企業のWebサイトや社内ポータル、カスタマーサポートでは、「よくある質問（FAQ）」が重要な役割を果たします。
しかし、FAQを整備しようとすると、
「どのような質問を用意すればよいかわからない」
「回答文を一つずつ作成するのに時間がかかる」
「利用者によって質問の仕方が違う」
「FAQを作ったものの、必要な情報を見つけてもらえない」
「情報が更新されるたびにFAQを修正するのが大変」
といった課題が発生します。
そこで活用が進んでいるのが、生成AIを利用したFAQ自動生成です。
FAQ自動生成では、既存の文書やWebページなどをもとに、AIが質問と回答（Q&A）を生成できます。
さらに、生成するFAQを「誰が利用するのか」を考慮することで、利用者に合わせた質問や回答を作成することも可能です。
本記事では、FAQ自動生成とは何か、従来のFAQ作成との違い、活用方法、導入時のポイントを解説します。
FAQ自動生成とは、生成AIを活用して、企業が保有する文書やWebページなどの情報から質問と回答の組み合わせを自動的に作成する仕組みです。例えば、製品マニュアル、サービス説明資料、社内規程などには多くの情報が含まれています。
従来は担当者が資料を読み、
「利用者は何を質問するだろうか」
と考えながら、一つずつFAQを作成する必要がありました。
AIを利用すれば、元となる情報を解析し、その内容から想定される質問と回答を生成できます。
つまり、
情報を読む → 質問を考える → 回答を書く
というFAQ作成業務をAIで支援できるようになります。
FAQは一度作れば終わりではありません。
製品やサービスの変更、社内制度の改定、新しい問い合わせの発生などに合わせて継続的に改善する必要があります。
マニュアルや規程を確認しながら質問と回答を作成すると、大量のFAQを整備するために多くの工数が必要になります。
担当者がFAQを作ると、企業側が説明したい内容を中心に質問を設計してしまうことがあります。
しかし、実際の利用者が使う言葉や知識レベルは異なります。
例えば「パスワードを忘れた」という内容でも、
「パスワードを忘れました」
「ログインできません」
「パスワードを再設定したい」
「ログイン情報がわかりません」
など、さまざまな表現があります。
単純なキーワード一致だけでは、利用者が必要なFAQへ到達できないことがあります。
FAQを充実させること自体は重要ですが、数百件、数千件と増えていくと、一覧から必要な情報を探すことが難しくなります。
そのため、これからのFAQには「作る仕組み」だけでなく、必要な情報へ到達しやすくする仕組みも求められます。
FAQ自動生成では、一般的に次のような流れでQ&Aを作成します。
最初に、FAQ生成の根拠となる情報をAIへ与えます。
例えば、
製品マニュアル
サービス説明資料
業務マニュアル
社内規程
操作ガイド
Webページ
などです。
生成AIが登録された情報を解析し、重要な情報や利用者が疑問を持ちそうなポイントを抽出します。
解析した内容をもとに、AIがQ&Aを生成します。
これにより、担当者が資料を最初から読みながらFAQを一件ずつ作成する作業を減らせます。
生成AIが作成したFAQは、公開前に確認することが重要です。
回答内容や表現を確認し、必要であれば修正します。
特に社外向けFAQでは、AIによる完全自動公開ではなく、AIによる生成と人による承認を組み合わせることが重要です。
確認済みのFAQをWebサイト、社内ポータル、FAQシステムなどで提供します。
FAQ自動生成で重要なのが、利用者の視点です。同じ情報をもとにしても、利用者によって適切な質問と回答は変わります。
例えば学校に関する情報であれば、
小学生
保護者
教師
学校職員
では、質問の内容や使う言葉が異なります。
小学生向けであれば、難しい専門用語を避けた質問と、子どもにも理解できる回答が適しています。
一方、教職員向けであれば、より詳細な制度や手続きを含めた回答が必要になるでしょう。
企業でも同じです。
顧客、営業担当者、管理部門、新入社員、管理職などによって、必要な情報や質問方法は異なります。
そのためFAQ自動生成では、単純に大量のQ&Aを生成するだけでなく、「誰のためのFAQなのか」を設定することが重要です。
従来のFAQでは、利用者が検索窓へキーワードを入力して情報を探す方法が一般的でした。
しかし利用者自身が、
「何を検索すればよいかわからない」
こともあります。
そこで有効なのが、FAQ同士の意味的な関連性を利用した情報探索です。
例えば、
「有給休暇は何日前までに申請すればよいですか？」
というFAQを見た利用者は、続いて、
「半日単位でも取得できますか？」
「申請後に変更できますか？」
