AIヘルプデスクを導入して社内問い合わせ対応業務を効率化する方法の解説記事です。既存のヘルプデスクが抱える課題をAI活用でどのように解決できるかを解説。また、AIヘルプデスクに対話型AIエージェント『うちのAI』がおすすめな理由も紹介します。
- 目次
AIヘルプデスクとは
AIヘルプデスクとは、社内からの問い合わせ対応をAIによって自動化・効率化するシステムのことです。従来、総務や情報システム部門の担当者が個別で行っていた対応業務を代替する仕組みを指します。
近年の自然言語処理技術の向上により、AIは文脈を理解した自然な対話が可能になりました。社内規定や社内マニュアルをAIに学習させることで、24時間365日、即座に適切な回答を提供できるため、問い合わせ業務におけるリソースの最適化を実現するソリューションとして各社で導入が進んでいます。
社内ヘルプデスクが抱える課題
多くの企業のバックオフィス業務において、ヘルプデスクの運用は効率化が遅れがちな業務領域の一つです。AI活用がまったく進んでいないアナログな運用体制では、おもに以下のような構造的な課題があります。
- ヘルプデスク担当者の不足
- 問い合わせの多さと同じ質問の繰り返し
- 社内ナレッジ更新の手間
ヘルプデスク担当者の不足
社内ヘルプデスクは組織運営に不可欠ですが、直接的な収益をもたらす部門ではないため、十分な人員配置がなされない傾向にあります。
少人数の担当者に業務が集中しやすいうえに、他業務との兼務も多く、担当者の業務負荷増大が深刻な問題となっています。問い合わせ対応に時間を奪われた結果、本来やるべき業務の時間が圧迫されてしまうことも少なくありません。
問い合わせの多さと同じ質問の繰り返し
ヘルプデスク業務の効率を著しく低下させている要因が、同一内容の質問に繰り返し対応していることです。実際に寄せられる問い合わせのほとんどは、マニュアルを参照すれば解決可能な定型的な内容です。
定型的な質問の例
- パスワードの再発行手順を知りたい
- 経費精算の締め日はいつか
- Wi-Fi接続のトラブルシューティング
こういった、よくある質問（FAQ）の対応に工数が割かれ、本来人間が対応するべき複雑なイレギュラー案件や改善業務に時間を使えないのが現状です。
社内ナレッジ更新の手間
社内ルールの改訂や新規ツールの導入に伴い、情報はつねに最新にしておく必要があります。しかし、マニュアルやFAQのメンテナンスには多大な工数を必要とするため、更新業務が滞ってしまい古いままであるというケースが散見されます。
情報が古いまま放置されると、社員は正確な情報を求めてヘルプデスクに問い合わせることになります。「マニュアルの不備による問い合わせ増加」と「対応業務によるマニュアル更新の遅延」という悪循環が発生します。
AIヘルプデスクを導入するメリット
従来のヘルプデスクが抱える課題に対する解決策として有効なのが、AIヘルプデスクの活用です。問い合わせ対応業務を「AIによる自動対応」と「人間による対応」に切り分けることで、業務プロセスは大幅に改善されます。
AIが定型業務を肩代わり
AIヘルプデスクを導入する最大のメリットは、定型的な問い合わせ対応をAIが代替する点にあります。AIであれば問い合わせ件数に関わらず、24時間いつでも回答を提供し続けられます。また、同時に複数の問い合わせに対しても対応可能です。
AIが定型的な問い合わせに対応することで、従来の担当者は単純な回答業務を行う必要がなくなります。空いた時間は、複雑な課題の解決や業務フローの改善、従業員エンゲージメントの向上施策など、より付加価値の高い業務へと投資できるようになります。
AIチャットボットなら情報更新が容易
ヘルプデスクDXとして「チャットボット」が挙げられますが、従来の「シナリオ型チャットボット」と最新の「AI型チャットボット」では運用工数に大きな開きがあります。AI型の場合、シナリオ（想定問答集）を人間が構築する必要がありません。
| 種類 | 特徴 | 情報更新の手間 |
|---|---|---|
| シナリオ型チャットボット | 分岐シナリオに従い回答 | シナリオ修正作業が煩雑 |
| AI型チャットボット | 学習データから回答を自動生成 | 資料を読み込ませるだけ |
AI型チャットボットであれば、最新のマニュアルや社内規定ファイルをアップロードするだけで学習が完了します。情報の鮮度を保ちやすく、迅速な社内周知が可能です。
AIヘルプデスクを導入する際の注意点
AIヘルプデスクの導入にあたって、メリットだけではなく一定のリスクが存在します。運用開始後のトラブルを防ぐため、事前に検討しておくべきリスクとその対策について解説します。
- 社内データの情報漏洩
- システムの誤回答（ハルシネーション）
- 担当者の運用負荷の高さ
社内データの情報漏洩
AIヘルプデスクには、社内規定や技術資料など、機密性の高い社内データを学習させる必要があります。そのため、導入するAIヘルプデスクが十分な情報セキュリティ対策を施しているかは最優先で確認するべき事項です。
