Hello there, ('ω')ノ
ヘルプデスクの負担、増えていませんか？
「パスワードのリセット方法を教えてください」
「有給休暇ってどう申請するんでしたっけ？」
「Wi-Fiがつながらないんですが…」
こうしたよくある質問（FAQ）が、毎日のように社内ヘルプデスクに寄せられていませんか？
📈 回答はルーティン。でも対応には時間がかかる。
📉 回答の質も人によってばらつきがある。
📥 リモートワークで“気軽に聞けない”という声も増えている。
そこで今注目されているのが、RAG（検索拡張型生成）を使ったAIヘルプデスクの自動化です。
💡 なぜRAGがヘルプデスクに向いているの？
| 従来の対応 | RAGによる対応 |
|---|---|
| 毎回人が検索・返信 | AIが過去の文書から自動で探して答える |
| 回答にムラがある | ルールやマニュアルに基づいた一貫性ある回答 |
| 担当者の手がふさがる | 24時間、AIが即時対応 |
| 質問に言い換えがあると探しにくい | ベクトル検索で「意味」を理解して検索 |
📌 つまり、「人がやっていた探す・読む・答える」をAIが代行してくれるわけです！
🧩 どうやって導入するの？ざっくり構成図
【ユーザー】 → 質問（例：メール設定はどうする？） ↓ 【RAGシステム】 ① 質問をベクトル化 ② 意味が近いFAQやマニュアルを検索 ③ ChatGPTなどのAIで回答を生成 ④ 出典付きでチャット画面に表示！
➡「社内版ChatGPT」が、社内情報に基づいて答えるAI窓口になります。
✅ 必要なもの（意外とシンプル）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 📄 社内情報 | FAQ集、マニュアル、問い合わせ履歴など（PDF/Wordなど） |
| 🧠 LLM（大規模言語モデル） | GPT-3.5 / GPT-4など（OpenAI APIなどを利用） |
| 🗃 ベクトルDB | Chroma, FAISS, Pineconeなど（検索用） |
| 🛠 RAGフレームワーク | LangChain、LlamaIndex、Flowiseなどが便利 |
| 💬 UI（チャット画面） | Slack連携、Teams、WebチャットなどでOK |
📝 よくある質問への対応イメージ
| 質問 | RAGの回答イメージ（出典付き） |
|---|---|
| Q. Wi-Fiのパスワードどこ？ | 「Wi-Fiのパスワードは社内ポータルの『ネットワーク設定』に記載されています。出典：ITマニュアル p.3」 |
| Q. 経費精算の締切は？ | 「経費は毎月20日までに申請してください。出典：経費ガイドライン 第2章」 |
| Q. Teams会議の録画保存先は？ | 「録画データは自動でOneDriveに保存されます。出典：Teams 利用ルール」 |
➡ 正確・早い・根拠あり の三拍子が揃うのがRAGの強み！
💬 導入時に検討したいポイント
🔹 ① データ整備
- マニュアルをチャンク化（段落ごとに分割）
- 表記揺れや古い情報をあらかじめ整理
🔹 ② 質問のパターン収集
- 過去の問い合わせログを元に、よくある質問をピックアップ
🔹 ③ プロンプトの調整
- 「非エンジニア向けに」「出典を添えて」「簡潔に」といったルールをテンプレ化
🔹 ④ セキュリティ・公開範囲の管理
- 部署や権限によって、閲覧できる文書を制御（例：人事情報は特定部署のみ）
🏁 小さく始めるなら「ミニFAQチャットボット」から
- まずは人事や情シスの「よくある質問10個」をPDFにまとめる
- ChatPDFやFlowiseなどを使って、小規模RAGを構築
- 社員に使ってもらい、フィードバックを集めて改善
📌 小さく始めて、徐々に質問と文書を増やしていけばOK！
🎯 RAGヘルプデスクのメリットまとめ
| 項目 | メリット |
|---|---|
| 📉 工数削減 | 担当者の手が空き、他業務に集中できる |
| ⏱ スピード対応 | 24時間即レス、待たせない |
| 🧠 品質の統一 | ブレのない、根拠ある回答が可能 |
| 📈 ナレッジ活用 | 社内に眠る情報を“使える資産”に変える |
まとめ：RAGで社内問い合わせは“スマート化”できる！
- ヘルプデスクの業務には、RAGとの親和性がとても高い
- 社内情報をもとに「意味で探し、自然な言葉で答える」AI窓口が実現できる
- 導入ハードルは意外と低く、まずは少ないデータからスタート可能
- 「早くて正確な回答」を全社員に提供できる、次世代の“社内サポート”の形
Best regards, (^^ゞ
