社内問い合わせを減らすには、問い合わせを種類ごとに分け、答えが社内資料に書いてある定型質問をAIに任せ、AIが答えられない質問だけを担当部署へ引き継ぐ仕組みを作る。経費精算の締切、PCのアカウント、休暇の申請方法といった繰り返しの質問は、規程やマニュアルを読み込ませたAIでも答えられる。担当者に残るのは、個別の判断が必要な相談だけになる。
本記事では、情報システム・人事・総務の担当者が社内問い合わせを減らすための手順を、どの質問をAIに任せるかの判断、削減効果の試算方法、効果を測る指標の順に整理する。後半では、社内向けの問い合わせ対応にAIを使っている3業種の実測データも紹介する。
この記事の要点
社内問い合わせが減らないのはなぜか
社内問い合わせの多くは、答えがどこかの資料にすでに書いてある。それでも担当部署に質問が届くのは、次のような状態が重なっているからである。
- 同じ質問が何度も届く：申請方法、規程、端末、アカウントなどの定型質問が毎日繰り返される
- 資料はあるのに見つからない：保存場所や資料名がわからず、結局担当部署へ聞いている
- 回答が特定の担当者に集中する：ベテランしか答えられず、その人が不在だと止まる
- 社員が情報を探す時間が長い：必要な情報にたどり着くまでに時間がかかり、聞いたほうが早いと判断される
つまり、問題は資料がないことではなく、資料と質問がつながっていないことにある。社内ポータルやFAQページを作っても問い合わせが減らないのは、社員が「何という資料のどこを見ればよいか」を知らないまま探すことになるからだ。社員が普段の言葉で質問し、AIが資料から該当箇所を探して答える仕組みは、このつながりを補う。
AIに任せられる社内問い合わせ・任せないほうがよい問い合わせ
判断の基準は一つで、「答えが資料に書いてあるか」である。資料に答えがある質問はAIに任せ、個別の事情や判断が必要な相談は人が受ける。部門ごとの代表的な例は次のとおり。
| 部門 | AIに任せやすい質問（資料に答えがある） | 人が対応したい相談 |
|---|---|---|
| 情報システム | アカウントの発行・パスワード再設定の手順、端末の設定、社内システムの使い方 | 障害の切り分け、権限の個別付与、セキュリティ事故の疑い |
| 人事 | 休暇の種類と申請方法、就業規則の内容、入社・退社の手続き | 評価や処遇の相談、休職・復職、ハラスメントなどの相談 |
| 総務・経理 | 各種申請の方法と締切、福利厚生の内容、社内ルール、経費精算の手順 | 規程にない例外の承認、金額や契約に関わる判断 |
| 店舗・現場の支援 | 運営マニュアルの内容、本部への申請方法、機材の操作手順 | クレーム対応の判断、マニュアルにない緊急時の判断 |
右の列の相談は、AIに答えさせようとするのではなく、AIが「担当部署へおつなぎします」と案内して引き継ぐ設計にする。AIで受けた会話の内容を担当者に引き継げれば、社員が同じ説明を繰り返す負担もなくなる。
社内問い合わせを減らす6つの手順
｜ 手順1：1か月分の問い合わせを集めて分類する
メール、チャット、電話のメモなどから、直近1か月の問い合わせを集める。それを「アカウント」「申請」「休暇」のようなテーマに分け、件数の多い順に並べる。上の表を使って、各テーマを「資料に答えがある」「人の判断が必要」に分けておくと、AIに任せられる範囲が見える。
｜ 手順2：問い合わせの多いテーマの資料をそろえる
件数の多いテーマについて、答えの根拠になる規程・マニュアル・既存のFAQを集める。最初からすべての資料を登録する必要はなく、問い合わせの多い業務に関係する資料だけで始められる。古い版が混ざっていると矛盾した回答の原因になるため、最新版かどうかだけは確認しておく。資料の整理の仕方は「社内FAQ自動化のナレッジベース完全ガイド」で詳しく解説している。
｜ 手順3：一部門・一業務からAIを使い始める
全社一斉に始めると、効果が見える前に準備の負担が膨らむ。情報システム、総務、人事のうち問い合わせが最も多い部門から始め、実際に届いた質問で回答の正しさを確かめる。目安として、定型的な問い合わせが月50件以上ある業務は効果を出しやすい。
｜ 手順4：社員が普段使うツールから質問できるようにする
新しい画面を開く手間があると、社員は結局いつもの担当者にチャットで聞いてしまう。Microsoft TeamsやSlackなど、社員が毎日開いているツールの中に質問窓口を置くと、「まずAIに聞く」が習慣になりやすい。問い合わせを受けた担当者が、回答と一緒に「この質問はAIにも聞けます」と案内するのも一つの方法である。
