Hello there, ('ω')ノ
同じ質問、何度も来ていませんか？
「パスワードを忘れました」
「出張の交通費ってどこまで出るんですか？」
「名刺の再発行ってどうやるの？」
こうしたよくある社内質問（FAQ）は、手間のわりに回答が単調。
しかも、情報はマニュアルやポータルにすでに載っていることが多いですよね。
そこで活用したいのが、RAG（検索拡張型生成）を使ったFAQ対応の自動化と、
AIによるFAQの“自動生成”です。
💡 なぜRAGでFAQを自動化できるの？
RAGは、「意味で検索して、自然に答える」という特性を持っています。
つまり──
- 質問の言い回しが変わっても、意味で理解してくれる
- 回答はマニュアルや規程から自動で引っ張ってきてくれる
- 書き方も丁寧に整えてくれる（プロンプト次第で口調も自由）
📌 すでにある情報を活かして、問合せ対応をAIに任せることができるわけです！
🧠 FAQの“自動生成”とは？
FAQの自動生成とは、たとえば次のようなことです：
- 膨大なマニュアルや社内規程をAIに読み込ませ
- その中から「よくある質問になりそうな箇所」をピックアップし
- 質問＋回答形式に自動で変換する
✅ 実際のプロンプト例：
以下の文書内容から、社員がよく聞きそうな質問を3つ考えてください。 それぞれに対して、簡潔でやさしい回答をつけてください。
📌 このようにして、「想定FAQの素案」をAIに出させることが可能です！
✨ 自動生成のメリット
| 項目 | メリット |
|---|---|
| ⏱ スピード | 何十ページの文書でも数十秒でFAQに変換可能 |
| 🧠 網羅性 | 人が気づかない“聞かれそうなこと”まで拾ってくれる |
| 🎯 一貫性 | 回答の口調や内容をテンプレで統一できる |
| 🔁 メンテ性 | 文書が更新されたらFAQも再生成すればOK！ |
🎯 精度の高いFAQ対応のために工夫したいポイント
① 質問パターンを広くカバーする
同じ内容でも、質問の仕方は人それぞれ：
- 「有給って何日前に申請するの？」
- 「休みっていつまでに申請すればいいの？」
- 「休暇の申請期限教えて」
➡ 意味は同じでも、表現が違う質問に対応できるようにするために、
「質問バリエーションの収集」や「ベクトル検索の活用」が重要です。
② 回答文のルール化（テンプレート活用）
回答の「ばらつき」をなくすために、プロンプトに以下のようなルールを設定：
- 文体：社内向けに丁寧でわかりやすく
- 長さ：200〜300文字以内
- 構成：「結論 → 補足 → 出典」の順に
- 出典：どこに書かれているかを明示（例：人事マニュアル 第3章）
③ メタデータの設計
各チャンク（文書のかけら）に「どの文書のどこか」がわかる出典情報（メタデータ）をつけておけば、
AIは「出典付きで回答する」ことができます。
④ 社員の声を拾って改善
PoCの段階では、社員からの実際の質問ログを集めて──
- 検索できなかった質問
- 意図と違った答えが返ってきた質問
- 表現が分かりにくかった回答
などをレビューし、FAQセットやプロンプト設計を改善していくことが大切です。
📋 FAQ対応自動化の進め方（5ステップ）
- 対象部門・対象テーマを絞る（例：人事、IT、経理）
- 関連マニュアルやFAQを収集し、チャンク化＋ベクトル化
- 既存の問い合わせ履歴から質問パターンを抽出
- AIにFAQを自動生成させてレビュー・修正
- テスト運用でフィードバックを集めながら改善
💬 RAGによるFAQ自動対応の理想形
ユーザー：「休暇の取り方ってどうするんだっけ？」 → AIの回答： 「有給休暇の申請は、原則3営業日前までにSmartHRから手続きを行ってください。 出典：人事マニュアル 第4章『休暇申請の流れ』」
✅ 回答の一貫性
✅ 情報の正確性
✅ 出典の明示
➡ 人が対応するよりも速く、かつ根拠が明確！
まとめ：FAQ業務はAIと相性抜群。自動化でラクになる！
- RAGを活用すれば、既存文書からAIがFAQとして答えてくれるようになる
- AIに「FAQそのもの」を作らせることもできる（自動生成）
- 精度を上げるには、質問の言い回しと回答テンプレの工夫がポイント
- 社員からのフィードバックで継続的に育てていくことが成功のカギ
Best regards, (^^ゞ
