コラム

社内FAQを自動化する設計図｜HANAWAくんと学ぶAI活用ラボ第8回

2025年10月18日

社内FAQの自動化は、日常業務において最も高い生産性向上効果を期待できるAI活用領域のひとつです。社内で頻出する質問への初期対応をAIが代行することで、担当者の負担を軽減しながら、SLA（※）を維持し、回答の一貫性と精度を高められます。

本稿では、Q&Aデータや知識庫をもとにAIが自動応答する仕組みを整理し、FAQ自動化に必要な要件定義書を作成するまでの実務プロセスを明確化します。

社内FAQ自動化の目的と全体像を理解する

学習目標： FAQ自動化の意義を理解し、自社に適した構築目的を明確にする。

社内FAQ自動化の意義

社内FAQ自動化とは、従業員からの質問に対してAIが自動的に適切な回答を提示できる仕組みを構築することを指します。問い合わせ件数を削減し、回答のスピードと統一性を確保することが狙いです。

特に中小企業では、情報システム部門や人事部門に質問が集中しやすいため、定型的な問い合わせの自動化が業務効率化の鍵となります。

この仕組みを整備する目的は次の三点に整理されます。

人的対応コストの削減
社内知識資産の再利用性向上
SLA維持によるサービス品質の安定化

全体構造の理解

FAQ自動化の仕組みは、一般に次の五層構造で構築されます。

質問入力層：従業員が質問を入力するUI（チャットボット、Webフォームなど）
理解層：AIが質問文を自然言語処理で解析し、意図を特定
検索層：知識庫およびQ&Aデータベースを参照
応答生成層：回答を抽出または文生成により提示
監視・更新層：精度、利用履歴、更新管理を実施

誰がどの層を担当するのかを文書化し、責任分担を明記することが、要件定義書の基本骨格となります。

Q&Aと知識庫の設計で基盤を整える

学習目標： FAQ自動化に必要なQ&Aデータと知識庫の設計基準を理解する。

Q&Aデータの設計手順

FAQ自動化の品質は、基礎データであるQ&A構造の整合性に左右されます。まずは既存の質問履歴を収集・統合し、文言の揺れ・重複・曖昧表現を整理します。そのうえで、以下の5項目を統一フォーマットで管理することを推奨します。

項目	内容例
質問文	パスワードを再発行したい
回答文	社内ポータルの「アカウント管理」から再発行が可能です。
分類タグ	システム／アカウント
更新日	2025-10-01
担当部署	情報システム部

この形式をCSVやナレッジ管理ツール（例：Confluence、Notion、SharePointなど）で管理し、API連携やChatGPTの「ファイル参照機能」等を通じて検索対象とします。

安全注記： ファイル参照時は、個人情報・社外秘・契約情報など機微データを含めないようにし、必要に応じて暗号化・匿名化処理を行います。各国の個人情報保護法（例：個人情報保護法、GDPRなど）に準拠した運用が必須です。

知識庫の設計と更新

知識庫（Knowledge Base）とは、FAQ以外の社内文書（マニュアル・議事録・規程集・手順書など）をAIが参照可能な形式に整理した情報資産です。FAQの回答精度を高めるには、これらを構造化・ラベル化しておく必要があります。

更新運用の基本ルールは次のとおりです。

週次更新：部署単位で新しい手順や規定の変更を反映
月次確認：FAQ内容と最新規程の整合性を確認
年次棚卸し：不要データや重複情報を削除し、アーカイブを維持

この更新サイクルを「知識更新カレンダー」として要件定義書に定義します。

要件定義書の作成と更新体制の確立

学習目標： FAQ自動化を実現するための要件定義書を体系的に作成できるようにする。

要件定義書の構成

FAQ自動化プロジェクトにおける中心文書が要件定義書です。以下の7章構成が標準的な骨子となります。

目的と背景：FAQ自動化導入の目的、課題、期待成果
対象範囲：自動化の対象質問領域・利用者範囲
システム構成：質問受付、AI応答、知識参照の構造図
データ設計：Q&A構造、知識庫フォーマット、分類体系
精度目標：初期段階での回答正答率（例：80%以上）を設定
SLA基準：応答時間・更新頻度・保守責任者・運用体制を明記
運用・改善方針：精度監視指標と定期レビュー手順

