この記事のポイント
- 業務で使う生成AIチャットボットの多くは、質問のたびに社内の資料を検索し、見つかった内容をもとに回答を作る「参照型（RAG）」の仕組みです。
- AIそのものに資料を覚えさせ直すわけではないため、資料を更新すれば回答も新しくなります。回答の質は、参照させる資料の質で決まります。
- 導入は、対象の業務を1つに絞り、資料を整え、答えられないときの引き継ぎ先を決めてから、小さく試すのが基本です。
生成AIチャットボットの仕組み
従来のチャットボットとの違い
従来のチャットボットは、あらかじめ登録した質問と回答の組み合わせや、選択肢をたどるシナリオに沿って答える仕組みでした。登録していない聞き方をされると答えられず、回答を増やすたびに人が登録する必要がありました。生成AIチャットボットは、質問の意図をくみ取り、自然な文章で回答を組み立てられるのが特徴です。
社内の資料を参照して答える「参照型（RAG）」
生成AIは、そのままでは自社の規程や手順を知りません。そこで業務用のチャットボットでは、質問を受けると、まず社内のマニュアルやFAQなどから関係する部分を検索し、その内容をAIに渡したうえで回答を作らせます。この仕組みを検索拡張生成（RAG：Retrieval-Augmented Generation）といいます。
AIに資料を覚えさせ直す（再学習させる）わけではないため、規程が変わったときは資料を差し替えるだけで回答に反映できます。また、回答の根拠を資料に限ることで、もっともらしい誤り（ハルシネーション）を減らせます。ただし、誤りがなくなるわけではありません。回答と一緒に参照した資料を示し、利用者が確かめられるようにしておくと安心です。
向いている業務・向いていない業務
- 向いている：社内の問い合わせ（人事・総務・経理の手続き、ITの使い方など）
- 向いている：お客様からのよくある質問（営業時間、手続きの流れ、商品の仕様など）
- 向いている：社内の資料の横断的な検索（「◯◯の申請書はどこにあるか」など）
- 向いていない：個別の事情に応じた判断が必要な回答（契約内容の判断、クレームへの対応方針など）
- 向いていない：参照できる資料が存在しない質問
向いていない業務でも、チャットボットが一次受付をして担当者につなぐ役割なら担えます。「チャットボットが答える範囲」と「人が答える範囲」を分けて考えることが大切です。
導入の進め方
- 対象の業務を1つに絞る：問い合わせの件数が多く、答えが資料で決まっている業務から始めます
- 参照させる資料を整える：古い版を外し、正しい最新の資料だけを残します。資料どうしで内容が食い違っていないかも確認します
- 答えられないときの動きを決める：資料に答えがない質問には「分からない」と答えさせ、担当者への問い合わせ先を案内します
- 小さく試す：一部の部署や利用者で試し、回答の正確さと使われ方を確かめます
- 質問の記録から改善する：よく聞かれるのに答えられなかった質問を洗い出し、資料を追加・修正します
導入時に注意すること
- 参照させる情報の範囲：社外秘の情報や個人情報を含む資料を参照させてよいか、誰が使うチャットボットかに合わせて決めます
- 閲覧権限：本来は一部の人しか見られない資料の内容が、チャットボット経由で誰にでも答えられてしまわないようにします
- 資料の更新担当：資料が古くなると回答も古くなります。誰がいつ資料を更新するかを決めておきます
- 回答の確認：お客様向けに公開する場合は、公開前に想定される質問で回答を確かめます
DATAREINのAIチャットボット開発
DATAREINでは、お客様の業務フローに合わせて応答を設計し、LINE・Lark・Slackなど、普段お使いのツール上で動くAIチャットボットを開発しています。寄せられた質問はスプレッドシートやメールに保存し、繰り返し聞かれる内容を見える化して、運用しながら回答の精度を高めていきます。生成AI研修を受講いただいた企業には、貴社専用のAIチャットボットを無料で作成しています。