生成AIで社内問い合わせを自動化｜業務効率が劇的に変わる最新ヘルプデスク導入術とは？

この記事でわかること

• 社内問い合わせ業務の現状課題と、生成AI（LLM）による自動化の基本仕組み・特徴
• FAQ自動応答／履歴学習／Teams・Slack等との連携など、生成AIヘルプデスクの主な機能と従来型チャットボットとの違い
• 対応工数削減・品質標準化・ミス/漏れ防止・ナレッジ共有促進など、導入による具体的なメリット
• スモールスタートから全社展開までの導入3ステップ
• 情報漏洩対策・権限管理・API連携範囲の設計・誤回答対策などの注意点と、定着化のポイント

執筆者

M-SOLUTIONSメディア編集部

日々の業務に追われる中「また同じ質問？」「担当者がいないと対応できない…」といった社内問い合わせに頭を悩ませていませんか？

多くの企業では、繰り返される定型的な質問や属人化した対応が業務効率を著しく下げる原因となっています。

こうした課題を解決する手段として、注目を集めているのが生成AIを活用した社内問い合わせの自動化です。
ChatGPTなどの大規模言語モデルの進化により、柔軟かつ正確な応答が可能になり、従来のチャットボットでは実現できなかった効率化と品質向上が現実のものとなっています。

本記事では生成AIによる問い合わせ対応の仕組みや導入ステップ、注意点から成功事例までを網羅的に解説します。
社内ヘルプデスクの刷新を検討している方はもちろん、ナレッジ共有に課題を感じている方にとっても必読の内容です。生成AIの力で社内業務の生産性を劇的に向上させる方法を学んでいきましょう。

なお生成AIについて理解を深めたい方は以下の参考記事もあわせてご確認ください。

生成AIの種類は？2025年に知っておきたい7タイプの特徴と使い分けを徹底解説

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生成AIによる社内問い合わせの自動化とは？

社内の問い合わせ対応は企業規模や業種を問わず多くの現場で共通する悩みの一つです。
特に人事・総務・IT部門など、バックオフィスに属する部署では繰り返し発生する定型的な質問への対応が大きな負担となってきました。
こうした課題に対し、近年注目されているのが生成AIを活用した問い合わせ対応の自動化です。

生成AIは人間のような自然な対話を可能にする技術であり、従来のチャットボットでは難しかった柔軟な対応や文脈理解に優れています。
本章では社内問い合わせ業務の現状と課題を整理したうえで、生成AIによる自動化の基本的な仕組みや機能について解説します。

社内問い合わせ業務の現状と課題

日々発生する社内からの問い合わせは現場の業務効率に大きな影響を与える存在です。
特に繰り返しの多い質問や、属人化した対応体制が課題として挙げられます。

ここでは社内問い合わせ業務に潜む3つの代表的な課題を紹介します。

繰り返しの質問対応で業務が圧迫されている

「有給申請の方法は？」「社内Wi-Fiのパスワードは？」といった定型的な問い合わせ内容は日常的に多くの社員から寄せられるものです。
しかしその都度人の手で対応していると担当者の工数がかさみ、本来の業務が圧迫されてしまいます。

単純作業の繰り返しが人的リソースを不必要に消耗させているのが現状です。

属人化による引き継ぎの困難さ

問い合わせ対応が特定の社員に依存している場合、異動や退職などによって対応ノウハウが失われてしまうリスクがあります。

また新しい担当者への引き継ぎもスムーズにいかず、業務の属人化がさらなる非効率を招く要因となります。
属人化は情報共有の障壁にもなり、組織全体の生産性低下を引き起こしかねません。

バックオフィス部門に問い合わせが集中しがち

人事、総務、情シスなどのバックオフィス部門は社内の問い合わせ対応の窓口となることが多く、本来の業務に集中できない状態に陥るケースが少なくありません。

特に繁忙期やトラブル発生時には問い合わせ件数が急増し、処理しきれずに対応漏れや品質のばらつきが生じることもあります。

生成AIによる社内お問い合わせ自動化の主な機能とは？

生成AIを活用した社内問い合わせの自動化は単なる自動応答にとどまらず、過去の問い合わせ履歴の活用や社内ツールとのシームレスな連携など、柔軟で実用的な機能が多く備わっています。

この章では生成AIによって実現できる主な機能を3つの観点から紹介します。

よくある質問への即時自動応答ができる

生成AIの最大の特徴は事前に学習させたFAQやナレッジをもとに、人間のように自然な文体で即座に回答を返せる点です。
例えば「経費精算の提出期限はいつ？」という質問に対しても、曖昧な表現や言い回しを含む質問文を理解し、適切な回答を提示できます。

