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ヘルプデスクにおけるChatGPTの活用事例15選!導入時の注意点も解説

この記事のポイント

  • ChatGPTはヘルプデスク業務の24時間対応や迅速な回答提供を実現し、効率化に貢献
  • コニカミノルタや三井不動産など、多くの企業がAIチャットボットを導入し業務改善を実現
  • 自治体でもAI導入が進み、横須賀市や戸田市などで市民サービスの向上に寄与
  • 導入により問い合わせ対応時間の短縮や従業員の負担軽減などの効果が報告されている
  • 情報の正確性確認やセキュリティ対策など、導入時には慎重な対応が必要

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

「問い合わせ対応の効率化を図りたい」「顧客満足度を上げたい」 こんな課題を抱える企業や自治体にとって、ChatGPTなどのAI技術が新たな解決策として注目されています。

本記事では、コニカミノルタのAIチャットボット「リテラ」から、三井不動産の全従業員向けAIツール「&Chat」、さらには自治体での活用事例まで、最新のChatGPT活用例を紹介します。
24時間対応や多言語対応など、AIがもたらす具体的なメリットとともに、情報の正確性確保やセキュリティ対策といった導入時の注意点にも触れます。

ヘルプデスク × AI。その可能性と課題を、最新事例とともに探ります。

ChatGPTで効率化可能なヘルプデスク業務

ヘルプデスク

業務効率の向上

  • 24時間365日の対応: ChatGPTは常に稼働し、時間外や休日でも顧客の問い合わせに即座に対応します。
  • 迅速な回答: 一般的な質問に対して、人間のオペレーターよりも速く正確に回答します。
  • 同時処理: 多数の問い合わせを同時に処理することで、対応速度が向上します。

コスト削減

  • 人件費の削減: ChatGPTが基本的な問い合わせを自動で処理することで、オペレーターは複雑な案件に集中でき、人件費の削減に繋がります。
  • トレーニングコストの削減: 新人オペレーターの教育に活用することで、トレーニングにかかる時間とコストが削減されます。

サポート品質の向上

  • 一貫性のある対応: ChatGPTは常に一貫した情報を提供するため、ばらつきのない対応が可能です。
  • 多言語対応: 様々な言語での対応が可能になり、グローバルな顧客サポートを実現します。

付加価値の提供

  • パーソナライズされた対応: 過去の問い合わせ履歴を活用し、個別化されたサポートが提供できます。
  • データ分析: 問い合わせ内容を分析し、製品やサービスの改善に役立てます。

人間オペレーターの負担軽減

  • 提携業務の自動化: 定型的な質問に対応することで、複雑な案件にオペレーターが集中できます。

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ヘルプデスクにおけるChatGPTの活用事例

ヘルプデスク業務におけるChatGPTの活用が急速に広がっています。
大手企業から自治体まで、様々な組織がAI技術を導入し、業務効率化や顧客サービスの向上を実現しています。

以下では、各組織の具体的な取り組みと、その成果を紹介します。

コニカミノルタ

コニカミノルタは、IT関連の問い合わせ対応効率化のため、AIチャットボット「リテラ」を導入しました。
このチャットボットは、Microsoft AzureのBot ServiceとQnAMakerを活用し、Microsoft Teamsと連携させています。

チャットボット「リテラ」の構成
チャットボット「リテラ」の構成

導入後7カ月で約5000件の問い合わせに対応し、7.7人月の工数削減を実現しました。

このシステムにより、パスワード忘れやリモートワークツールの申請方法など、頻繁に発生する問い合わせに迅速に対応できるようになりました。

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三井不動産

三井不動産は、全従業員約2,500人を対象にAIチャットツール「&Chat」を導入しました。
GPT-4技術を活用したこのツールは、社内の情報検索や問い合わせ対応を自動化します。

ヘルプデスク活用事例_三井不動産による&Chatの活用例
参考:全従業員を対象に、自社特化型AIチャットツール「&Chat」の運用開始より&Chatの活用例*

従来のマニュアル検索や情報集約の問題を解決し、業務の標準化と知識共有を促進しています。今後はさらにデータ連携を強化し、業務時間の削減とサービス向上を目指しています。

