チャットボットで進める「働き方改革」
最終更新日:2024/04/03
夜中や休日といったコールセンターの営業時間外でも顧客対応が可能ということで、導入が進むチャットボット。実は、社外対応だけでなく社内の対応にも活用できることをご存知でしょうか。今回は、チャットボットの導入で進める「働き方改革」について見ていきましょう。
チャットボットによる「働き方改革」に期待が集まる
「○○の申請書はどこにあるの?」「稟議書の申請手順教えて」「立て替えした経費はいつ支払ってもらえるの?」「席替えしたらプリンターに接続できなくなっちゃったけどどうしたらいい?」「拠点間をつなぐシャトルバスの時刻表を教えて」――などなど。総務部門や情報システム部門には、毎日社内各部署からさまざまな問い合わせが舞い込みます。バックオフィスの担当者はそうした質問に答えるのも業務のひとつですから、作業の手を止めて、丁寧に教えてくれるでしょう。しかし、質問内容の多くが重複していたら、わざわざ同じ回答を何度も行わなくてはなりません。これでは、他の作業にも影響を及ぼしてしまう可能性があるのです。
こうした定型的な「あるある」質問をまとめて回答してくれるのが、社内向けチャットボットです。企業の中には、よくある問い合わせ内容をイントラネットのO&Aにまとめているというケースもあるでしょう。しかし、こういったQ &Aを見ることなく、担当者に直接電話やメールで問い合わせてくるケースも決して少なくないそうです。少子高齢化で労働力人口が減少する中、AIやロボットを活用した労働生産性の向上は急務となっています。こうした背景から、よくある問い合わせに対応するチャットボットによる「働き方改革」に期待が集まっているのです。
「思ったほど便利じゃない」とチャットボットによる働き方改革が失敗するケースも…
しかし、実際推進してみたものの、あまり活用されずに廃止されてしまったというケースもあるようです。そのした失敗例は、大きく分けると以下の2つに分類できます。
・データの作り込み不足
・社内文化の変革ができなかった
まず、「データの作り込み不足」について。チャットボットには大きく分けて、「シナリオ型」と「AI型」があります。シナリオ型は、あらかじめ用意されたQ&Aなどの「シナリオ」に沿って返答するもの。「AI型」は、IBMの「Watson」のように、機械学習によって回答の精度を上げていくものです。ただ、AIといえども、まだまだ人間ほどの会話力は期待できません。
例えば、AIに挨拶をさせるとします。「こんにちは」「おはようございます」などの基本的な語彙は挨拶と認識できるでしょう。加えて「こんにちわ」などのある程度の表記ゆれも認識できるかもしれません。ただ、「ちわーっす」「元気?」など、人間だったら挨拶だと判断できるような会話を挨拶だと判断することは難しいかもしれません。このように、AIに期待を持ちすぎるばかりに、「思ったほど便利じゃなかった」という理由で利用頻度が低くなり、チャットボットによる働き方改革が廃止されてしまうケースもあるようです。
こうした失敗を防ぐには、チャットボットを導入する前段階として、AIに回答させるためのデータの整理やアップデートが大切になります。シナリオ型の場合、まずは社内でどんな質問が多いのかを関係部署にヒアリングし、イントラネットなどにあるQ&Aを見直して最新情報にアップデートする必要があります。一方、AI型の場合は、ユーザーからの質問と回答を繰り返すことによってAIが勝手に学習し、賢くなっていくと期待しがちですが、AIの回答精度を高めるには、こちらもお手本となる「教師データ」が必要となります。
次に、「社内文化の変革ができなかった」というケースについて。最近は、Slackなどを導入して業務でチャットを使う企業も増えていますが、電話とメール文化の企業の場合、いきなりチャットボットを導入してもなかなか浸透しないかもしれません。特に年配者などは、新しいシステムに慣れるまでに時間がかかるので、チャットボットを導入しても電話で問い合わせてくる可能性があります。こうしたケースでは、チャットボットを入れたために、電話とチャットの両方を対応することになり、担当者の負荷が増えてしまうということも考えられるわけです。
こうした場合、本気で社内文化を変えてチャットボットの活用を進めるには、社内ヘルプデスクの電話対応を一切やめてしまう、といったドラスティックな対応も必要かもしれませんね。そして何より、ヘルプデスクの電話対応が必要なくなるような「自社にマッチしたチャットボット」を、しっかりと比較検討した上で導入することが大切と言えるでしょう。
- AIサービス
- チャットボット
- Watson(ワトソン)
- 機械学習
業務の課題解決に繋がる最新DX・情報をお届けいたします。
メールマガジンの配信をご希望の方は、下記フォームよりご登録ください。登録無料です。
AI・人工知能記事カテゴリ一覧
AI・人工知能サービス
- 生成AI
- 画像生成AI
- ChatGPT
- AI研究開発
- LLM
- DX推進
- おすすめAI企業
- チャットボット
- ボイスボット
- 音声認識・翻訳・通訳
- 画像認識・画像解析
- 顔認証
- AI-OCR
- 外観検査
- 異常検知・予知保全
- 自然言語処理-NLP-
- 検索システム
- 感情認識・感情解析
- AIモデル作成
- 需要予測・ダイナミックプライシング
- AI人材育成・教育
- アノテーション
- AI学習データ作成
- エッジAI
- IoT
- JDLA
- G検定
- E資格
- PoC検証
- RPAツール
- Salesforce Einstein
- Watson(ワトソン)
- Web接客ツール
- サプライチェーン
- メタバース
- AR・VR・デジタルツイン
- MI
- スマートファクトリー
- データ活用・分析
- 機械学習
- ディープラーニング
- 強化学習
- テレワーク・リモートワーク
- マーケテイングオートメーション・MAツール
- マッチング
- レコメンド
- ロボット
- 予測
- 広告・クリエイティブ
- 営業支援・インサイドセールス
- 省人化
- 議事録自動作成
- 配送ルート最適化
- 非接触AI
業態業種別AI導入活用事例
今注目のカテゴリー
AI製品・ソリューションの掲載を
希望される企業様はこちら