これにより従来は人が一つずつ対応していた定型的な問い合わせに対して、24時間365日、自動で迅速に応答できる環境が整います。
社員は必要な情報にすぐアクセスでき、対応側の負担も大幅に軽減されます。

過去の問い合わせをもとに最適な回答を導き出せる

生成AIは過去に蓄積された問い合わせデータや対応履歴を学習対象に組み込むことで、精度の高い回答を生成できます。
つまり類似する過去の問い合わせパターンをもとに、最適な応答を導くことが可能です。

これによりナレッジの散在による情報の見落としや、対応者ごとのばらつきといった問題を解消できます。
また、定期的なナレッジの更新を行うことで、AIの回答精度を継続的に高める運用も可能です。

TeamsやSlackなどと連携して回答を通知できる

生成AIはMicrosoft TeamsやSlackといった社内チャットツールと連携可能な点も大きな利点です。
AIによる回答を社員が普段利用しているツール上でリアルタイムに受け取れるため、新たなツール導入の負担もありません。

例えばSlackで「有休の残日数を確認したい」と入力すれば、生成AIが人事データベースと連携して回答を表示するといった運用が実現可能です。
既存の業務フローに自然に組み込むことが、業務定着や利用率の向上に直結します。

なぜ今、生成AIでの問い合わせの自動化が注目されているのか

生成AIによる社内問い合わせの自動化はここ1〜2年で急速に導入が進み、多くの企業で成果を上げ始めています。
その背景には生成AI技術の進化だけでなく、ビジネス現場における課題の複雑化や人材不足への対応といった、企業を取り巻く環境の変化も大きく影響しています。

この章では生成AIが注目される理由を3つの視点から紐解き、従来のチャットボットとの違いや導入しやすさといった利点を解説します。

生成AIの進化とビジネス現場への浸透

従来のAI技術と比べ、生成AIは自然言語処理の精度が格段に向上しており、より人間らしい会話の文脈理解や柔軟な回答生成が可能になっています。

特にChatGPTをはじめとする大規模言語モデルの登場により、生成AIの導入が身近なものになってきました。
専門的な設定や複雑なプログラミングを行わなくてもすぐに実用的なレベルの回答が得られる点が、多くの企業から高く評価されています。

その結果、ヘルプデスク業務やナレッジ活用といった分野でも実務レベルで使える性能を持つツールとして注目を集め、実際の業務に導入する企業が増えてきました。

従来型チャットボットより優れた柔軟な対応力

これまで多くの企業で導入されていたシナリオ型チャットボットは、あらかじめ決められた選択肢に基づく応答しかできず、少しでも異なる表現が入力されるとうまく答えられないという問題がありました。

一方、生成AIは入力された文脈を理解し、ユーザーの意図に応じた柔軟な回答を生成できるため想定外の質問や言い回しにも対応可能です。
例えば「経費申請の締切っていつだっけ？」と「経費っていつまでに出せばいい？」という表現の違いも問題なく処理できます。

このような表現の多様性への対応力は、従来型チャットボットにはない大きな優位性です。

既存の社内ツールとの容易な連携

生成AIはSlackやTeams、LINE WORKS、Chatworkなどのコミュニケーションツールだけでなく、Google WorkspaceやMicrosoft 365、各種ナレッジ管理ツールとのAPI連携も容易です。
これにより既存のIT環境を大きく変更することなく、最小限の工数で導入・運用が可能になります。

またクラウド型のサービスであることが多いため、オンプレミスの環境にも適応できる柔軟性があり、セキュリティポリシーが厳しい企業でも段階的な導入がしやすいという特徴もあります。

社内問い合わせで生成AIを活用するメリットとは？

生成AIを社内問い合わせ対応に活用することは、単なる作業の代替にとどまりません。
対応品質の安定化、ヒューマンエラーの防止、ナレッジ共有の促進など、組織全体の業務効率と情報管理に大きな価値をもたらします。

この章では生成AI導入によって得られる主なメリットを３つの視点から解説します。

対応工数の削減と品質の標準化

生成AIの活用により社内からの定型的な問い合わせへの対応を自動化できるため、対応者の工数を大幅に削減できます。
例えば「勤怠打刻の修正方法」や「社内Wi-Fiの再設定手順」など、何度も繰り返される質問をAIが即時に処理することで対応にかかる時間と労力を最小限に抑えることが可能です。