「取得できる日数は何日ですか？」
といった疑問を持つ可能性があります。
AIがFAQ同士の意味的な関連性を分析できれば、現在閲覧しているFAQに関連する質問を提示できます。
これにより、
検索 → 回答 → 関連FAQ → 次の回答
という情報探索が可能になります。
利用者が毎回検索キーワードを入力しなくても、必要な情報へたどり着きやすくなります。
FAQ自動生成は、社外向けカスタマーサポートだけでなく、社内業務にも活用できます。
カスタマーサポートでは、製品・サービスのマニュアルから顧客向けFAQを生成できます。
社内ヘルプデスクでは、人事・総務・情報システム部門などに寄せられる問い合わせへのFAQを整備できます。
人事・労務では、就業規則、福利厚生、休暇制度などから従業員向けFAQを作成できます。
製品サポートでは、操作マニュアルや技術資料から利用者向けQ&Aを作成できます。
教育・研修では、教材や研修資料から受講者の理解度に合わせたQ&Aを生成できます。
AIによるFAQ自動生成を導入する際には、生成件数だけを見るのではなく、運用まで考える必要があります。
特に重要なのは、情報源、対象利用者、承認、検索性、更新性です。
AIが何を根拠に回答を生成しているのか。
誰向けのFAQなのか。
生成された内容を誰が確認するのか。
利用者が必要なFAQへ簡単に到達できるか。
元情報が変更されたときにFAQをどのように更新するか。
これらを含めて設計することで、FAQを「作るだけ」の仕組みから、継続的に活用できるナレッジ基盤へ発展させることができます。
chai+では、文書をアップロードしたり、WebページのURLを指定したりすることで、その情報をもとにFAQのQ&Aを生成できます。
特徴の一つが、FAQを利用する対象者に応じたQ&A生成です。
例えば、同じ情報でも対象者を変えることで、質問の表現や回答の説明レベルを調整できます。
さらに、生成されたQ&Aについて確認・修正する承認プロセスを設けることで、AIが生成した内容をそのまま公開するのではなく、人が内容を確認したうえで利用できます。
chai+のFAQでは、Q&Aを単独の情報として扱うだけではありません。
AIによってQ&A同士の意味的な関連性をスコアリングし、現在閲覧している質問と関連性の高いFAQを提示できます。
これにより、利用者は文字を入力して検索を繰り返さなくても、関連する質問をたどりながら情報を探索できます。
従来の、
キーワードを入力する → FAQを探す
という利用方法から、
質問を見る → 回答を理解する → 関連する質問を選ぶ → さらに理解する
という探索型のFAQ体験へ変えることができます。
文書やWebページなどの情報をAIが解析し、その内容から想定される質問と回答を生成する仕組みです。FAQ作成に必要な作業を効率化できます。
対応するサービスであれば可能です。文書を登録し、その内容をもとにQ&Aを生成します。
URLの読み込みに対応したFAQ生成サービスでは、Webページの情報をもとにQ&Aを生成できます。
対象者を設定できる仕組みであれば可能です。同じ情報源でも、顧客、従業員、子ども、専門家など、対象者に応じて質問や回答の表現を調整できます。
重要なFAQについては、人による確認を推奨します。誤った情報や不適切な表現がないか確認し、必要に応じて修正してから公開する運用が適しています。
大量のFAQを単純に一覧表示すると探しにくくなる可能性があります。意味検索や関連FAQのレコメンドなどを組み合わせることで、情報へ到達しやすくできます。
利用できます。人事、総務、情報システム、営業支援など、社内に繰り返し発生する問い合わせへの活用が考えられます。
FAQ自動生成は、主に質問と回答というナレッジを作成・整備する仕組みです。AIチャットボットは、利用者からの質問に対して会話形式で回答するインターフェースです。両者を組み合わせることで、FAQの整備と問い合わせ対応の双方を効率化できます。
FAQ自動生成によって、これまで担当者が時間をかけて行っていた質問の洗い出しや回答文作成を効率化できます。
一方で、本当に重要なのはFAQを大量に作ることではありません。
必要な人に、必要な情報を、理解しやすい形で届けられることです。
対象利用者に応じたQ&A生成、人による確認・承認、意味的に関連するFAQへの誘導などを組み合わせることで、FAQは単なる「よくある質問一覧」から、利用者自身が必要な情報を探索できるナレッジ基盤へ変わります。
既存の文書やWebページを活用してFAQを生成し、対象利用者に合わせたQ&Aを整備。
さらに、関連するFAQをAIが提示することで、利用者が検索を繰り返さなくても必要な情報へたどり着ける環境を構築できます。