｜ 手順5：答えられなかった質問を毎週確認して資料を足す
AIが答えられなかった質問は、資料が足りていない場所を教えてくれる。週に一度、未解決の質問とよく聞かれる質問を確認し、該当する資料を追加・更新する。この繰り返しで、AIが答えられる範囲は運用の中で広がっていく。
｜ 手順6：効果を数字で確認して対象を広げる
次の章で紹介する指標で効果を確認し、成果が出た部門の進め方を次の部門に広げる。制度改定や組織変更のたびに資料を更新する担当者と時期も、この段階で決めておく。
削減効果の試算方法と、効果を測る指標
｜ 導入前の試算：件数×対応時間で考える
削減効果は、「AIに任せられる問い合わせの件数」×「1件あたりの対応時間」で概算できる。たとえば、資料に答えがある定型質問が月200件、1件の対応に平均10分かかっているとすると、担当者の時間は月2,000分（約33時間）になる。このうちAIが答えた分が、担当者の手から離れる時間の目安である。
ここに、社員が資料を探したり回答を待ったりしている時間の削減も加わる。数字は自社の実態に置き換えて計算してほしい。chai+では、導入効果を試算できる導入効果の試算ページも用意している。
｜ 導入後に測る4つの指標
AIの利用回数が多くても、担当部署への問い合わせが減っていなければ効果は出ていない。次の4つを月ごとに確認する。
| 指標 | 意味 |
|---|---|
| 自己解決率 | 社員がAIやFAQで、担当部署へ聞かずに解決できた割合 |
| 問い合わせ件数 | 担当部署へ届いた件数の推移 |
| 引き継ぎ率 | AIで解決できず、担当部署へ引き継いだ割合 |
| 対応工数・検索時間 | 担当者の回答時間と、社員が情報を探す時間の削減幅 |
導入前の1か月を基準にし、導入後の同じ期間と比べると変化がわかりやすい。引き継ぎ率が高いテーマは、資料が足りていないか、そもそも人が対応すべき相談であるかのどちらかなので、手順5の見直しの材料になる。
実測データ：社内向けの問い合わせにAIを使った3業種の回答率
chai+を実運用している業種のうち、社内向けの問い合わせ対応に使っている3業種のデータを紹介する。いずれも、問い合わせのうち9割以上にAIが回答している。
| 業種 | 主な用途 | 問い合わせ数 | 回答数 | 回答率 |
|---|---|---|---|---|
| エンタメ・娯楽 | アルバイト・契約社員向けの教育、業務オペレーション | 663件 | 629件 | 95％ |
| レジャー・旅行／観光・イベント | 社内業務の問い合わせ（社内システム、社内ルールなど）と、来場者からの問い合わせ | 752件 | 706件 | 94％ |
| 建設・不動産 | Teamsを使った社内外のヘルプデスク | 614件 | 563件 | 92％ |
出典：chai+公開情報（業種別の実運用データ）。回答率は、問い合わせ数のうちAIが回答した件数の割合。レジャー・旅行と建設・不動産は、社外からの問い合わせも含む件数。学習データの整備状況によって変動する。
エンタメ・娯楽では、カラオケ「ビッグエコー」を展開する株式会社第一興商が、店舗から本部への問い合わせに答える社内ヘルプデスクとしてchai+を導入している。接客手順・機材・料金・締め作業など、店舗スタッフの質問の多くはマニュアルに答えがあり、AIが答えなかったのは663件中34件だった。導入の経緯は第一興商のインタビューで紹介している。全9業種のデータは「RAG構築の方法は3つ」の記事にまとめている。
社内問い合わせを減らす取り組みでよくある失敗
｜ 資料が足りないまま全社に公開する
最初に使ったときに答えが返ってこないと、社員は「聞いても無駄」と感じて元の担当者に聞くようになる。全社に案内する前に、問い合わせの多いテーマについては資料がそろっていることを確かめておく。
｜ 資料を更新する担当者を決めていない
制度改定のあとも古い規程が残っていると、AIは古い内容のまま答えてしまう。「制度が変わったら、誰が、いつ資料を差し替えるか」を決めておく。
｜ すべての質問にAIで答えようとする
個別の判断が必要な相談までAIに答えさせると、誤った案内や不信感につながる。AIが答えられない質問を担当部署へ引き継ぐ流れまで含めて設計することで、社員は安心してAIに聞けるようになる。
chai+で社内問い合わせを減らす仕組み