さらに誰が対応しても同じ内容・同じ品質の回答が得られるため、属人化の解消と回答の品質均一化にもつながります。
これにより業務の平準化と生産性の向上が同時に実現できます。

人的ミスと対応漏れの防止

人手による問い合わせ対応では、忙しさから回答ミスや対応の遅れ、抜け漏れが起こることも少なくありません。
生成AIを活用すればあらかじめ設定された知識データベースに基づいて正確に回答できるため、ヒューマンエラーの防止につながります。

またAIは24時間稼働できるため、夜間や休日でも社員が自己解決を図れる環境を整えられます。
結果として、問い合わせ対応にかかるリスクとコストの低減が期待できます。

ナレッジ共有の促進と業務の効率化

生成AIが一次対応を担うことでヘルプデスク部門は複雑な問い合わせや高度な判断を要する案件への対応に集中できるようになります。
これにより対応スピードと品質の両方が向上し、社内からの満足度も高まる傾向があります。

またAIが問い合わせの履歴や内容を整理・記録してくれるため、対応ログの可視化と業務の属人化防止にも貢献します。
サポート部門全体の運用レベルが底上げされることは、企業全体の生産性に直結するでしょう。

生成AIによる社内問い合わせ自動化の導入ステップ

生成AIの社内導入は一気に全社展開するのではなく、段階的にスモールスタートから始めて徐々に展開していくアプローチが効果的です。
いきなり大規模に展開してしまうとナレッジの整備不足や運用体制の未整備が原因で、現場に定着しないケースも少なくありません。

本章では実際に成果を出している企業の多くが実践している3ステップの導入プロセスを紹介します。

ステップ1：よくある問い合わせをAIで自動対応できるか試してみる

最初のステップではまず社内で頻出する定型的な問い合わせを洗い出し、それらを生成AIで対応できるかをテストします。
例えば「勤怠申請の締切は？」「社用PCのパスワード再発行方法」など、ルール化しやすく回答が明確な内容が対象です。

この段階で重要なのは問い合わせパターンの収集とナレッジの整備です。
回答の正確性をチェックしながら、小さく試すことでリスクを抑えつつ、実運用に向けた改善ポイントを把握できます。

ステップ2：小規模な現場でAIを試し、改善点を洗い出す

次のステップでは特定の部署やプロジェクトチームなど、小規模な単位で実際に生成AIを運用してみます。
ここではAIがどのような問い合わせに強いか、逆に人の判断が必要なケースは何かなどを把握し、実用上の課題を洗い出すことが目的です。

また実際に使う社員からフィードバックを集めることで、現場目線での運用改善にもつながります。
UI/UXの改善、ナレッジの補完、通知のタイミング調整など、この時点で丁寧に対応しておくことで、後の全社展開がスムーズになります。

ステップ3：社内全体へAIを展開し、運用体制を整える

テスト運用で得られた知見をもとにナレッジデータの整備やガイドラインの作成、社内向けのマニュアル整備などを行い、運用の展開に向けた準備を進めます。
このとき重要なのは、AIを使う目的やメリットを全社にしっかりと伝えることです。

またヘルプデスクや情シスなどの支援部門と連携しながら運用体制の確立とPDCAの構築を行うことで、導入後の定着と継続的な改善を実現できます。

生成AIによる社内お問い合わせ自動化の注意点と導入時のよくある落とし穴

生成AIを社内に導入する際は機能や効果ばかりに目が向きがちですが、運用面や情報管理のリスクに対する対策が不十分だとトラブルや定着失敗の原因になります。
特に社内問い合わせ対応では個人情報や機密情報に触れるケースも多いため、慎重な設計が求められます。

この章では生成AIで社内お問い合わせの自動化を導入する際に注意すべき4つの落とし穴と、その対策について解説します。

情報漏洩を防ぐための取り扱いに気を付ける

生成AIは入力された情報をもとに応答する仕組みのため、扱うデータ次第では情報漏洩のリスクが伴います。
社員が個人情報や機密事項を入力してしまうと、他のユーザーへの回答に反映される恐れがあります。

これを防ぐには入力してはいけない情報を社内で明確にし、マニュアルでルールを共有しておくことが必要です。
あわせて生成AIの提供元のデータ管理体制や保存ポリシーも確認し、運用前に情報の扱い方を整理しておくことが安全な運用につながります。

