CHAPTER 01
生成AIの活用が進む一方、残されていた業務課題

社内ルールを確認したいだけなのに、複数のマニュアルから必要な情報を探すのに約30分かかってしまう。

そんな身近な業務課題に対し、エネルギー業界のお客さまが取り組んだのが、生成AIを活用した社内問い合わせ対応の効率化です。

今回構築した仕組みでは、質問から回答・根拠の確認までの時間は約3分に。従来と比べて約90％の時間削減につながりました。
こちらのお客さまでは、社員による生成AIの利用が進む一方で、部署によって活用状況に差がありました。また、経営層には生成AIの業務活用に慎重な見方もあり、全社的な展開には課題が残っていました。

そこで着目したのが、身近な業務から生成AIの活用を広げていくことです。

まずは実際の業務で効果を確かめ、成功事例を積み重ねる。それによって、生成AIの有用性を社内に示し、活用の輪を広げていこうと考えました。

その第一歩として選ばれたのが、経理部の社内問い合わせ対応です。

経理部には、経費申請・承認システムの社内ルールや操作方法について、通常週7～8件程度の問い合わせが寄せられていました。

経理部の負担を減らし、社員が自分で疑問を解決できるようにしたい。そんな身近な業務課題が、今回の生成AI活用の出発点となりました。

CHAPTER 02
社内の質問にAIが答える仕組み

経理部に寄せられる問い合わせを減らし、社員が必要な情報を自分で確認できるようにするには、どうすればよいか。

こうした課題を背景に、お客さまからご相談いただいたのが、ChatGPTの「カスタムGPT」の活用でした。

カスタムGPTとは、ChatGPTに特定の資料や指示を設定し、目的に合わせた回答ができるようにする仕組みです。

開発にあたり、まず取り組んだのは、経理部の業務を理解することでした。

担当SEは、日常的にどのような問い合わせが寄せられ、経理部の担当者がどのように内容を確認し、回答しているのかをヒアリングしました。

大切なのは、単にAIが質問に答えられるようにすることではありません。社員が疑問を解決するまでに、どのような作業が発生しているのか。実際の業務の流れや課題を把握したうえで、必要な仕組みを考えることです。

こうしたヒアリングを通じて、問い合わせ内容や回答時の注意点を一つひとつ整理しました。

そして、社員が質問を入力すると、関連する社内ルールや操作方法について回答する「経費申請・承認システム 社内ルールQ/Aツール」を構築しました。

特に重視したのは、回答だけでなく、その根拠となる資料も確認できることです。 社内ルールに関する質問だからこそ、AIの回答をそのまま受け取るのではなく、必要に応じて元の資料を確認できるようにしました。

こうしてカスタムGPTの初版が完成しました。

しかし、実際に経理部の担当者に試していただくと、開発する側では気づかなかった改善点が見えてきたのです。

CHAPTER 03
現場の声をもとに、使いやすい仕組みへ

完成したカスタムGPTを経理部の担当者に試していただくと、開発段階では気づかなかった課題や、新たな要望が次々と見えてきました。

その一つが、AIでは回答できない質問への対応です。

生成AIは、正しい情報が見つからない場合でも、もっともらしい回答を生成してしまうことがあります。

そこで初版では、AIが回答できない場合に無理に答えを出さず、担当部署への問い合わせメールの宛先や本文を表示し、コピーして利用できる仕組みを用意していました。

また、社員が入力した質問が簡単な文章や断片的な内容であっても、AIが質問の意図を整理し、担当者に伝わりやすい文章にまとめるようにしました。

これにより、問い合わせる社員は文章を一から考える必要がなく、受け取る担当者も質問内容を把握しやすくなります。

ところが、実際に試していただくと、「メールをコピーする手間も省けないか」という声が上がりました。

より使いやすい仕組みにするためには、こうした細かな操作の負担も減らしていく必要があります。

そこで、どうすれば少ない操作で問い合わせまで進めるかを検討し、仕組みを見直しました。その結果、回答画面に表示されるリンクをクリックするだけで、宛先やCC、本文があらかじめ入力されたメールを作成できるようにしました。

また、問い合わせ先の案内についても、新たな要望が寄せられました。

質問の内容によっては、問い合わせ先が経理部ではない場合もあります。そこで、質問に応じて適切な担当部署を案内できるよう、仕組みを見直しました。

このほかにも、回答内容の分かりやすさや根拠資料の提示方法、操作時の注意点など、実際に使う中でさまざまな要望が寄せられました。

こうした声をもとに、参照資料の更新・追加や回答内容の見直しを実施。改善後のカスタムGPTを再び試用していただき、寄せられた意見をもとに2回目のブラッシュアップも行いました。

