者に質問が集中。ベテラン社員が日常的に問い合わせ対応に追われ、新人教育にも時間がかかっています。「社内の資料をChatGPTのように質問して探せないか」という相談が出発点です。
Challenges
導入前の課題
Issue 1
必要な情報が見つからない
商品資料、業務マニュアル、過去の対応履歴が複数のフォルダに分散し、必要な情報がどのファイルにあるか分からない状態です。
Issue 2
ベテラン社員に問い合わせが集中
商品仕様や社内ルールに関する質問が特定の社員に集中し、本来の営業活動に使える時間が削られています。
Issue 3
生成AIの安全な利用方法が不明
ChatGPTに興味を持つ社員はいるものの、顧客情報や社内資料を入力してよいか判断できず、会社として利用が進んでいません。
Approach
Arcleの支援内容
- 1
1ヶ月目
業務分析とAI導入方針の策定
社内の問い合わせ内容を調査し、AIで対応できる範囲と、人による判断が必要な業務を整理します。
- 頻出する社内問い合わせを分類
- マニュアル・商品資料を整理
- 生成AI利用ガイドラインを策定
- 2
2ヶ月目
社内AIチャットボットの構築
社内文書を参照して回答するRAG方式のAIチャットボットを構築します。
- 社内資料を検索できるAI環境を構築
- 回答に参照元の文書を表示する仕組みを実装
- 回答できない質問は担当者への確認を案内
- 利用者ごとのアクセス権限を設定
- 3
3ヶ月目〜
社員研修と活用定着
AIの回答を適切に確認しながら業務で使えるよう、段階的に展開します。
- 営業・事務部門を対象に操作研修
- 社員からのフィードバックをもとに回答精度を改善
- 利用状況を分析し、マニュアルの追加・更新を実施
Expected Results
想定される効果
社内問い合わせ対応を大幅に削減
定型的な質問をAIで自己解決できるようになり、ベテラン社員が本来の営業活動に集中できるようになります。
必要な情報を短時間で検索
フォルダを何度も開いて探していた作業が、自然な言葉で質問するだけの操作に変わります。出典も確認できるため、回答の検証もしやすくなります。
新人教育の負担を軽減
新人社員が基本的な業務手順を自分で調べられるようになり、教育担当者への質問件数を減らせます。
支援のポイント
AIを導入すること自体が目的にならないよう、まず日常業務のどこに負担があるのかを確認します。特に重視するのは、AIが回答した根拠を社員が確認できることです。その先は、見積書作成の補助など活用範囲を広げていくことも考えられます。
その他のモデルケース
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データ活用Excel集計に毎月3日。バラバラだった売上・生産データを経営ダッシュボードに統合
自動車部品製造業 C社 / 従業員60名