社内の問い合わせ対応をAIチャットボットに任せるには

社内の問い合わせ対応は、AIチャットボットに一次対応を任せやすい業務です。「経費精算の締め日は」「有給休暇の申請の方法は」「VPNにつながらない」といった質問の多くは、社内の規程やマニュアルにすでに答えが書かれているためです。

本記事では、社内向けのチャットボットを作るときの仕組み、公開の前の確かめ方、公開の後の直し方を順に説明します。

社内の問い合わせをチャットボットに任せると、何が変わりますか

担当者が同じ質問に何度も答える時間が減り、質問する社員はその場で答えを得られるようになります。総務・人事・経理・情報システムなどの担当者は、仕事の途中で手を止める回数が減り、判断の要る相談に時間を使えます。

質問する側にとっても、担当者を探して返事を待つ必要がなくなります。夜間や休日、担当者が不在のときでも、規程に書かれていることなら答えが返ってきます。

もう一つの変化は、質問の記録が残ることです。どの規程についての質問が多いか、どのマニュアルの書き方が分かりにくいかが見えるようになり、文書そのものを直すきっかけになります。

社内の規程やマニュアルは、どうやって読ませるのですか

社内の文書を検索し、見つけた箇所を手がかりに答えを作らせる「RAG」という仕組みを使うのが基本です。AIのモデルそのものに社内の情報を覚え込ませるわけではありません。

RAG（検索拡張生成）とは、質問に関係する文書の箇所を先に検索し、その箇所を生成AIに渡して回答を作らせる仕組みです。流れは次のとおりです。

1. 規程・マニュアル・過去のFAQなどの文書を、検索しやすい単位に分けて登録する
2. 社員の質問に近い内容の箇所を、登録した文書から探す
3. 見つけた箇所と質問を生成AIに渡し、その範囲で答えを作らせる
4. 回答と一緒に、根拠にした文書の名前や箇所を示す

RAGの利点は、文書を差し替えれば回答も新しくなることです。規程が改定されたときは、新しい版を登録し、古い版を外します。一方で、元の文書が古い・矛盾している・分かりにくい場合は、回答もそのまま不正確になります。始める前に、対象の文書の版がそろっているかを確かめておくと、後の手直しが少なくて済みます。

範囲を絞って始める

最初から全社のあらゆる質問に答えさせようとせず、「情報システムへのPCとアカウントの質問」「人事への勤怠の質問」のように、部門と文書を絞って始めるのが進めやすい方法です。範囲が狭いほど、正しく答えられているかを確かめやすくなります。

見せてよい情報を分ける

人事評価や給与の個別の情報、役員だけが見る資料のように、全社員に見せてはいけない文書は登録しないか、利用者の権限に応じて検索の対象を分けます。社内の権限の仕組みとつなぐかどうかは、設計の早い段階で決めておきます。

回答が正しいかは、どう確かめればよいですか

公開の前に、実際によくある質問と正しい答えの組を用意し、チャットボットの回答と照らし合わせて確かめます。担当者の感覚で「だいたい合っている」と判断するのではなく、同じ質問の一覧で何度でも確かめられる形にしておくのが要点です。

確かめるときは、次の点を見ます。

• 回答の内容が、規程やマニュアルの記載と合っているか
• 根拠として示した文書と箇所が、回答の内容と合っているか
• 文書に書かれていない質問に、推測で答えていないか
• 古い版の規程を根拠にしていないか

生成AIは、文書に答えがないときでも、それらしい回答を作ることがあります。そのため、「文書に記載がない場合は、分からないと答え、担当部署の窓口を案内する」という決まりを設定に入れ、その動きも確かめておきます。生成AIが得意なこと・苦手なことは、いまのAIが得意なこと・苦手なことでも説明しています。

公開の後は、どう直していけばよいですか

答えられなかった質問と、社員が「役に立たなかった」と示した回答を定期的に見直し、原因に応じて文書・検索・設定のどれを直すかを決めます。公開した時点で完成ではなく、運用しながら答えられる範囲を広げていく前提で始めます。

原因と直し方の例は次のとおりです。

直した後は、公開の前に用意した質問の一覧で確かめ直し、別の質問の回答が悪くなっていないかも見ます。あわせて、規程を改定する部署の手順に「チャットボットの文書を差し替える」という作業を加えておくと、回答が古くなるのを防げます。

どこに置けば使われますか

社員がふだん使っているチャットやポータルの中に置くと、利用が定着しやすくなります。Microsoft Teams や Slack、Google Chat などの社内チャットから呼び出せる形にすると、新しい画面を覚える必要がありません。

作り方には、市販の製品の機能を使う方法と、業務に合わせて開発する方法があります。2026年10月時点では、Microsoft の Copilot Studio や Google の Gemini Enterprise のように、社内の文書を検索して答えるエージェントを作れる製品もあります。権限の細かな管理や、勤怠・ワークフローなどの社内システムとの連携が要る場合は、開発のほうが合うことがあります。Google Cloud で作る場合の流れは、Google Cloud でのチャットボット開発で紹介しています。

当社のご支援

当社は、社内の文書と業務に合わせたチャットボットの開発と、いまお使いのチャットや社内システムへのつなぎ込みを行っています。開発はソリューション提供、既存のシステムとの連携と公開後の改善はAIインテグレーションのページで紹介しています。どの業務から始めるかを相談したい場合は、お問い合わせからご連絡ください。