chai+は、デフィデ株式会社が提供する法人向けのRAG（社内資料を検索して回答する生成AI）である。総務・人事・情シスの社内ヘルプデスクとして、本記事の手順を次の機能で支える。
- 既存の資料だけで始められる：PowerPoint・Excel・Word・PDF・TXTなどの資料をアップロードするだけで、AIが回答できるようになる。FAQを一から作り直す必要はない
- 回答に根拠を表示する：回答と一緒に、根拠となった資料名と該当箇所を表示する
- 答えられない質問は引き継ぐ：AIで解決できない場合は、会話履歴付きで担当部署へ引き継げる
- 普段のツールから質問できる：MS Teams、LINE、Slack、Chatwork、LINE WORKSなどから質問できる
- 質問の傾向がわかる：よく聞かれる質問や答えられなかった質問を集計し、資料の改善につなげられる
- 資料の差し替えで回答が更新される：制度が変わったら、資料を差し替えるだけで回答に反映される
- 承認したFAQだけで答えることもできる：社内資料からAIが質問と回答の候補を作り、管理者が承認したものだけを公開するFAQボット（FAQ自動生成）も選べる
- 部門ごとに分けて管理できる：部門別・用途別にボットを作り、参照する資料と回答方針を分けられる。元の資料に設定したアクセス権限は、検索・回答でも引き継がれる
登録した資料や入力データがAIの学習に使われることはなく、データはAWSの日本国内リージョンに保存される。SSO認証とIPアドレス制限にはProfessional版以上で対応している。提供元のデフィデ株式会社は、ISO/IEC 27001（ISMS）とJIS Q 15001（プライバシーマーク）の認証を取得している。詳しくはchai+のセキュリティ・トラストページで公開している。
最短3営業日でプロトタイプを作成でき、導入前の初期設計から運用まで無償のサポートと伴走支援を受けられる。
まとめ：社内問い合わせは「分けて、任せて、引き継ぐ」で減らせる
社内問い合わせを減らす方法は、問い合わせを種類ごとに分け、答えが資料にある質問をAIに任せ、判断が必要な相談を担当部署へ引き継ぐことである。問い合わせの多い一部門から始め、社員が普段使うツールに窓口を置き、答えられなかった質問をもとに資料を足していけば、AIが答えられる範囲は運用の中で広がっていく。
まずは直近1か月の問い合わせを集め、どれだけが「資料に答えがある質問」かを数えるところから始めてほしい。chai+の機能と導入の流れは、資料ダウンロードページから確認できる。
社内問い合わせの削減に関するよくある質問
Q. 社内問い合わせを減らすには、まず何から始めればよいですか？
A. 直近1か月の問い合わせを集めて、テーマごとに件数を数えることから始めます。件数の多いテーマのうち、答えが規程やマニュアルに書いてあるものが、AIに任せやすい問い合わせです。
Q. どのくらいの問い合わせ件数があれば、AIを導入する効果がありますか？
A. 目安として、定型的な問い合わせが月50件以上ある業務は効果を出しやすいです。まずは直近1か月の問い合わせを数え、そのうち答えが資料にあるものの件数を確認してください。
Q. 社内FAQを一から作り直す必要はありますか？
A. 必要ありません。RAG型のAIは、今ある規程やマニュアルをそのまま読み込んで回答します。すべての資料を登録する必要もなく、問い合わせの多い業務に関係する資料だけで始められます。
Q. AIが答えられない質問はどうなりますか？
A. 担当部署へ引き継ぎます。chai+では会話履歴付きで引き継げるため、社員が同じ説明を繰り返す必要はありません。答えられなかった質問は、資料を追加する材料にもなります。
Q. Teamsから社内問い合わせAIに質問できますか？
A. chai+はMS Teamsのほか、LINE、Slack、Chatwork、LINE WORKSなどから質問できます。建設・不動産の導入例では、Teamsを使った社内外のヘルプデスクで、614件中563件（92％）にAIが回答しました。
Q. 人事の規程など、部門外に見せたくない情報はどう扱えばよいですか？
A. 部門別にボットを分け、参照する資料を分けて管理します。chai+では、元の資料に設定したアクセス権限が検索・回答でも引き継がれ、権限のない社員からは参照できません。
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