入力データがAIモデルの再学習に利用され、外部へ情報が流出するリスクがないかの確認が必要です。導入サービスの選定時には、データの管理体制やセキュリティポリシーが自社の基準を満たしているかの厳格なチェックが求められます。
システムの誤回答（ハルシネーション）
一般的に生成AIには、事実に基づかない情報を生成してしまう「ハルシネーション」というリスクがあります。就業規則や業務手順において誤った回答をAIが提示すると、コンプライアンス違反や業務ミスに直結しかねません。
一般的なWeb情報ではなく、「学習させた社内データのみ」を根拠に回答を生成する制御（グラウンディング）が機能しているかが重要です。本格導入前にデモ環境などで回答の精度を検証するプロセスは不可欠だといえます。
担当者の運用負荷の高さ
いくら高機能なシステムであっても、運用が複雑であれば定着はしません。回答の生成自体はAIが自動化しますが、その回答の基になる学習データの整備やアップロードは人間が行う必要があります。
管理画面のユーザビリティや、情報更新の手順が複雑でないかは、サービスを選ぶうえで重要な選定基準です。また、導入前後のチューニングやトラブルに対し、ベンダー側のサポート体制が充実しているかも確認するべきポイントです。
AIヘルプデスクに使える『うちのAI』とは
社内ヘルプデスクの効率化に利用できるサービスの一つに『うちのAI』があります。ここでは『うちのAI』の機能的特徴と導入メリットについて解説します。
- RAGによる高精度の回答生成
- 資料アップロードだけの簡単学習
- 多言語対応によるグローバル展開
- ログ分析による社内フロー改善
- 社内ロープレなどにも利用可能
＼ 実際に『うちのAI Avatar』を使えます／
下の画像をクリックすると、「うちのAI」の情報を学習した『うちのAI Avatar』がご利用いただけます。ぜひお試しください！
RAGによる高精度の回答生成
『うちのAI』は、RAG（検索拡張生成）技術を採用しています。RAGとは、事前に学習させた社内データベースから関連する情報を検索・抽出し、その根拠に基づいて回答を生成する仕組みです。
Web上にある不確実な外部情報を参照せず、提供された資料のみに基づいて回答するため、ハルシネーションのリスクを最小限に抑えられます。優れたRAG技術により、社内業務に求められる「情報の正確性」を担保できる点が特徴です。
資料アップロードだけの簡単学習
『うちのAI』ではAIモデルの構築に際し、専門的なプログラミング知識は不要です。既存のPDF、Word、Excelなどを管理画面からアップロードするだけで、AIが自動的に学習を行います。
WebページのURL参照学習にも対応しており、導入時のセットアップから日常的な更新作業まで直感的な操作で完結します。専任スタッフによるサポートもあり、ITスキルに依存しない運用が可能です。
多言語対応によるグローバル展開
多国籍企業やグローバル展開を行う組織において有用なのが、多言語対応機能です。『うちのAI』は、日本語の資料を学習させるだけで、英語や中国語を含む15ヶ国語での問い合わせ対応が可能になります。
ユーザーが使用する言語を自動判定し、適切な言語で回答を生成します。学習資料のアップロード時に翻訳版を作成する工数を削減しつつ、言語の壁を超えたスムーズな情報共有を実現します。
ログ分析による社内フロー改善
AIとユーザーの対話履歴はすべてログとして蓄積されます。対話ログの分析により、「社員が頻繁に直面する課題」を定量化可能です。
特定のトピックに関する質問の急増を検知すれば、マニュアルの改訂や業務フロー自体の見直しにつなげられます。『うちのAI』は単なる問い合わせ対応ツールとしてだけでなく、業務改善のための分析基盤としても機能します。
社内ロープレなどにも利用可能
『うちのAI』の活用範囲はヘルプデスクに留まりません。商品知識や接客マニュアルを学習させることで、営業職やコールセンタースタッフのロールプレイング研修相手としても活用できます。
また、アバター機能を搭載した『うちのAI Avatar』を用いれば、音声対話による実践的なトレーニングも可能です。ロールプレイングは相手役が必要ですが、その相手役にAIを据えれば、人的コストをかけずに教育品質の均質化を図れます。
AIヘルプデスクで社内の問い合わせを一括管理
AIヘルプデスクの導入は、担当者の業務負荷軽減のみならず、社内ナレッジの体系化や業務フローの最適化など、組織全体の生産性向上に寄与する施策です。
現状のヘルプデスクに課題を抱えている場合、まずはその課題を解決できるツールの選定から検討を進めてみてはいかがでしょうか。『うちのAI』であれば、専門知識を要さずに高精度かつ多言語対応のAIエージェントを構築可能です。社内問い合わせの一元管理により、組織のリソースをより生産性の高い業務に使えるようになるでしょう。
