社内の問い合わせは、規程やマニュアルを読み込ませた専用のBotに任せると、対応のばらつきを減らせます。ここでは、目的の整理から資料づくり、公開前のテストまでの手順を、ノーコードで作る前提で説明します。回答の根拠を示せる設計にできるかどうかが、実務で使えるかどうかを分けます。
社内Botで解決できること
社内問い合わせBotは、総務や人事、情報システムへの「同じ質問」を減らす用途に向いています。Chaindesk や Chatterdocs のように、社内文書を読み込ませて回答を返す仕組みが用意されたツールなら、プログラミングなしで導入できます。
ただし、回答の根拠が社内文書にあることを示す設計にしないと、誤った案内をしてしまう危険があります。回答とあわせて参照した資料を示すようにしておくと、質問した側が自分で確認できます。
作成の手順
次の流れで作ると、公開後の修正が楽になります。
- 答えてほしい質問を10件ほど書き出す
- その答えが載っている資料を集める
- 資料をテキスト形式に整え、古い情報を除く
- Chatnode のようなツールに資料を読み込ませる
- 想定質問を投げ、回答の根拠を確認する
- 回答できない質問の扱いを決めて公開する
資料は「1ファイル1テーマ」に分けておくと、回答の精度が安定します。画像だけの資料や手書きの資料は、先に文字へ起こしておきます。更新日が古い資料は、内容が正しいかを確認してから読み込ませます。担当者が退職した資料は、内容を引き継いでから登録します。
ツールの選び方
| 要件 | ツールの例 | 向く場面 |
|---|---|---|
| 簡単に導入したい | Wonderchat | 少人数で試す |
| Webサイトにも置きたい | SiteSpeakAI | 社外向けと兼用 |
| 複数の窓口を作りたい | GPTBots | 部門ごとに分ける |
選ぶときは、資料の更新がどれだけ簡単かを基準にすると長く使えます。管理者以外が資料を差し替えられるかどうかも、運用では大きな差になります。
精度が出ないときの見直し
回答がずれるときは、質問ではなく資料側に原因があることが多いです。Tiledesk のようなサポート向けツールでも、ナレッジの整備が前提になります。根拠が見つからない質問は、無理に答えさせず「担当窓口へ回す」設計にすると安全です。
回答できない質問を記録しておくと、次に追加すべき資料が見えてきます。実際の質問を集めてから資料を足す流れを繰り返すと、少しずつ精度が上がります。
編集部の見解
社内Botは作ることより、更新を続けることのほうが難しい取り組みです。規程が変わったときに資料を直す担当を決めていないと、古い答えを返すようになります。導入時に「誰が、どの資料を、いつ更新するか」まで決めておくことが、長く使えるBotへの近道です。まずは1つの部署の質問に絞って試し、効果を確かめてから広げることをおすすめします。質問の傾向は部署ごとに違うため、資料も窓口ごとに分けると管理しやすくなります。
my-best.ai 編集部
出典：Zapier Blog「AI agents for business automation (with 27 AI agent examples)」
よくある質問（FAQ）
Q. 学習データはどこから集めればよいですか？
A. すでにある社内文書（就業規則、手順書、FAQ）から始めるのが現実的です。ゼロから書くより、使われている文書を整えるほうが早く、現場の実態にも合います。古い文書は更新してから読み込ませます。
Q. 誤った回答をしたらどうしますか？
A. 回答の根拠にした文書を併せて表示させ、人が確認できる形にします。誤りが見つかったら、その文書を直すか回答対象から外します。判断を伴う質問は、Botで完結させず担当者への導線を残します。
Q. 何件くらいの質問に答えられれば十分ですか？
A. 網羅よりも、よく聞かれる上位の質問を確実にさばくことを優先します。件数を増やすほど誤答の機会も増えるため、まずは20〜30件程度に絞って精度を確かめます。
Q. 導入時に気をつけることは？
A. 社外秘の文書を公開対象にしないこと、個人情報を含むデータを読み込ませないことを先に決めます。誰がどの範囲の情報に答えられるかを、文書の分類とあわせて設計します。
Q. 効果はどう測りますか？
A. 問い合わせ件数の推移と、担当者が対応に使う時間を記録して比べます。利用率だけでなく、「自分で解決できた割合」を見ると実態がつかめます。
あわせて読みたい
最新のAI情報をメールで受け取る
新着のAIツール比較・ランキング・ニュースを、まとめてお届けします。
ご登録後、確認メールをお送りします。配信停止はいつでも可能です。