2022年10月11日 20:00
近年、社員や顧客の満足度アップ、人件費削減、業務効率化などの手段として企業でのAIアシスタント利用が注目を浴びています。
AIアシスタントとは、チャットボットなどに代表されるAI（人口知能）によって、利用者の質問や問いかけを理解し、それに応答する技術を言います。
企業内での利用では、人事総務部門等へのパターン化した問い合わせへの対応のためにAIアシスタントを導入することで、業務効率化が大きく期待できます。これによって人事総務の担当者は効率化できた時間を活用して、より創造的な業務へ注力することも可能になります。
しかしながら、AIアシスタントを導入しても、充分な効果が出ない場合や、最悪の場合、利用者から「思った回答が返ってこない」「回答は得られたが、次の業務にはつながらない」というクレームに発展してしまうこともあり得ます。
AIアシスタント導入の際には、あらかじめどのような問題が起きるかを予想した上で、想定される問題を回避する方法を検討しておくことが大切です。
本記事では、AIアシスタント導入の際の課題と、具体的な解決策について解説していきます。
利用者を満足させられる回答を返すためには「シナリオ」が重要
利用者がどのような問題を抱えているのか、どのような観点での質問がしてくるのか、最適な回答は何か、などを想定したQ＆Aが用意されていない場合、利用者を満足させられる結果に到達することができません。
その解決策として、AIアシスタント導入の準備段階では、問題を解決できるための「シナリオ（ストーリー）」に沿った回答を用意することが重要となります。
シナリオを作成する際には、
- よくある質問の整理（どんな問合せや質問が多いのか）
- 利用者の属性（性別、年齢、背景 など）とニーズ
などのポイントを考慮し、想定した利用者が最短で満足する回答に行き着くためのストーリーを作成するとよいでしょう。
また、AIアシスタントと有人窓口を併用する場合は、どこまでをAIアシスタントでの対応とし、どこからを有人窓口での対応とするのかを決めておくことも重要なポイントです。
よくある質問については、AIアシスタント（チャットボット）で対応し、より専門的な内容については、有人窓口へ導くように、シナリオを作成するとよいでしょう。AIアシスタントによっては答えられない質問を有人窓口（担当者）へ自動でメッセージを送る機能も持っています。それらを活用するのも利用者の満足度を高める方法の一つと思います。
人事総務業務での利用であれば、AIアシスタントから、関連するシステムへの導線をシナリオに組み込むことも考慮すべき点の１つと考えられます。例えば、社員からの「有給休暇について教えて」という問い合わせに対して回答した後に、「有給休暇申請システムの手続きはこちらから」と人事申請システムへ誘導することができれば、社員はスムーズかつ確実に申請へと進められることでしょう。
AIアシスタントは学習させて育てていくもの
AIアシスタントは、導入することがゴールではありません。利用者の役に立ち、人事総務の担当者が問い合わせ業務に要する時間・工数を削減できなくてはなりません。
そのためには「導入後」の進め方が重要なのです。導入後に継続的なメンテナンスを行い、内容を充実させていくことで効果を生み出します。これもAIアシスタント導入に際して意識しておくべき重要なポイントです。
まずは、スモールスタートで開始し、少しずつ「満足につながるQA」を学習させていくことがおすすめです。最初から完璧を目指すよりも、育てながら理想の姿へと近づけていくのです。
AIアシスタントを育てるポイントとして、次の内容が挙げられます。
- 回答できなかった内容についてのQAを追加する
- 回答に到達するための言い回し（質問や関連語）を追加する
- 利用者からの評価が低い回答については、回答内容を精査する
- 追加したQAと既存QAの整合性を精査する
- よりふさわしいシナリオへ変更する
企業内利用であれば、利用する社員からのAIアシスタントへのフィードバックや評価も重要な情報です。「こういう回答が欲しかった」「この業務へつながればいいのに…」「申請フォームへの自動反映ができてほしい」などの要望は積極的にフィードバックしてもらうようにしてもらいましょう。これらの声がAIアシスタントを育てるための最高の情報になります。
重要なことは、「AIアシスタントは、みんなで育てていくもの」という認識をもつことです。そのためにAIアシスタントに愛称をつけたり、親しみやすいキャラクターにしたりする企業も多いですね。
導入後の運用体制で、AIアシスタントの成長が左右される
回答の精度が低い質問を定期的にチェックして、チューニングを行っていく必要がありますが、運用体制が整っていない場合、回答精度向上に向けたPDCAサイクルを回すことができません。そうなると、いつまでも回答の精度が上がらず、利用者に「ここで問い合わせしても、ちゃんとした回答が出てこないんだよな…」「電話して聞いたほうが正確だな」などと思われてしまいます。その結果、AIアシスタントが利用される頻度も低くなります。せっかく導入したのに人事総務部門の業務負荷は以前と変わらない、ということになりかねません。
一方しっかりとした運用体制がとられ、継続的にメンテナンスされているAIアシスタントは、QAが充実していき、回答精度が向上していきます。その結果、どんどんと「使えるAIアシスタント」に成長していきます。
運用チームでは、定期的に正答率を計測し、QAをブラッシュアップすることが大切です。
正答率が低いということは、利用者が「満足していない」ということを意味します。正答率が低い回答を見直し、満足度の高い回答を返せるようにブラッシュアップしていきましょう。
利用者の疑問が解決し、満足度の底上げができれば、AIアシスタントの利用率が高まります。利用率の高まりは、QAの蓄積につながり、QAの蓄積は正答率アップにつながります。まさにAIアシスタント成長の好循環です。継続的なブラッシュアップこそがAIアシスタントを人事総務部門の強力なパートナーに育てあげることになるのです。
まとめ
AIアシスタントは、導入後のメンテナンスで効果の度合いが大きくかわります。
AIアシスタントを人事総務部門の強力なパートナーとして運営していくためには、実際の失敗事例を知り、課題解決に結びつけることが大切です。
定型的な業務での利用であれば、ベンダーが提供しているAIアシスタントを利用することで、失敗を最小限に抑え、効率的な業務改善を図ることができます。実績のあるQ&Aテンプレートが用意されているAIアシスタント（チャットボット）製品もあります。このようなベンダーが提供しているソリューションの導入を検討するのも有益な方法の１つです。
本記事が皆様の参考となり、優秀なAIアシスタントが育つための一助となれば大変嬉しいです。
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