“ひとり情シス”のあなたを救いたい。DXへの第一歩に最適な生成AI活用案
「日々の問合せ対応に追われて時間が足りない！」とお悩みの”ひとり情シス” の方へ
こんな悩みをお持ちではありませんか？
- 社内からの問合せ対応に追われて、重要な仕事に取り組めない…
- せっかく作ったマニュアル、参照せずに問合せしてくる人が多い…
今日は似たような悩みをお持ちの”ひとり情シス”のあなたにスポットを当て、生成AIを活用して社内からの問合せ業務を効率化するアイディアについてご紹介したいと思います。
また記事の後半では、生成AIの専門家に相談できる「オンライン壁打ち会」についてもご紹介しています。似たような悩みをお持ちの方は、ぜひ参考にしてみてください。
- 生成AIを活用して、問合せ対応業務を効率化する方法がわかる
- 効率化の実現に向けて、取り組むことが具体的にイメージできる
生成AIで問合せ対応を効率化！キーワードは”RAG”
生成AIを活用して問合せ対応を効率化するためには、ハルシネーション（それっぽいウソ）を防ぎ、いかに回答の精度を高めるか、が重要なカギを握っています。
2024年現在、生成AIを強化する方法の最適解と位置づけられているのは生成AIを操作マニュアルをはじめとする学習データとの紐づけを行う方法です。
これをRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）といいます。
RAGを活用した事例も徐々に増えつつあり、実際に日本国内でもRAG機能を実装することで「問合せ業務にかかっていた工数の60%近くを削減した」、といったセンセーショナルな事例さえ出てきています。
※「そもそもRAGって何？」という方は、以前の記事 ↓ をご参照ください。
■【関連記事】「生成AIは使えない!?」それっぽいウソ＝ハルシネーション発生の原因と対策
RAGが生成AIの回答精度を高め、定着率UPにも好影響？
RAG実装の副次的な効果として、生成AI活用の定着率にもポジティブな影響があると思われます。
というのも、とある企業の調査によると、生成AIの社内利用率が高い企業の４割ほどが「生成AIの活用・定着にはRAGが必要」と回答しています。
2022年のChatGPT登場以降、「とりあえずやってみよう！」で生成AIを導入した企業が直面したのが「デタラメを言われた」「思ったより使えなかった」（＝生成AIの回答精度が十分でない）という課題でした。
この課題がネックになり「導入はしたけど使ってくれない」という状況に頭を悩ませる担当者が爆増したとか、しないとか…笑
そこで「生成AIの回答精度が十分でない」という課題を解決する仕組みとして現れたのが、生成AIのモデルに社内データを学習させる、”RAG”の実装だったわけです。
RAG実装を通して生成AIの回答精度が高まり、利用者の意識が「使える」となったのはこの調査結果の背景には、”ハルシネーション”対策にRAG実装が一定の成果を上げたことが影響していると思われます。
生成AI x RAGで、問合せ対応業務はどう変わるか？
事例や調査結果に目を通すと、一定程度の導入効果が期待できそうなRAGではありますが、実際に生成AIとRAGを組合わせることで、情報システム部門の業務はどのように変わるのでしょうか？
RAGと生成AIを連携するメリットは社内のデータに基づき、より自社に最適化された回答が得られるという点です。
ここでは具体的な例として、情報システム部門の方が思いがけず時間を削られがち？な、ユーザーのサポート対応が発生するケースについて考えてみましょう。
・・・たとえばユーザー部門の方が、社内のプリンターで資料を印刷したいとします。
当然ですが、プリンターを印刷するにはドライバーがインストールされた業務用のパソコンとプリンターが接続されている必要があります。
もしユーザー部門の方が標準で利用できる生成AI（ChatGPTやGemini）に対し、「会社のプリンターで印刷する方法を教えて」と質問しても、一般的な手順しか回答されません。※画像のようなイメージ
しかし…このケースでユーザーが求めているのはこういった”一般的な回答”ではなく、”自分のオフィスにある目の前のプリンターで資料を印刷したい”、ということですよね。
もちろん、ユーザーが自らプリンター印刷のマニュアル（あなたが苦労して作ったもの）を参照し、自己解決してもらうのが理想ではありますが、現実問題としてなかなか難しいのが本音ではないでしょうか？
おそらく現実的には、ひとり情シスのあなたに「プリンターの設定方法を教えて…」といった内容の問合せが入ってくる、という流れかと思います。
生成AIとRAG連携で変わる問合せ対応業務
生成AIとRAGとを組合わせることで「社内のデータに基づいて回答するチャットボット」が完成し、しユーザーの自己解決を促すことで、問合せ対応が大きく効率化されます。
この「社内のデータに基づいて回答するチャットボット」では、ユーザー自身が「会社のプリンターで印刷する方法を教えて」とチャット画面上で質問するまでは同じですが、RAGにより社内データとの連携を行うことにより、実際のプリンタ設定マニュアルを参照してユーザーに回答します。
言い換えると「マニュアルを見ればわかるITトラブル」は生成AIチャットボットに任せ、DX戦略の策定など人間にしか出来ない仕事に時間をさけるようになります。
RAGの検討に向けて、専門家のサポートが必要ですか？
もし「社内のリソースだけで生成AI導入は難しそう…」という方は、プロジェクトを進める上で弊社のようなパートナー企業を活用いただくのがオススメです。（完全なるポジショントークです笑）
Google Cloudを活用したDXコンサルティングを提供しているnonet 株式会社では、御社の生成AIへの期待値・理解度に合わせて次のようなサービスを提供しています。
- 生成AIに関する基礎知識トレーニング、他社事例のご紹介
- SaaS(月額課金型)の生成AIエージェント提供
- 社内に眠るデータを活用するシステム（RAG）構築
今回ご紹介した記事の内容は「社内に眠るデータを活用するシステム（RAG）構築」メニューでのご提供となります。
「まだまだ企画・検討段階だよ」という方に向け、毎月３社限定で「無料オンライン壁打ち会」という、壁打ちベースでご相談できる枠を設けております。
記事の事例について詳しく話を聞きたい…これから生成AI活用について考え始めたいけど、具体的な検討はこれから…という方は、オンライン壁打ち会の枠をぜひご活用ください。
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