「この場合の休暇の扱いはどうなる？」「経費精算のルールはどこに書いてある？」——総務や情報システムの担当者のもとには、毎日のように同じ質問が届きます。生成AIが業務に入ってきた今、「社内のことに答えてくれるAIを作れないか」というご相談が増えています。結論から言えば、今の技術で作ることはできます。ただし、うまくいくかどうかを決めるのは、AIの性能とは別のところにあります。

ChatGPTが社内のことを知らないのは当たり前

前提として、ChatGPTなどの生成AIは、主に公開されている情報から学習しています。あなたの会社の就業規則や業務マニュアルは、その中に含まれていません。そのため、社内のルールについて質問すると、次のようなことが起きます。

特に3つ目が危険です。社内ルールについての誤った回答は、手続きのミスや不公平な扱いにつながります。汎用のAIに社内ルールを聞くのは、社外の人に社内のことを聞いているのと同じだと考えておくのが安全です。

社内文書をAIに参照させる仕組み（RAG）の基本

そこで使われるのが、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる仕組みです。難しく聞こえますが、やっていることは次の3段階です。

つまりAIが社内のことを「覚える」わけではなく、その都度、社内文書を開いて読みながら答えているというイメージです。この仕組みは専用に構築することもできますし、業務用のクラウドサービスに組み込まれたAI機能のように、社内の文書を参照して回答できる製品も増えています。どこまでの文書を参照できるかは製品や契約プランによって異なり、仕様の更新も頻繁なため、導入を検討する時点の条件を確認することが欠かせません。

【落とし穴】精度を左右するのはAIより「文書の整備状況」

仕組みを用意しても、実際に使ってみると「思ったほど正しく答えない」という壁に当たることがよくあります。原因をたどると、多くはAIの側ではなく文書の側にあります。導入前に確認しておきたいのは次の点です。

最後の権限の問題は、見落とされやすいうえに影響の大きい落とし穴です。これまでは「共有フォルダの奥にあって誰も気づかなかった」文書も、AIは検索して見つけてしまいます。AIの導入は、社内文書の権限設定を見直すきっかけでもあると考えてください。AIを業務で使う際のルールづくりについては、社内のAI利用ルールを解説した記事もあわせてご覧ください。

小さく始めるなら：よくある問い合わせから

いきなり全社の文書を対象にすると、整備の手間も確認の手間も膨らみます。最初は範囲を絞るのが確実です。

4つ目の副産物は意外に大きく、AIを入れたことで、社内のルールがどこまで文書化されていないかが見えてくるという効果があります。

まとめ——社内AIの成否は、文書を「使える状態」にできるかで決まる

社内のことに答えてくれるAIは、もはや特別な技術ではありません。ただし、AIが読む社内文書が古かったり、食い違っていたり、権限が整理されていなかったりすれば、AIはその状態をそのまま回答に映し出します。

まずは問い合わせの多い分野に絞り、文書を整えながら小さく試す。答えられなかった質問を手がかりに、文書を少しずつ充実させていく——この順番で進めれば、効果を確かめながら無理なく広げていけます。

DX Connectでは、生成AIを業務に取り入れる際の対象業務の選定から、社内文書の整理、試行と定着までをご支援しています。「自社の規程やマニュアルで使えるのか知りたい」という段階からご相談いただけますので、まずは現在の問い合わせ対応の状況をお聞かせください。