セキュリティ設定やアクセス権の管理を徹底する

生成AIを導入する際には誰がどの情報にアクセスできるかを正しく制御する仕組みが求められます。
アクセス制限が甘いと情報漏洩や誤操作の原因になり、問題が起きた際にも原因追跡が難しくなります。

複数の部署が利用する場合は閲覧範囲や操作権限を役割ごとに分け、利用ログも取得できるようにしておきましょう。
適切なアクセス管理を行うことで、安全性と透明性の高い運用が可能になります。

生成AIの種類は？2025年に知っておきたい7タイプの特徴と使い分けを徹底解説

参考

連携範囲や利用ルールを定めずにAPI接続しない

生成AIはSlackやTeams、LINE WORKS、Chatworkなどと柔軟に連携できますが、接続範囲を明確にしないまま導入を進めると意図しない情報がAIに渡ってしまう可能性があります。
とくにAPI連携時にはどの情報が取得・活用されるのかを事前に把握しておくことが不可欠です。

導入前に連携内容を整理し運用範囲を関係者間で共有することで、誤った利用や情報漏洩のリスクを避けることができます。
利便性に偏らず、確認と設計を丁寧に行うことが重要です。

AIの誤回答をそのまま信用しない

生成AIは自然な文章で回答を返せますが内容が事実と異なることもあり、誤った情報をそのまま使うと業務ミスや混乱を招く恐れがあります。
こうしたハルシネーションは、モデルの精度にかかわらず一定の確率で発生します。

そのためAIの回答を人がチェックする仕組みを取り入れることが重要です。導入初期はAIの傾向を把握し、特に注意が必要な質問を洗い出すことで安全性が高まります。
回答の根拠を示す設計を行えば、利用者自身の判断もしやすくなるでしょう。

生成AIのハルシネーションとは？発生原因と業務での具体的対策を徹底解説

参考

社内問い合わせの自動化を定着させるポイント

生成AIを活用した社内問い合わせ対応は、導入すればすぐに定着するわけではありません。
システムがどれだけ優れていても、社員が「使いたい」と思わなければ形だけのツールで終わってしまいます。

問い合わせ対応を本質的に効率化するには、導入目的を社内全体に明確に伝え、使い続けてもらえる仕組みづくりが不可欠です。
この章では社内で生成AIによる問い合わせ自動化を定着させるために重要な3つの視点から解説します。

導入目的と活用範囲を明確にする

まず最初に必要なのは生成AIを何のために導入するのかを明確にすることです。
問い合わせ対応を効率化したいのか、属人化を解消したいのか、それともナレッジを一元化したいのかといった、導入の狙いを具体的に示すことが求められます。

またどの業務・部署でどこまでAIを活用するのかという活用範囲も事前に共有することで、社員が「このAIはどのような時に使えば良いのか」と迷わず判断できるようになります。
目的と活用範囲の両方が曖昧なまま導入してしまうと、ツールの存在意義が社内に伝わらず、活用が進まない原因になります。

ナレッジの整備とアップデートを仕組み化する

生成AIの性能は与えられた情報の質と鮮度に大きく左右されます。導入初期に一度ナレッジを登録するだけでは不十分であり、その後も継続的な見直しや追加が不可欠です。

例えば新しい社内制度が始まったりルールが変更された場合に情報が更新されなければ、AIは古い回答を返してしまう可能性があります。
そのためナレッジを定期的に更新できる体制をつくり、AIの精度と信頼性を保つ仕組みを整えることが必要です。

情報の更新に関しては人事や総務など該当部門と連携しながら、業務変更が発生した際には速やかにAIの学習データも見直す運用が望ましいと言えます。

現場の声を取り入れながら継続的に改善する

実際に生成AIを使うのは現場の社員です。ツールの操作性や回答の質に関するフィードバックを継続的に収集し、それをもとに改善を加えていくことが定着を促進するうえで極めて重要です。

例えば回答がわかりにくい、欲しい情報にたどり着けない、といった声が上がった場合はナレッジの表現や導線の改善が必要になります。

また社員の使用状況を定期的に分析し、どの時間帯に利用が多いか、どのような質問が集中しているかを把握することでAIの活用効果を可視化しやすくなります。
現場の意見を積極的に取り入れ、ツールのアップデートに反映していく姿勢が、社内での信頼と利用促進につながります。

業種別・会社規模別の生成AIによる社内問い合わせの自動化ツールの選び方

生成AIを活用した社内問い合わせ対応ツールにはさまざまな種類があり、どれを選ぶかによって導入効果や運用のしやすさが大きく変わります。
特に業種や企業規模によって、求められる機能や導入のしやすさは異なります。

