日常の社内質問を、その場で自己解決。

まず、現場で何が起きているのか

全国に店舗を持つ企業で、勤怠、経費、商品手順、設備対応などの質問が本部へ集まる想定です。

同じ問い合わせが管理部門に集中し、本来の改善業務を圧迫します。

想定する業務量は月2,000〜4,000件の社内問い合わせです。一件だけなら、人が頑張れば対応できます。しかし、毎日繰り返されると話は別です。小さな待ち時間と確認漏れが積み重なり、いつの間にか担当者の一日を奪っていきます。必要なのは、AIという新しい道具を一つ増やすことではありません。依頼を受け、資料を探し、判断し、結果を残す。この仕事全体をつなぐことが必要です。

AI Agentは、ここまで仕事を進めます

店舗や社内からの定型質問に即時回答し、判断が必要な例外だけを担当部署へ引き継ぎます。

具体的には、よくある質問へ即時回答、最新規程と手順を参照、例外だけを担当部署へ通知までを一続きで進めます。ここで大切なのは、それぞれの作業を別々に早くすることではありません。前の結果を次の判断へ渡し、最後まで止めないことです。もちろん、何を根拠に処理したのかは後から確認できます。

使う情報は、社内ポータル、規程集、店舗マニュアル、問い合わせ管理にあります。新しいシステムに全部移すことから始めるのではありません。現場が今使っている環境を活かし、分断された情報の間をAI Agentがつなぎます。

自動化の中心は、判断基準です

この業務で必要なのは、質問者の所属店舗、適用される規程の版、本部判断が必要な例外かという判断です。「AIに任せると危ない」と感じるのは、この判断が見えないからです。だからこそ、判断基準と必要な情報、そして自動で進めてはいけない条件を、先に明確にします。

情報が揃い、基準が明確なら、AI Agentがそのまま前へ進めます。反対に、根拠が足りないなら止めます。もっともらしい答えを作って、仕事を続けることはしません。何が足りないのかを示し、判断できる人に戻します。

人が手放してはいけない仕事もあります

AI Agentが担うこと

店舗や社内からの定型質問に即時回答し、判断が必要な例外だけを担当部署へ引き継ぎます。

人が担うこと

規程にない判断、労務・法務相談、重大な設備・安全問題への対応

判断を人に戻す場面

個人情報、労務判断、安全上の緊急性を含む質問は回答範囲を限定し、担当部門の連絡先と必要情報を案内します。

この境界は、部署、顧客、資料の機密性、操作内容に応じて変えられます。情報を読むこと、案を作ること、社外へ実行することを同じ権限にせず、操作ごとに自動実行・承認・引き継ぎを分けます。

導入して終わりではありません

現場の待ち時間と管理部門の対応負荷を同時に減らします。

AIが何回答えたかは、重要ではありません。見るべきなのは、待ち時間が減ったか、確認漏れが減ったか、担当者が判断に使える時間が増えたかです。導入前と同じ指標を、運用後も継続して確かめます。

このケースで見るのは、自己解決率、本部への問い合わせ件数、回答閲覧後の再質問率、情報更新から反映までの時間です。導入前の数字がなければ、良くなったかどうかは分かりません。まず現状を測り、同じ指標を運用後も見続けます。あわせて、どんな例外で人が必要になったかも確認します。そこに次の改善点があるからです。

小さく始めて、実務で確かめる

最初からすべてを自動化する必要はありません。むしろ、一つの業務に絞った方が上手くいきます。実際の資料と判断基準を使い、現場の人が結果を確かめられる範囲から始めます。

導入前に、よく聞かれること