ヘルプデスクAI

ヘルプデスクAIで効率化できる主な業務

よくある質問への自動回答

社内外からの「よくある質問」への自動回答を行うことが可能です。例えば社内であれば「パスワードリセット」や「各種申請のプロセスに関する質問」など、社外利用の場合には「製品マニュアル」や「不具合対応の初期サポート」といったものが対応内容として挙げられます。チャット形式やFAQ形式での回答を自動で提示するほか、ユーザーの質問意図を解釈し、文脈に合わせた回答を返すことも可能です。AIが一次窓口を担当することで、担当者は他の業務に集中できます。

社内資料やマニュアルをもとにした回答生成

社内にあるマニュアルや資料、就業規則などさまざまな資料をAIが読み込み、質問に対する回答の生成を行うことができます。従来は、「利用したい資料があるが、どこに保存されているかがわからない」という理由によりヘルプデスクに問い合わせていたケースがあったとしても、AIにより必要な情報を検索し、さらにその内容を要約して提示を行えます。

社員自らが必要な資料を引き出せるため、組織全体の効率化が期待できます。

問い合わせ内容の分類・優先度付け

問い合わせの内容をAIにより自動で解析を行い、カテゴリの分類や対応の緊急度・重要度などの優先度付けを行います。例えば、パスワードリセットの質問は定型対応を行い、システムの障害は優先度が高い案件として対応するといったように、分類・優先度付けの作業を自動化できます。

人間がひとつひとつの質問を確認した上で確認して振り分ける手間が省けるため、一次対応のスピードが向上します。この点から対応の遅れによる業務停止リスクを低減できます。

チケット管理と担当者への振り分け

AIによって質問のカテゴリや専門性の分析を行い、人事労務担当やネットワーク担当など、担当部署や専門のオペレーターに自動でチケット（問い合わせ案件）の割り当てを行えます。「この問い合わせは誰が対応すべきか」という点を判断し、手動で転送する一次受けの業務を削減できます。

さらに、AIとの対話履歴も担当者に引き継がれるため、状況確認の二度手間を防げます。

ヘルプデスクAIを導入するメリット

同じ問い合わせへの対応工数を削減できる

情報システム部門やバックオフィス部門では、日々同じような内容の質問への対応に多くの時間を奪われがちです。このような状況の中で、AIヘルプデスクが定型的な質問やよくある質問が来たときに自動で解決することによって、担当者の問い合わせ対応における工数を削減できます。

問い合わせへの対応工数を削減した分、コア業務にリソースを集中できる環境づくりに繋げられる点も、ヘルプデスクAIを導入する大きなメリットです。

回答スピードと対応品質を安定させやすい

ヘルプデスクに対する質問や相談への対応を人が行っている場合、担当者の知識レベルや経験などによって、正確性や回答スピードにばらつきが生じがちです。ヘルプデスクAIの活用によって、学習済みのナレッジに基づいた回答を行えるため、属人化を排除し、回答スピードと対応品質を安定させやすい面があります。

またAIは即座に応答でき、質問する側が回答待ちにより業務を止めなければならない時間を短縮できます。

対応ログをナレッジとして蓄積できる

AIヘルプデスクでは、日々の問い合わせの内容や回答のやり取りをナレッジとして蓄積可能です。このように、運用を行う中で得られたログを社内の重要なナレッジとして蓄積・反映していくことにより、使用すればするほどAIの回答精度と解決率が向上していく点もポイントといえます。

ヘルプデスクAIで注意すべき課題

AIだけでは対応できない問い合わせがある

AIの進化は目覚ましいものがありますが、決して万能ではなく、AIのみでは対応ができない問い合わせもあります。例えば、個別性が高いシステムトラブルや例外的な処理が求められる業務、マニュアル化がまだ行われていない新たな質問などの場合、AIのみでの対応は難しくなります。

また、クレームの対応など感情的な配慮や柔軟な判断が必要なケースにもAIは不向きです。この点から、全てをAIに任せるのではなく、AIが対応しきれないものについては、有人対応にスムーズに引き継げるフローや連携のルールを設計しておくことが大切です。

誤回答や古い情報への対策が必要

生成AIが「もっともらしい嘘（＝ハルシネーション）」を出力するリスクを完全に排除できない点や、AIが参照するマニュアルや社内規程などが古いままだった場合、古い情報を参照して回答してしまうといった状況が発生します。