開発する側の視点だけでは、実際に使う方が求める使いやすさに気づけないこともあります。

今回の取り組みでは、お客さまから寄せられた要望を一つひとつ取り入れながら、実務で使いやすいカスタムGPTへと改善を重ねていきました。

CHAPTER 04
「こんなこともできたら」から始まった

カスタムGPTの改善を進める中で、お客さまから新たなアイデアが生まれました。

「マニュアルを読み込んで回答できるなら、会計伝票の確認にも使えるのではないか」

経理部では、会計伝票を確認する際、Excelの記入例と社内マニュアルを照らし合わせる必要がありました。確認項目も多く、複雑なルールへの対応に手間がかかっていました。

そこで、これまで社内ルールへの問い合わせに使っていた仕組みを、会計伝票の確認にも応用することにしました。

新たに追加したのは、カスタムGPTに会計伝票のファイルを添付すると、自動的に伝票レビューに切り替わる機能です。

しかし、実際に試してみると、思うようにいかない部分もありました。

例えば、Excelのテキストボックス内に書かれた注意事項を、AIがうまく読み取れないという問題です。

そこで、資料をAIが読み取りやすい形式に変換。さらに、担当SEがあえて誤りを含めた伝票を用意し、AIが問題点を正しく指摘できるかを繰り返し検証しました。

こうした試行錯誤を経て、伝票を添付するだけで、記入内容に問題がないかを確認し、修正が必要な箇所やその理由を分かりやすく示す仕組みを構築しました。
社内ルールへの問い合わせ対応から始まった取り組みは、お客さまのアイデアをきっかけに、会計伝票の確認という新たな業務へと広がっていきました。

CHAPTER 05
作って終わりにしない、生成AIの定着に向けた支援

カスタムGPTの構築と改善を進める中で、もう一つ大切にしていたことがありました。

それは、お客さま自身で継続して活用できるようにすることです。

社内ルールやマニュアルは、業務の変化に合わせて更新されることがあります。そのため、カスタムGPTも一度作れば終わりではなく、必要に応じて参照資料や設定を見直していく必要があります。

また、今回のお客さまには、カスタムGPTの作成方法や改善のコツを学び、今後の社内展開にも活かしたいという思いがありました。

そこで当社では、カスタムGPTの設定内容や参照資料を整理するとともに、お客さま自身で作成・更新できるよう、手順書を整備しました。

担当SEが特に工夫したのは、単に操作手順を説明するだけでなく、実際に作業する際に迷わず進められる内容にすることでした。

操作画面のスクリーンショットを細かく掲載し、設定方法を一つずつ説明。さらに、お客さまからの要望を受け、今回の構築で得られたノウハウや、作成・改善のコツも盛り込みました。

こうした工夫に対して、お客さまからは見やすさや使いやすさについて好意的な評価をいただきました。

また、ツールを整備するだけでなく、社員の生成AI活用を後押しするため、カスタムGPTの作成・改善と並行して社員向けの生成AI活用セミナーも実施しました。

セミナーでは、生成AIの基本的な使い方やChatGPTの機能、業務での活用例、利用する際の注意点などを紹介しました。

受講後のアンケートでは、回答者の95.5%が、今後生成AIを「活用したい」「ぜひ活用したい」と回答しました。

こうした取り組みを経て、カスタムGPTの社内リリースが完了しました。

ツールの構築だけでなく、お客さま自身で作成・更新するための手順書や、社員の活用を後押しするセミナーも用意することで、継続的な運用と今後の社内展開に向けた環境を整えました。

CHAPTER 06
身近な業務から、生成AI活用の可能性を広げる

今回の取り組みは、経理部の社内問い合わせ対応という身近な課題から始まりました。

最初から完成形が決まっていたわけではありません。実際に使う方の声を聞きながら改善を重ね、会計伝票の確認という新たな業務にも活用の幅が広がりました。

現在はカスタムGPTの社内リリースを終え、実際の業務で利用いただいています。

当初のヒアリングでは、社員が複数のマニュアルから必要な情報を探すのに、約30分かかるケースがありました。

今回構築したカスタムGPTを活用した結果、質問から回答・根拠の確認までの時間が約3分となり、従来と比べて約90％の時間削減につながりました。

また、今回の取り組みで得られた経験やノウハウを活かし、将来的には他部署や別の業務への生成AI活用も視野に入れています。

生成AIの活用は、必ずしも大がかりな取り組みから始める必要はありません。

例えば、社内から同じような問い合わせが繰り返される業務や、マニュアルを確認する機会が多い業務など、身近なところにも活用のきっかけがあります。

まずはそうした業務課題を見つけ、小さく試しながら、実際に使う方の声をもとに改善していく。

今回の事例は、そんな生成AI活用の進め方を示す一例となりました。

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中央コンピューターの「e-coLLabo AI」では、お客さまの業務内容や課題に合わせて、生成AIを活用したさまざまな仕組みを柔軟に構築しています。

AIエージェントの構築をはじめ、安全な活用に向けたガイドライン策定や社員向け研修など、支援内容もさまざまです。

決まった仕組みを提供するのではなく、お客さまと一緒に最適な活用方法を考え、仕組みづくりから試用・改善、社内への定着まで一貫してサポートします。

具体的な活用方法が決まっていない段階からでも、お気軽にご相談ください。