Internal Q&A
社内問い合わせ・FAQ対応をAI社員に任せる
AGTOは、既存のFAQ、業務資料、チャットでの回答履歴をもとに、社内問い合わせに答えるAI社員を育てます。人が承認した回答だけをスキルとして再利用し、現場の質問対応を標準化します。
Before
社内問い合わせで起きやすい課題
回答が一部の担当者に依存する
同じ質問でも担当者ごとに回答が変わり、問い合わせ対応が属人化します。
FAQや規程の根拠を探す時間が長い
資料はあっても最新版や例外条件が分からず、確認に時間がかかります。
質問ログが改善に活用されない
回答できなかった質問や修正理由が残らず、FAQ更新につながりません。
Solution
問い合わせを、承認済みナレッジが育つ業務ループに変える
AGTOは回答候補を出して終わりにせず、人の確認を通してスキル化し、次の質問対応で再利用します。
ここで確認すること
このページで分かることを、導入時に判断しやすい単位に分けて整理します。
FAQと業務資料から小さく始める
最初から全社ナレッジを接続する必要はありません。よくある質問、手順書、社内規程、過去の回答など、対象チームの問い合わせに直結する範囲から始めます。
AIの回答をそのまま公開しない
AGTOでは、回答候補を人が確認し、承認されたものをスキルとして蓄積します。誤回答や部署ごとの例外をレビューしながら、使える回答だけを次の業務で再利用します。
質問ログを改善材料にする
回答できなかった質問、重複する問い合わせ、更新が必要な資料を可視化し、FAQや手順書の改善につなげます。社内QAは一度作って終わりではなく、使うほど整う仕組みにします。
Workflow
社内QA導入の進め方
対象部署を絞り、回答候補を確認し、承認済み回答だけを再利用します。
対象業務を1つに絞る
総務、情シス、人事、営業支援など、問い合わせ量が多い領域から選びます。
回答候補を確認する
AIの回答候補を担当者が確認し、承認・修正・却下を記録します。
承認済み回答を再利用する
承認済みスキルとして蓄積し、次回以降の質問対応や関連Routineに使います。
Scope
社内QAで任せる範囲、任せない範囲を分ける
社内QAは回答を自動化するだけではなく、承認済みの回答を増やし、曖昧な質問を改善材料として活用する運用です。
できること
FAQと規程から回答候補を作成する
既存資料や過去回答をもとに、根拠付きの一次回答を提示します。
人が確認してスキル化する
承認済みの回答だけを次回以降の質問対応で再利用します。
未回答ログを改善に使う
資料不足や判断基準不足をFAQ更新候補として残します。
部署単位で小さく始める
総務、情シス、人事、営業支援など対象部署を絞れます。
できないこと
根拠なしで正式回答しない
参照元や例外条件が不明な内容を承認済みにしません。
全社ナレッジを一気に接続しない
権限や最新版が不明な資料を広く読ませる設計は避けます。
部署差分を無視しない
同じ質問でも部署ごとの例外がある場合はレビュー対象にします。
古いFAQをそのまま学習しない
更新日や担当者確認が必要な情報は改善候補として扱います。
Design detail
社内QAで最初に集めるデータ
全社横断で始めるより、1部署の問い合わせと回答基準に絞るほうが検証しやすくなります。資料の種類ごとに、AIに見せる範囲と人が確認する観点を決めます。
| データ種別 | 使い方 | 確認すること |
|---|---|---|
| FAQ・ヘルプ記事 | 初期回答候補の生成 | 古い回答、例外条件、担当部署 |
| 業務マニュアル・規程 | 回答根拠と手順の補強 | 最新版、参照権限、部署ごとの差分 |
| チャット・メールの回答履歴 | 現場で実際に使われた言い回しの抽出 | 個人情報、非公式回答、属人判断 |
| 未回答・差し戻しログ | 改善すべきナレッジの発見 | 資料不足、判断基準不足、権限不足 |
Design detail
回答候補をスキルにする判断基準
AIの回答をそのまま公開せず、再利用してよい水準に達したものだけを承認済みスキルにします。判断基準を先に分けることで、レビュー担当者の負担も見積もれます。
| 判定 | 状態 | 次の処理 |
|---|---|---|
| 承認 | 根拠が明確で、例外条件も説明できる | スキルとして保存し、次回回答に再利用 |
| 修正して承認 | 内容は有用だが表現や条件が不足 | 担当者の修正を反映してスキル化 |
| 保留 | 根拠資料や判断者が不足 | 追加資料・担当部署を指定して再確認 |
| 却下 | 誤回答、権限外情報、例外が多い | 再利用せず、失敗理由だけを改善ログに残す |
Operation image
問い合わせ対応とナレッジ改善を同じ画面で見る
回答候補、担当者レビュー、承認済みスキル、改善ログを分けて運用します。
問い合わせを承認済みナレッジに変える
問い合わせ、回答候補、担当者レビュー、承認済みスキルを1つの改善ループとして扱います。
問い合わせを人が承認し、承認済みスキルとして次の回答に再利用します。
業務の流れ、承認ポイント、再利用の流れを具体的に確認します。
Metrics
社内QAトライアルで測る指標
単なる回答数ではなく、現場が再利用できる知識に変わったかを見ます。問い合わせの重複、初回回答までの時間、承認済みスキル数、差し戻し理由、更新が必要な資料を追います。
重複問い合わせ
同じ質問の再発が減っているか
初回回答時間
一次回答までの時間が短くなっているか
スキル承認数
再利用できる承認済み回答が増えているか
差し戻し理由
却下・修正の理由を分類できているか
FAQ更新候補
更新すべき資料が可視化されているか
Trial
1部署で問い合わせ削減とナレッジ改善を見る
既存FAQや過去回答を使い、回答精度とレビュー負荷を小さく確認します。
対象業務を1つに絞る
総務、情シス、人事、営業支援など、問い合わせ量が多い領域から選びます。
回答候補を確認する
AIの回答候補を担当者が確認し、承認・修正・却下を記録します。
承認済み回答を再利用する
承認済みスキルとして蓄積し、次回以降の質問対応や関連Routineに使います。
FAQ
よくあるご質問
既存FAQが少ない場合、承認の置き方、RAGとの違いなど、導入前に確認されやすい質問です。
既存FAQが少なくても始められますか？
始められます。過去のチャット回答、手順書、メール、担当者レビューを組み合わせて初期スキルを作ります。
AIが間違った回答をした場合はどうしますか？
回答候補を人が確認し、承認前の内容をそのまま正式回答にしない運用にできます。修正内容は次のスキル改善に使います。
どの部署から始めるのがよいですか？
問い合わせが繰り返され、回答基準が比較的明確な総務、情シス、人事、営業支援が向いています。
社内検索やRAGと何が違いますか？
検索やRAGは情報を探す用途が中心です。AGTOは、よく使われる回答を人の承認後にスキル化し、次回以降の問い合わせやRoutineで再利用する運用まで扱います。
回答の根拠は確認できますか？
確認する前提で設計します。回答候補には参照元、更新が必要な資料、担当者の修正内容を残し、承認済み回答だけを再利用します。
問い合わせ削減以外の効果も見ますか？
見ます。初回回答時間、担当者のレビュー負荷、FAQ更新数、回答できなかった質問の分類も確認し、ナレッジ整備の効果を見ます。
Next Step
社内QAを2週間無料トライアルで検証する
対象部署、既存FAQ、業務資料の有無が分かれば、2週間無料トライアルの範囲を設計できます。