このような状況を防ぐには、定期的にドキュメントを更新するなどのように運用体制の構築が求められます。さらに、AIが回答を行う場合に「どの資料のどこを参照したのか」という根拠になる部分を明示するようにすれば、利用者が内容の正確性を確認できます。

機密情報・個人情報の取り扱いに注意する

ヘルプデスクAIを導入する場合には、機密情報や個人情報の取り扱いに注意する必要があります。入力内容はAIの学習に使わない、としていたとしても、入力内容が一定期間残る可能性があります。

このような点から、パスワードをはじめとする認証情報や個人情報、顧客情報、人事情報、契約条件といった内容については、入力を避けるべきであるといえます。

ヘルプデスクAIの選び方

FAQ・社内文書・チャットツールと連携できるか

AIの回答精度や利便性を高めるには、既存のシステムと連携できるかが鍵となります。そのため、現在運用しているFAQや社内文書などを読み込み、学習ができる機能があるかを確認してください。また、SlackやMicrosoft Teams、LINE WORKSなど、従業員が日常的に業務で使用しているチャットツールとの連携が可能であれば、従業員は新たな操作を覚える必要がなくなるために社内での定着率の向上も期待できます。

有人対応へスムーズに切り替えられるか

ヘルプデスクAIを導入する場合には、AIで全てを解決しようとするのではなく、一次対応をAIが行い、AIが回答できない場合や、ユーザーが人間によるサポートを希望する場合などは、有人対応にスムーズに切り替えられる仕組みがあるかも確認しておきたい部分です。

この場合、AIとのやりとりがそのまま共有されれば、質問者が同じ質問を繰り返し行う必要がないことに加えて、担当者もどのような状況かを素早く把握し、対応をスタートできます。

対応履歴を分析・改善に活かせるか

対応履歴を分析や改善に活かせるツールの導入によって、「AIがどの程度質問に正しく答えることができたか（解決率）」や「どのようなカテゴリの質問が多く寄せられているか」などデータの分析が行えるようになります。

対応履歴の分析を行うことにより、社内マニュアルの不足を補う、よくある質問から社内制度などの改善に活かすことも可能となります。このように、業務改善のヒントを得られるようなツールを選択することも大切です。

ヘルプデスクAIの導入事例

問い合わせ件数の削減を実現

株式会社大垣共立銀行では、問い合わせ先が不明確で担当者への転送が頻発していることに加えて、膨大なマニュアルの参照に手間がかかっており、対応側・質問側双方に業務負担がかかっている状態だったことから、AIヘルプデスクを導入しました。

導入後はFAQエージェントとドキュメントエージェント、有人対応を一本化することにより、問い合わせ件数を3〜4割削減しています。またMicrosoft Teamsへの組み込みを行うことで現場への定着を促し、AIと人が協働する問い合わせスキームの構築を行えました。

人事業務に関連した問い合わせへの回答をすぐに得られる

株式会社日立製作所では、利用しているAIヘルプデスクに生成AIを活用したドキュメント検索機能を導入しています。この導入により、人事業務に関連する問い合わせがある場合、社内ナレッジに基づいた回答をスピーディーに得られるようになります。

さらにこの機能により自動回答率を7割まで向上させることによって従業員の問い合わせ負担と人事部門の対応負荷の双方を軽減し、生産性向上への貢献を目指しています。

ヘルプデスクAIにおすすめの導入支援会社

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また、グループ企業ではWebサイト制作・業務システム導入のノウハウを多く保有していることから、業務システムとの連携や機能拡張アプリなどのニーズにも対応が可能です。

TMJ

TMJは、顧客企業が抱える課題や要望をヒアリングした上で、AIの活用領域について提案を行います。また、AIエンジンの選定から導入、運用に至るまでのプロセスについて支援を行っていくことが可能。顧客の業務と目標に合わせてカスタマイズしたAI導入計画を支援し、それぞれに合ったAI技術の選定・実装計画の提案が可能です。加えて、導入後も導入効果を定期的に測定した上で課題を抽出して、継続的に改善を実施します。

まとめ

ヘルプデスクAIは、よくある質問の自動回答や社内資料からの回答生成を行うことにより、担当者の負担の大幅な削減と均一な品質のサポートを提供できます。ただし、AIでは対応ができない個別案件への対応や誤った情報を提供するリスク、機密情報や個人情報の取り扱いには注意が必要となります。

導入にあたっては、既存のシステムや社内文書との連携、有人対応へのスムーズな切り替えが可能かといった点などを確認した上で、自社に合ったツールの選択が成功の鍵となります。