【関連記事】 
三井不動産が全従業員に導入した自社開発AIチャットツール「&Chat」で業務効率革命


NTT東日本

NTT東日本は、ビジネスサポート部のヘルプデスク機能としてPKSHA-Chatbotを導入し、効率化を図りました。

ヘルプデスク活用事例_NTT東日本によるPKSHA-Chatbot
出典:TeamsとAIチャットボットの連携により、ヘルプデスク対応を効率化。問合せデータ活用でさらなる業務DXへよりPKSHA-Chatbot

これまでもSEや営業から寄せられる問い合わせへの回答速度を課題としていましたが、コロナ禍になり、さらに問い合わせが急増したため、迅速な対応、ナレッジ共有の重要性が高まっていました。
Microsoft TeamsをAIチャットボットと連携させることにより、ヘルプデスクの効率化を図り、リモート環境下での迅速なサポート提供が可能となりました。

また、ペーパーレス化により、従来の手続きや問い合わせ対応がデジタル化され、応答時間の短縮とサポート品質の向上が実現、従業員はより迅速かつ効率的に問題解決できるようになっています。

【関連記事】
NTT東日本のDXとチャットボット活用


三菱商事

三菱商事は、Microsoft AIプラットフォームを活用して、ヘルプデスク業務の効率化を実現しました。

へルプデスク活用事例_三菱商事によるAzure OpenAI Service活用事例
出典:Azure OpenAI Service をいち早く活用しプロトタイプアプリをリリース、活発な社内議論を行いながら生成AIの業務活用を推進より Azure OpenAI Service活用事例

三菱商事は、Microsoft AIプラットフォームを活用してヘルプデスク業務の効率化を実現しました。
ChatGPTをシステムに組み込み、自動応答機能を導入したことで、従業員からの問い合わせ対応を迅速化し、正確な情報提供が可能になりました。

また、AIを活用したデータ分析により、問い合わせ内容のトレンド分析や改善点の抽出も行っています。

【関連記事】
三菱商事のAI活用で変革をリード


LIFULL

LIFULLはMicrosoft AzureのAI技術を活用し、ヘルプデスク業務の効率化を実現しました。
Azureのチャットボットを導入し、従業員からの問い合わせ対応を自動化しました。結果として、よくある質問や基本的なサポートが迅速に処理され、応答時間が大幅に短縮されました。

へルプデスク活用事例_LIFULL HOME'Sによる実際の使用例
出典:不動産業界で初となる「生成AIを活用した一般ユーザー向けサービス」を提供、Azure OpenAI Service の採用で高い安定性と安全性を実現より 実際の使用例

加えて、サポートスタッフの負担が軽減され、従業員の満足度が向上しました。さらに、問い合わせデータの分析により、業務プロセスの改善点が明確化され、全体の業務効率が向上しました。
今後も不動産×生成AIをリードし、より良い体験と価値提供に繋げていきたいとしています。

【関連記事】
LIFULLの不動産AI化と社会課題解決への挑戦


大和ハウス工業株式会社

大和ハウス工業株式会社は、PKSHA TechnologyのAIヘルプデスクをMicrosoft Teams上に導入しました。
このAIヘルプデスクは、約18,000人の従業員の問い合わせを一元管理し、対話データをナレッジ化して生産性向上を図ります。
へルプデスク活用事例_大和ハウス工業株式会社によるAIヘルプデスクのイメージ
出典:大和ハウスがAI ヘルプデスク for Microsoft Teams を導入、18,000人の問合せの一元化と対話データの資産化に着手より AIヘルプデスクのイメージ

導入初期には、給与や勤怠に関するFAQ約350件を作成し、約3,000人の従業員向けに試験運用を開始しました。

今後、このシステムは全国の事業所に展開される予定です。導入初期の効果を踏まえてさらに多くの業務プロセスをカバーしていきます。
これにより、従業員の疑問や問題解決を迅速かつ的確に行い、生産性の向上を目指します。また、蓄積された対話データを分析することで、新たな業務改善の機会を見出し、全社的なナレッジマネジメントを強化する狙いもあります。
【関連記事】大和ハウスがAIヘルプデスクを導入し従業員サポートを革新


株式会社ジール

株式会社ジールは、Microsoft Azureの導入によりデータ分析サービスを強化しました。
特にAzure Synapse AnalyticsやAzure Data Lake Storageを活用することで、大量のデータを効率的に管理・分析できる基盤を構築しています。
へルプデスク活用事例_株式会社ジールによるチャットボット内部の仕組み
出典:ジール成功例!人事労務Q-Aチャットボット導入より チャットボット内部の仕組み

