社内問い合わせの未来へ：生成AIが提供する効率と品質

更新日：

2024-08-19

公開日：

2023-06-16

社内問い合わせ対応は企業において欠かせない業務ですが、その多様性と量、限られた専門知識の担当者不足が課題となっています。生成AIは社内資料から学習して一貫性や網羅性をもたらし、回答の品質を向上させます。ただし、導入には慎重な計画と注意が必要であり、セキュリティの確保や利用者教育、運用・管理の効率化が求められます。

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社内問い合わせ対応の課題

社内問い合わせ対応は社員の疑問や要望に応える重要な業務ですが、以下の課題があります。

多様な問い合わせ内容

給与、福利厚生、人事評価、業務手順、システム操作など、多岐にわたる問い合わせに対応するために専門知識が必要です。しかし、そのような知識を持つ担当者は限られています。

問い合わせの量と変動

問い合わせの量は時期や状況によって変動し、対応体制が柔軟に変えられないことが多いです。そのため、集中時には回答に時間がかかり、質が低下するリスクがあります。

効率化と改善の難しさ

非構造化データ（電話やメール）での問い合わせ対応は、その内容や状況を把握するのが難しく、プロセスやルールが明確でない場合も多いです。このため、対応の品質やコストを測定したり改善点を見つけたりするのが困難です。

これらの課題を解決するためには、問い合わせ対応の仕組みや方法を見直す必要があります。

業種ごとでよくある課題については以下の記事でも紹介しています。
社内AIチャットボットの事例で学ぶ業種ごとの課題と解決策10選

課題解決のためにAIが活用できる？

生成AIは、自然言語処理の技術の一つで、与えられたテキストやキーワードから、新しいテキストを生成することができます。生成AIを社内資料に適用することで、社内問い合わせ対応の効率化につながる可能性があります。例えば、以下のようなメリットが期待できます。

・社内資料の内容や文体を学習し、それに沿った回答を生成することにより、回答の一貫性や品質が向上する
・複数の社内資料から関連する情報を抽出し、それを統合して回答することにより、回答の網羅性や正確性が向上する
・回答の長さや形式を調整することにより、回答の分かりやすさや適切さが向上する

ただし、生成AIにも限界や課題があります。例えば、以下のようなデメリットやリスクが考えられます。

・社内資料に含まれる誤りや偏見を学習してしまう可能性があるため、回答の信頼性や公平性が低下する可能性がある
・社内資料に含まれない新しい情報や知識を生成することができないため、回答の情報が古い場合や不十分さが生じる可能性がある
・社内資料の機密性や個人情報保護に配慮する必要があるため、回答の安全性や法的適合性が損なわれる可能性がある

以上のことから、生成AIの利用にはメリットだけでなくデメリットやリスクも伴います。したがって、生成AIを社内問い合わせ対応に導入する場合は、その目的や範囲を明確にし、その利益とコストを慎重に比較検討する必要があります。

AI導入時のセキュリティ強化

生成AIを社内問い合わせ対応に導入する際、セキュリティ強化は欠かせません。まず、アクセス権限の管理を徹底し、AIがアクセスできるデータを制限します。次に、データ暗号化を実施し、社内資料や個人情報が漏洩しないようにします。さらに、定期的なセキュリティ監査を行い、AIの学習データに不正確な情報や偏見が含まれていないか確認します。例えば、データ処理プロセスに多層的なセキュリティチェックを組み込み、AIが取り扱う情報の安全性を確保します。また、ユーザー認証の強化も重要で、AIチャットボットを利用する際に多要素認証を導入することで、不正アクセスを防ぎます。

さらに、生成AIの利用には倫理的なガイドラインの策定が不可欠です。企業内で、生成AIがどのようなデータを基に回答を生成するか、どの範囲まで情報を提供するかを明確にし、適切なルールを設定します。例えば、AIが社内機密情報に触れる際には、必ず複数のチェックポイントを通過するようにし、情報が外部に漏れるリスクを最小限に抑える必要があります。

また、インシデント対応計画も準備しておくことが大切です。万が一、システムに問題が発生した場合に備え、迅速に対応できる体制を整えておくことで、被害を最小限に抑えられます。セキュリティポリシーの見直しや、定期的な社員向けセキュリティトレーニングを実施することで、組織全体でセキュリティ意識を高めます。

これらの対策を講じることで、生成AIの導入時におけるセキュリティリスクを軽減し、企業の信頼性を高めることができるでしょう。

まとめ

社内問い合わせ対応における課題は多岐にわたります。問い合わせの多様性と量、限られた専門知識保有者、柔軟な対応体制の不足が挙げられます。これに加え、非構造化データやプロセスの不透明性が対応の効率化や品質向上を阻んでいます。
そこで、生成AIの活用が注目されます。社内資料から学習し、一貫性や網羅性をもたらし、回答の理解や適切性を向上させるポテンシャルがあります。しかし、慎重な導入が必要であり、セキュリティの確保、利用者教育、運用・管理の効率化が重要です。生成AIは利点とデメリットを兼ね備えており、その利用範囲や目的を明確にし、バランスを保ちつつ導入することが求められるでしょう。