自社の課題や環境に合ったツールを選定することが、スムーズな運用と効果的な結果を生み出します。
この章では企業の属性ごとに重視すべきポイントを整理し、ツール選定の視点を紹介します。

大企業は既存システムとの連携性を優先する

従業員数が多く複数のシステムやツールをすでに運用している大企業では、生成AIツールがそれらと連携できるかどうかが最も重要な判断材料になります。

例えば社内ポータルやワークフローシステム、人事情報システムなどとデータ連携ができなければ、問い合わせ対応の自動化による効果は限定的になってしまいます。

またセキュリティ要件や管理体制が厳格であることが多いため、導入にあたってはプライバシー保護やアクセス制御の仕組みが整っているかもあわせて確認する必要があります。
自社のITガバナンスに適合するかどうかという観点で、システム連携性の高い製品を選ぶことが重要です。

中小企業は手軽さとコストパフォーマンスを重視する

中小企業にとっては少人数の組織でも無理なく導入・運用できる手軽さがポイントになります。
初期設定が複雑だったり専門知識が必要だったりすると、運用担当者の負荷が大きくなり、活用が進まなくなる可能性があります。
そのためノーコードまたはローコードで運用でき、直感的な操作が可能な製品が好まれます。

さらに導入コストや月額料金の負担感も重要な判断基準です。
スモールスタートが可能で、必要な機能だけを選んで契約できる柔軟なプランが用意されているかどうかは継続利用のしやすさにも大きく影響するでしょう。

業種ごとの問い合わせ内容に合った機能を選ぶ

企業の業種によって社内で発生する問い合わせの内容は大きく異なります。
例えばIT部門ではシステムのトラブル対応やツールの操作方法に関する問い合わせが多く、人事・総務部門では就業規則や社内申請に関する質問が中心となります。

医療や製造業など現場作業が中心の業種では、非デスクワーカーでも使いやすいインターフェースが求められます。
そのため自社の業務内容に即した回答テンプレートや機能があるか、対応画面がモバイルやタブレットでも操作しやすいかといった視点で、ツールの使い勝手を確認することが大切です。

誰がどのような環境で使うのかを具体的に想定しておくことで、現場で使われるツールを選定しやすくなるでしょう。

IT・システム部門では技術サポート対応が中心

IT部門ではシステム不具合やネットワークトラブル、パスワードの再発行など、技術的な問い合わせが多く発生します。
中には個別対応が必要な内容もありますが、基本操作や対応フローなど定型的なものも少なくありません。

生成AIに過去のマニュアルやQ&Aを取り込むことで、これらの質問に即時対応できます。
利用者が自己解決できるよう、情報提示の速さやナレッジの更新性が求められます。

人事・総務系は社内ルール・手続き系のFAQが多い

人事や総務には福利厚生や就業規則、各種申請方法に関する質問が頻繁に寄せられることが多いでしょう。
内容は明文化されていても質問の表現が人によって異なるため、柔軟な言語処理が必要です。

生成AIなら制度やルールに基づいた正確な回答が可能です。また制度変更に応じてナレッジを更新すれば、常に最新情報での対応も実現できます。

医療・製造業などは現場起点の問い合わせ対応が重要

医療や製造現場では現場スタッフが業務中に即時で確認できる環境が求められます。
デスクワークが中心ではないため、スマートフォンやタブレットに最適化された画面設計が重要です。

現場で多いのは安全マニュアルや設備の使い方、医療システムの操作手順などです。生成AIに現場向けナレッジを組み込むことで、作業中でも素早く必要な情報にアクセスできます。

まとめ

生成AIを活用した社内問い合わせの自動化は、対応の属人化や業務負担といった課題を解決する有効な手段です。
よくある質問への即時対応や、ナレッジの再活用を通じて、業務効率や対応品質の向上が期待できます。

一方で情報管理や誤回答への備えなど、導入にあたって注意すべき点も少なくありません。
小規模な部門から試行し、現場の意見を反映しながら徐々に改善を重ねていくことでスムーズな導入と運用が実現できます。

適切なツールを選び、現場の声を反映しながら運用を続けることで社内に定着させやすくなるでしょう。

なお弊社では、AIを簡単かつ安全に活用できるサービス「Smart at AI」を提供しています。

Smart at AIはkintoneと連携することで、kintoneというデータベースの情報を簡単・安全・効率的にAI活用できるサービスです。
業務に合わせた活用方法のご提案なども可能ですので、AI活用で業務改革を実現したい企業の方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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