この技術基盤により、顧客企業はリアルタイムで高度なデータ分析が可能となり、迅速にビジネスインサイトを得られるようになりました。
株式会社ジールは、これを通じて顧客のデジタル変革を支援し、競争力を向上させることを目指しています。
【関連記事】ジール成功例!人事労務Q-Aチャットボット導入


株式会社iYell

株式会社iYellは、住宅ローンの問い合わせ対応を効率化するために、Microsoft AzureベースのAIヘルプデスクを導入しました。

出へルプデスク活用事例_株式会社iYellによるシステム内部の様子
出典:iYell が Azure の AIとPower Automate で「いえーる ダンドリ」の作業工数を大幅削減! さらなるAI活用も視野により システム内部の様子

このシステムにより、問い合わせ対応が迅速化し、顧客満足度が向上しています。
Azureのクラウドインフラを活用することで、スケーラビリティと信頼性を確保し、膨大な問い合わせデータの管理も容易になりました。
また、AIの導入により、問い合わせ内容の分析とナレッジデータベースの構築が進み、業務効率が向上にもつながっています。

【関連記事】
iYellが実現する住宅ローン手続き効率化


Xbot

Xbotは、ユーザーサポート業務の効率化と顧客満足度の向上を目指してDynamics 365 Customer Serviceを導入しました。

へルプデスク活用事例_Xbotによるユーザーとシステムの関係性
出典:世界各国で展開している Xbox のユーザー サポート業務を Dynamics 365 Customer Service に移行。世界共通の新システムが質の高いサポート提供と業務の効率化を実現より ユーザーとシステムの関係性

これまでもユーザーから寄せられる問い合わせへの対応に多くのリソースを割いていましたが、サポートの質を維持しながら効率化を図る必要がありました。
Dynamics 365 Customer Serviceを導入することにより、ユーザーからの問い合わせに対して迅速かつ一貫性のある対応が可能となり、サポート品質が向上しました。

さらに、デジタルプラットフォームを活用することで、サポート業務のデータ分析が可能となり、問題解決のスピードと正確性が向上しました。

【関連記事】
Xboxサポート進化、顧客満足へ貢献


弁護士ドットコム

弁護士ドットコムは、世界初のAIチャット法律相談サービス**『弁護士ドットコム チャット法律相談(α版)』**を提供開始しました。
迅速な対応が求められるトラブルや緊急の法律問題において、AIを活用してチャット形式でユーザーが法律相談を行えるものです。

https://youtu.be/_Jx_87FQh3U

従来の法律相談は専門家との対面や電話を通じて行われていましたが、AIチャットボットを導入することにより、いつでもどこでも迅速に相談が可能になりました。
日本語での相談に対応しており、利用者が直面する法律問題についての基本的なアドバイスを行います。

ユーザーの初期の不安や疑問を解消につながるほか、必要に応じて専門の弁護士との面談に進むことができます。

初期相談のハードルを下げることで、より多くの人々が法律相談にアクセスできるようになり、法的トラブルの早期解決に寄与しています。

【関連記事】
弁護士ドットコムが提供する世界初のAIチャット法律相談サービススタート


パナソニック コネクト株式会社

パナソニック コネクト株式会社は、自社特化のAIアシスタントサービス「ConnectAI」の試験運用を開始しました。
「ConnectAI」は、パナソニックの業務特化型AIアシスタントとして設計され、従業員が必要とする情報に迅速にアクセスできるようサポートします。

へルプデスク活用事例_パナソニックコネクト株式会社による今後の活用方針
出典:パナソニック コネクトのAIアシスタントサービス「ConnectAI」を自社特化AIへと深化より 今後の活用方針

これまで、パナソニックの従業員は多岐にわたる業務プロセスや手続きに対する質問を人力で対応していましたが、AIアシスタントの導入により、これらの定型的な問い合わせを自動化することが可能となりました。
これにより、従業員はより重要な業務に集中することができ、全体の業務効率が向上しました。

さらに、「ConnectAI」は社内のナレッジベースを活用し、継続的に学習・改善を行うことで、より精度の高い回答を提供することが期待されています。
日々の業務に取り入れやすい形をとることで、従業員の利便性が向上し、迅速な問題解決が可能となっています。

【関連記事】
パナソニック自社AIアシスタントの試験運用


ヤマト運輸

ヤマト運輸は、AIを導入して顧客満足度の向上を目指し、電話対応の効率化を図りました。
この取り組みは、顧客からの問い合わせに迅速かつ正確に対応するために、AI技術を活用することを目的としています。集荷受付業務にLINE AiCallを導入し、電話窓口の利便性が向上しました。

