いきなりお客様対応はNG？ AI導入を「社内FAQ」から始めるべき3つの理由

AI導入の第一歩として、多くの企業が「Webサイトのチャットボット（顧客対応）」を検討します。しかし、私たちはあえて「社内向け」からのスタートを推奨しています。
それは決して「守り」の姿勢ではなく、将来的に大きく展開するための「攻め」の布石だからです。なぜ最初のターゲットを「従業員支援」にすべきなのか、3つの理由を解説します。

理由1：ハルシネーション（誤回答）のリスク許容度

生成AIには、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスクがつきまといます。 もし、お客様向けのAIが誤った製品情報や価格を回答してしまったらどうなるでしょうか？
クレームやブランド毀損につながる重大な事故になりかねません。これを防ぐための調整には、膨大な時間とコストがかかります。
一方、社内向けの「規定検索」や「マニュアル確認」であれば、相手は身内の従業員です。万が一誤回答があっても、「AIも間違えることがあるから、元データも確認してね」という運用ルールでカバーできます。
まずは安全な「社内」でAIの精度をチューニングし、運用ノウハウを溜めることが先決です。

理由2：業務効率化のインパクトが明確

「社内問い合わせ」は、見えないコストの温床です。

「経費精算のマニュアルはどこ？」
「最新の製品パンフレットが欲しい」
「過去のトラブル事例を知りたい」

これらの質問に対し、総務部や情報システム部の担当者がチャットや電話で回答していませんか？ また、質問する側も情報を探すのに多くの時間を費やしています。
ここにAI（RAG：検索拡張生成）を導入し、社内ドキュメントから即座に回答が得られるようにすれば、従業員の「探す時間」と管理部門の「答える時間」を同時に削減できます。「〇〇時間の削減に成功した」という明確な実績があれば、次のフェーズへの社内稟議もスムーズに通ります。

理由3：将来の「Expand（展開）」への土台作り

「Land & Expand」戦略の要は、最初の「Land（着地）」で終わらせないことです。社内利用で蓄積したデータ（Q&Aログや回答精度）は、将来的に「お客様向けサービス」へ展開する際の貴重な教師データとなります。
まずは社内で実績を作り、データを整備する。その強固な土台があって初めて、リスクの高い「顧客対応」や「営業支援」へと展開できるのです。これが最短かつ最速のルートです。
では、この「社内向けAI」を具体的にいくらで、どのくらいの期間で構築できるのでしょうか？ 次回の記事では、具体的なパッケージ内容について公開します。

（次回へ続く）

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