この定義書は、情報システム部・総務部・経営層の三者で内容をレビューし、承認・登録後に社内規程文書として管理します。

作成時の注意点

要件定義書には、最低限以下の二項目を明記します。

前提条件：利用するAIモデル（例：OpenAI GPTシリーズ等）や環境設定、API接続条件
制約条件：個人情報を外部送信しない、外部クラウドへのアップロード制限、守秘義務遵守などの方針

安全注記： AIモデルやAPI仕様が変更されると動作に影響が出る場合があるため、「仕様変更検知時の対応フロー」と「障害発生時の責任分担」を定義書内に必ず追記します。

精度監視とSLA運用による継続改善

学習目標： FAQ自動化後の精度監視とSLA維持の手法を理解し、改善体制を設計できるようにする。

精度監視の仕組み

FAQ自動化の仕組みは導入後も継続的に改善が必要です。主な監視対象は次の三項目です。

正答率：AI回答が正確であった割合
再質問率：同一テーマでの再質問発生割合
更新反映率：最新知識が正しく反映された件数

これらを月単位でダッシュボード化し、担当者が精度変動と原因を分析します。

安全注記： 評価ログやユーザー履歴の収集時には、従業員名などの個人識別情報を除外または匿名化する設定を徹底します。

SLA運用と改善サイクル

SLA（Service Level Agreement）は、サービス提供品質を明文化した合意基準です。FAQ自動化におけるSLAは、次のような指標で設定します。

指標	目標値	測定方法
平均応答時間	5秒以内	システムログ解析
正答率	85%以上	管理者レビュー
更新反映期間	48時間以内	更新履歴・変更ログ確認

このSLAを基準に、次のPDCAサイクルを回します。

Plan：改善目標と評価基準を設定
Do：知識庫更新・AIパラメータ調整を実施
Check：精度指標と利用傾向を確認
Act：要件定義書と運用手順を更新

SLA運用を文書化しておくことで、FAQシステムの信頼性・説明責任・継続品質を長期的に維持できます。

まとめ

本稿の焦点は「FAQ自動化の要件定義書を作る」ことでした。

社内FAQ自動化は、Q&Aと知識庫の設計を出発点とし、要件定義書で対象範囲・技術要件・品質基準を明文化することが成功の鍵です。そのうえで、SLAと精度監視を運用サイクルに組み込むことで、AIが常に正確で信頼性の高い回答を提供し続ける体制が完成します。

FAQ自動化の導入により、社内対応は「属人的な問い合わせ処理」から「制度的・再現可能な知識運用」へと発展します。これは単なる効率化ではなく、全社員が共通の情報基準をもつ「ナレッジ文化」の確立でもあるのです。

次回は「生成AI成果物の品質評価と共有体制」をテーマに、AIと人が共創するナレッジ運用フェーズを解説します。

自社のAI導入や教育支援に関するご相談は、HANAWA AIラボ公式問い合わせフォームよりお知らせください。

※FAQ：Frequently Asked Questions（よくある質問）。組織内で発生する典型的な質問と回答を体系化した情報構造。
※SLA：Service Level Agreement。サービス提供側と利用者が合意した品質指標・応答水準。
※知識庫（Knowledge Base）：マニュアル・手順・記録などを体系的に格納しAIが参照できる情報資産。
※再現性：同様の質問条件で同等の回答を得られる一貫性。検証可能性を担保する要素。
※API（Application Programming Interface）：異なるソフトウェアやシステム間で安全にデータを連携するための仕組み。

免責および準拠

本稿は、2025年10月時点の法令・業界ガイドラインおよび一般的な中小企業運用を前提に執筆しております。各社での導入時には、最新の法令・業界基準や個別システム要件に即した対応、および必要に応じた専門家への確認を行ってください。また、本文中の事例や表現は参考指針であり、必ずしもそのまま適用できるものではありません。

AIに関するご相談はコチラ

← 前のページに戻る

目次