社内の問い合わせと情報探しをAIでどう変えるか

「誰に聞けばいい？」を減らすための考え方。

この記事の要点

「この手続き、どうやるんだっけ」「前に似た案件があった気がするけど、資料はどこ？」「これは誰に聞けばいい？」

社内のこうした問いは、一つひとつは小さなものです。けれど、答えを知っている人が限られていると、その人のところに問いが集まります。聞く側は返事を待ち、聞かれる側は自分の仕事を止めて答える。どちらの時間も、少しずつ削られていきます。

社内の問い合わせが多いとき、まず見たいのは、なぜその問いが生まれるかです。理由は大きく3つに分けられます。

そもそも手順や判断の基準が書かれていない。この場合は、AIより先に、書いて残すことが必要です。

マニュアルや過去資料はある。ただ、フォルダが深い、名前がばらばら、どれが最新か分からない。この場合は、探す部分を支える余地があります。

情報はあるが、自分のケースに当てはまるかの判断が要る。この場合、問いの行き先は、判断する権限を持つ人です。

この3つは、同じ「誰に聞けばいい？」という言葉で現れます。どれに当たるかで、打つべき手は変わります。

2つ目の「情報はあるが、たどり着けない」状態は、AIが支えやすい部分です。マニュアルや過去資料をAIが参照し、質問に関係しそうな箇所を示すことで、必要な情報にたどり着きやすくできます。

このとき大事なのは、答えの文章が上手であることより、その答えが資料のどこから来たのかが分かることです。根拠となる資料の場所が示されていれば、読んだ人は自分で確かめられます。示されていなければ、結局「本当に合ってる？」と人に確認することになり、問いは減りません。

もう一つ大事なのは、資料に書かれていないことを、AIがそれらしく作らないことです。分からないときは分からないと返し、誰に確認すればよいかを示す方が、社内では役に立ちます。

3つ目の「判断が要る」問いは、AIが答えを出す場所ではありません。ただし、AIが手伝えることはあります。

たとえば、問いの内容を整理して、どの担当が判断するものかを分ける。判断に必要な情報（どの案件か、いつまでか、何が例外なのか）を先にそろえてから担当に渡す。そうすると、判断する人は質問の意味を確かめ直すところから始めずに済みます。

問い合わせ内容の整理や回答案の作成をAIが支え、最終的な対応は人が確認する。そういう進め方も考えられます。

説明のための想定の場面です。経理の担当者が、経費精算の手順について、毎日のように同じ質問を受けているとします。

話を聞くと、手順書は社内にある。ただ、改定のたびにファイルが増え、どれが最新か分からなくなっている。さらに、例外的な経費の扱いは手順書に書かれておらず、担当者の判断になっている。

この場合、手を付ける順番が見えてきます。まず、最新の手順書がどれかを決める。次に、その手順書を参照して答えられる質問は、AIが参照箇所とともに示す。例外の扱いは、AIが答えずに担当者へつなぎ、判断の結果を、次からの参照先として書き残していく。

こうすると、担当者のもとに届くのは、判断が本当に必要な問いになります。

HillsJapanは、社内ナレッジ検索AIを、個別の開発の対象として扱っています。マニュアルや過去資料をAIが参照し、必要な情報にたどり着きやすくするためのものです。

社内の資料には、外に出せない情報が含まれることもあります。どの資料をAIに参照させるか、情報をどこで処理するかは、扱う情報の機密性や運用の条件に応じて、Local LLM・Cloud LLM・その組み合わせも含めて設計します。

資料に無いことは作らない。判断が要るものは人へつなぐ。

社内で使うAIでも、この2つは外さない方がよいと考えています。