へルプデスク活用事例_ヤマト運輸によるAIを使った電話対応の流れのイメージ
出典:「顧客接点のデジタル化が進んでも、電話での問い合わせは0にはならない」 ヤマト運輸が集荷受付にLINE AiCallを導入し、 電話窓口の利便性向上に踏み切った理由より AIを使った電話対応の流れのイメージ

AIを利用して電話対応を自動化し、顧客からの集荷依頼や問い合わせに対して即座に応答できるようにしています。
これにより、従来のオペレーターによる対応と比べて、対応時間が大幅に短縮され、顧客の待ち時間が減少しました。また、AIによる一貫した対応により、サービスの質も向上しています。

ヤマト運輸は、デジタル化が進む中でも、電話での問い合わせが依然として重要な顧客接点であることを認識しています。LINE AiCallの導入により、電話窓口の対応効率を高めることで、顧客満足度の向上を図っています。

この取り組みは、顧客がいつでもスムーズにサービスを利用できるようにするためのものであり、AIの導入によって、従業員の負担軽減と業務効率の向上も実現しています。

【関連記事】
-AI導入で顧客満足度向上!電話対応例-


出光興産

出光興産は、Azure上にAIチャットボットを構築し、新本社に関する多様な質問に回答できる高い柔軟性を実現しました。
このチャットボットは、新本社に関するさまざまな質問に対して迅速かつ的確に回答する機能を備えています。業務効率化と社員の利便性向上を目指して、Microsoft Azure上にAIチャットボットを導入しました。

へルプデスク活用事例_出光興産によるシステムのイメージ
出典:[Azure上にAIチャットボットを構築、新本社に関する多様な質問に回答できる高い柔軟性を実現より システムのイメージ

具体的には、AIチャットボットは、社員からの新本社に関する質問に対応するため、建物の設備、利用方法、周辺施設の情報など、多岐にわたる問い合わせに対して即座に回答します。
社員は必要な情報を迅速に得ることができ、業務効率が向上しました。

また、AIチャットボットの導入により、社内の問い合わせ対応業務が自動化され、担当者の負担が軽減されました。これにより、担当者は重要な業務にリソースを集中させることが可能となるため、全体の業務効率が向上しています。
Azureの柔軟なプラットフォームを活用することで、チャットボットは継続的に学習・改善を行い、社員からの多様なニーズに対応できるよう進化しています。これにより、出光興産は、よりスマートで効率的な働き方を実現し、社員の満足度向上にも寄与しています。

【関連記事】
出光興産×Azureで実現するAIチャットボット


JR九州

JR九州は、全線でAIを活用した忘れ物検索サービス「落とし物クラウド find」を導入しました。
このサービスは、AI技術を活用して忘れ物の情報を迅速に検索し、乗客が落とした物品を素早く見つけ出すための支援を行います。

へルプデスク活用事例_JR九州による利用画面のイメージ
出典:「落とし物クラウドfind」、JR九州の全線で導入!〜AIを活用したお忘れ物検索サービスがスタート〜より 利用画面のイメージ

「落とし物クラウド find」は、乗客が忘れ物をした場合に、その情報をクラウドに登録し、AIが自動的に関連する情報を検索して一致する物品を見つけ出す仕組みです。
LINEを使って落とし物情報の検索ができるため、ユーザーにとっても使いやすい仕様になっています。
これにより、忘れ物の検索プロセスが効率化され、問い合わせ対応のスピードが大幅に向上、忘れ物検索のスムーズな対応を実現しました。

また、従来の手作業による検索と比較して、AIの導入により精度が向上し、見つかる確率も高くなっています。乗客の利便性が向上し、忘れ物に関するストレスも軽減されました。

JR九州は、AI技術を積極的に活用し、乗客サービスの質を向上させるための取り組みを続けています。このサービスの導入により、忘れ物対応の業務効率が向上し、乗客満足度の向上にも寄与しています。

【関連記事】
JR九州全線、AIの力で忘れ物検索がスムーズに!「落とし物クラウド find」サービス導入


クラスメソッド株式会社

クラスメソッド株式会社は、社内問い合わせの効率化のために生成AIを活用したチャットボットを導入しました。
生成AIを活用したチャットボットを社内の問い合わせ対応に導入し、情報検索時間の短縮と繰り返し発生する質問への自動対応を実現しました。
Slackと連携することで、総務、労務、経理など、多岐にわたる問い合わせに対応し、社内の業務効率を大幅に向上させています。

