社内問い合わせの課題
社内の問い合わせ対応、次から次へとくると、本来やるべき仕事がなかなか進まないってことはありますよね。
今日はですね、あなたが共有してくれた資料、ノーコードAIツールmiiboについての公式ノート記事。
これを基にこの問題をどう解決できるか、ちょっと深掘りしてみたいと思います。
今回の目的は、専門知識がなくても会話型AIを作って、社内の誰でも必要な情報にすぐアクセスできる。
そんな環境をどう実現するのか、その確信を探ることですね。
早速中身を見ていきましょうか。
まず、記事が指摘している多くの組織が抱える課題。
またこの質問か、みたいな繰り返しの対応とか。
あと人によって回答が微妙に違ったり、担当者がいないともう答えられないとか。
情報もあちこちに散らばってて、FAQですら最新に保てない。
これは結構耳が痛い話かもしれません。
そうですね。
これらが積み重なって、結果的に組織全体のスピード感を鈍らせてるんだと。
まさに多くの現場が直面している現実ですよね。
ここで注目したいのが、MEVOが解決策としてノーコードを全面に出している点です。
ノーコードAIの導入
ノーコード。
つまり、プログラミングの知識がない人。
例えば、現場の担当者の方とかでも、記事によると、数日で会話AIを構築できると歌っているわけです。
数日でですか?
ええ。これは、AI活用のハードルをグッと下げて、現場主導での業務改善を加速させる。
そういう可能性を秘めていると言えますね。
なるほど。単に便利になるだけじゃなくて、誰が技術を作るかっていう、そこが変わるかもしれないと。
そういうことですね。
ノーコード。つまり、専門家じゃなくても作れるっていうのは、これは大きな変化ですね。
じゃあ、具体的にどうやって、その散らまった情報を集めて、AIが答えてくれるようになるんでしょうか。
記事には、3つの柱が書かれていましたね。
そうですね。まず1つ目が、ナレッジデータストア。
これは、情報の保管庫みたいなイメージでしょうかね。
保管庫?
はい。社内にあるPDFとかテキストファイルはもちろんなんですけど、普段使ってるかもしれないGoogleドライブとかNotionとか。
普段使いのツールも。
そうなんです。さらには、特定のウェブサイトの情報なんかも、1箇所に集約できると説明されていますね。
文字通り、散在する知識をAIがアクセスできる形にまずまとめる。その基盤となる部分です。
なるほど。まず情報を一元化するのが第一歩と。
でも、ただ情報を集めただけだと、何だか普通の検索とあまり変わらないような気もするんですが、そのAIとの会話自体が自然になるような工夫もあるんですか?
そこが2つ目の柱になってきますね。単なるキーワード検索じゃなくて、より人間らしい対話を目指しているようです。
人間らしい対話。
例えば、ステート保存という機能。これは、AIが直前の会話の流れをちゃんと覚えているってことなんです。
だから、さっきの話の続きなんだけど、みたいな聞き方ができる。人間同士の会話に近い感覚ですよね。
なるほど。
さらに重要かなと思うのが、参照知識スコラ。これは、AIの回答がどの資料のどの部分に基づいているのかをちゃんと示してくれるんです。
それは安心ですね。
いわば、AIがこの答えはこの教科書の何ページを参考にしましたって示すようなもので、回答の根拠がはっきりわかる。これで信頼性を確認できるわけですね。
回答の根拠がわかるのは確かに大きいですね。それに、AIって使っていくうちに賢くなるみたいなイメージがありますが、そういう仕組みもやっぱりあるんですか?
それが三つ目の柱に関わってきますね。一つは実際の会話ログ。これを分析して、AIがうまく答えられなかった質問なんかを次の学習データに追加していく。
ふむふむ。
これで継続的に精度を改善していくと。もう一つが信頼度判定ですね。AI自身が、この回答ちょっと自信ないなって判断する機能です。
AIが自分で判断するんですね?
そうなんです。これにより不確実な情報を鵜呑みにしちゃうリスクを減らせると。加えてGPTとかクロードとか、いろいろな大規模言語モデル、いわゆるLLMですね。
これを選択したり切り替えたりできる柔軟性も持たせているようです。状況に応じて最適なNOを選べるみたいな感じでしょうか。
導入事例とその可能性
なるほど。AI自身も学び続けるし、回答の信頼性にも配慮されていると。
それで導入事例として、GMOペパボセンとか横須賀氏の名前も挙がってましたね。記事では導入ステップも5段階で示されていましたが、これらの事例が示す意味合いっていうのはどう捉えればいいでしょう?
そうですね。これらの事例、特にGMOペパボさんのケースが示唆するのは、単なる問い合わせ対応の効率化だけじゃない、その先の可能性かなと。
と言いますと?
社内での利用がうまくいった結果、それをヒントに、なんと新しいサービス開発につながったと記事にはありますよね。
ああ、ありましたね。
これは、つまり、社内の知がAIを通じてスムーズに共有されるようになると、従業員の思考が刺激されて、これまで見過ごされていたような新しい価値とかビジネスチャンスの発見につながる可能性を示唆しているんじゃないかと。
なるほど。情報のサイロ化が解消されることの副次的だけど大きな効果かもしれないと。
そう思います。5ステップでの導入プロセスっていうのは、やっぱり実践やの心理的なハードルを下げて、まずは試してみようかなって思わせる。そういう工夫なんでしょうね。
つまり、この記事を通して見えてくるのは、特別なスキルがなくてもAIを活用して、情報の俗人化とか、非効率なコミュニケーションから解放される、そういう働き方の可能性ということですね。
今回はMevoというノーコードAIツールに関する資料から、社内の情報共有とか活用がこれからどう変わっていく可能性があるのか、その一端を探ってみました。
プログラミング不要という手軽さがAI導入の壁を壊してくれるのかもしれないですね。
そうですね。重要な視点としては、こういうツールがあなたやあなたの組織がすでに持っているはずの貴重な情報とか知識を、もっと有効に組織全体で活用するための一つの道筋を示しているかもしれないということだと思うんです。
埋もれた知識を掘り起こすきっかけになると。
そういう可能性は十分あると思いますね。
最後にちょっと想像を広げてみませんか。資料では、問い合わせ対応以外にも、例えば新人研修とか営業支援といった応用例も示唆されていましたよね。
ありましたね。
あなたの周りを見渡したときに、今はまだ活用されていないけれども、こういうAIによって誰もが簡単にアクセスできるようになったら、実はものすごく大きな価値を生むかもしれない。
そんな隠れた資産みたいな知識って眠っていませんか。その可能性を探ってみるのも面白いかもしれないですよね。