出へルプデスク活用事例_クラスメソッド株式会社による導入前後の比較画像
出典:クラスメソッド、生成AIと社内データの連携により70%超のヘルプデスク回答満足度を実現〜Amazon Bedrock、Amazon Kendraなどを自在に組み合わせて社内業務をアシストするAI環境を構築〜より 導入前後の比較画像

このチャットボットの導入により、社員は必要な情報を迅速に取得できるようになり、問い合わせ対応にかかる時間が短縮されました。
具体的には、20日間で500件以上の問い合わせに対応し、満足度は70%以上となっています。これにより、従業員の利便性が向上し、社内のコミュニケーションが円滑に進むようになりました。

クラスメソッド株式会社は、Amazon BedrockやAmazon Kendraなどの技術を組み合わせ、社内業務をアシストする高度なAI環境を構築しています。これにより、AIチャットボットは継続的に学習・改善を行い、より精度の高い回答を提供できるよう進化しています。
同社は今後もAI技術を積極的に活用し、社内業務の効率化と従業員満足度の向上を目指していくとしています。

【関連記事】
クラスメソッド:社内のAIチャットボット導入で問い合わせ対応効率化を実現


導入時の注意点

導入時の注意点
導入時の注意点

最後にヘルプデスクにChatGPTを導入する際の注意点を押さえておきましょう。
これらのポイントを考慮し、ChatGPTを慎重に導入することで、ヘルプデスク業務の効率化と顧客満足度の向上が期待できます。

情報の正確性の確認

ChatGPTは高度なAIツールですが、すべての回答が正確とは限りません。不正確な情報が提供されるリスクがあります。

【対策】
内容の確認: ChatGPTの回答をそのまま使用せず、人間が必ず確認するフローを構築する。
二次チェック: 重要な情報については、人間による追加のチェックを行う。

セキュリティとプライバシーの保護

ChatGPTに入力されたデータはAIの学習に使用される可能性があるため、セキュリティとプライバシー保護が不可欠です。

【対策】
機密情報の取り扱い機密情報や個人情報を扱う際には、最大限の注意を払う。
データ保護: データの暗号化や匿名化を徹底し、社内のセキュリティポリシーに沿った運用ルールを策定する。

段階的な導入と継続的な改善

ChatGPTの導入は段階的に進め、導入後も継続的に改善を行うことが重要です。

【対策】
段階的なテスト導入: 初めは少人数でのテスト導入を行い、評価を基に導入を拡大する。
継続的な改善: 利用状況や目標達成率を定期的に分析し、必要に応じて改善を行う。

情報漏洩対策

悪意のある質問により、プロンプトから重要な情報が漏洩するリスクがあります。

【対策】
安全性の確認: 入力データの安全性をチェックする仕組みを導入する。
回答の制限: 特定の質問以外には回答しないよう、適切な制限を設ける。

人間のオペレーターとの役割分担

ChatGPTと人間オペレーターの役割分担を明確にし、適切な対応を行うことが重要です。

【対策】
役割の明確化: ChatGPTは定型的な質問への対応に、人間は複雑な問題や感情的なサポートに集中する。
引き継ぎの仕組み: ChatGPTの限界を理解し、適切なタイミングで人間のオペレーターに引き継ぐフローを構築する。


まとめ

この記事では、ヘルプデスクにおけるChatGPTの活用例とその課題について解説しました。ChatGPTは、24時間対応や迅速な回答提供など、ヘルプデスクの効率化と顧客満足度の向上に貢献する可能性を秘めています。しかし、回答の正確性やユーザーのプライバシー、多言語対応など、課題が残っているのも現状です。

こういった課題の解決に対して、継続的なモデルのトレーニング、データの匿名化、AIと人間のハイブリッドモデルの導入など、具体的な解決策が求められています。さらに、エスカレーションの判断基準を明確にし、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための感情分析技術の導入も重要です。

今後、これらの課題に対処しつつ、ChatGPTの技術をさらに進化させることで、ヘルプデスクの効率化と顧客満足度の向上を実現することが期待されます。
技術革新のスピードが速まる中で、継続的な改善と適応が鍵となるでしょう。

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監修者

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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