社内AIコンシェルジュ
社内AIコンシェルジュは、Google DriveやConfluence、Notion、Slackなどに散在する情報を一元化し、チャットで自然言語質問に即答。文脈理解型検索、複数システム横断検索、要約・抽出、暗黙知の形式知化、関連情報推薦や更新通知で業務時間を大幅に短縮し、生産性を向上させます。
「情報迷子」から解放され、業務時間を取り戻す
「経費精算の方法は？」 「先月のプレゼン資料はどこ？」 「新しいツールのアクセス権はどう申請する？」
平均的なビジネスパーソンは、1日の業務時間の15〜30%を、こうした情報探索に費やしています。必要な情報は社内のどこかに存在するはずなのに、見つからない。検索しても適切な結果が出てこない。誰に聞けば良いかわからない。情報はあるのに「情報迷子」になる時間が、貴重な業務時間を奪い、組織全体の生産性を低下させています。
私たちの社内AIコンシェルジュは、Google Drive、Confluence、Notion、Slackなど様々なシステムに散在する情報を一元的に理解し、必要な答えを瞬時に提供します。まるで頼れる先輩社員のように、あなたの質問に適切に応え、業務を加速させる次世代の社内情報活用基盤です。
社内情報探索の現状課題
多くの企業では、以下のような情報探索の課題に直面しています：
- •散在する情報源：マニュアル、議事録、提案書、メールなど、情報が複数のシステムに分散
- •検索の非効率性：キーワード検索では文脈を理解せず、適切な情報が見つからない
- •部門間の情報断絶：部署ごとに情報が孤立し、横断的な活用ができない
- •暗黙知へのアクセス困難：「誰が知っているか」を特定するのが難しい
- •情報更新の把握：最新の変更や更新を常に追跡することが困難
これらの課題により、社員は同じ質問を繰り返し、何度も似たような資料を作成し、既存の知見を十分に活用できていません。
AIコンシェルジュによる解決策
社内AIコンシェルジュは、最新のAI技術を活用して、社内情報へのアクセスを根本から変革します。社員はチャット形式で自然な言葉で質問するだけで、必要な情報をすぐに得ることができます。
【質問例】
- •「経費精算の申請方法を教えて」
- •「マーケティング部門の去年の予算資料はどこにある？」
- •「新人研修用の資料で使えるものはある？」
- •「クラウドストレージのアカウント発行の手順は？」
- •「先週の部門会議の主な決定事項は？」
AIコンシェルジュの動作フロー
質問入力
ユーザーが自然な言葉で質問を入力
意図理解
AIが質問の意図と文脈を分析
横断検索
複数のシステムから関連情報を検索
回答生成
的確で包括的な回答を自動生成
関連情報推薦
役立つ関連資料やヒントを提案
継続学習
フィードバックから継続的に改善
自然言語質問応答
普段の言葉で質問するだけで即座に回答
文脈理解型検索
質問の意図を理解した高精度検索
複数情報源統合
散在する情報を横断的に検索
資料要約と抽出
長文資料から必要なポイントのみ抽出
関連情報推薦
役立つ関連情報も自動提案
リアルタイム更新通知
情報更新を見逃さない自動通知
主な機能
- •自然言語での質問応答：専門用語や正確なキーワードを知らなくても、普段の言葉で質問できます
- •文脈理解型検索：単なるキーワードマッチングではなく、質問の意図を理解した検索を実現
- •複数情報源の統合：散在する情報を横断的に検索し、最適な回答を構成します
- •資料の要約と抽出：長文資料から必要なポイントだけを抽出して提示
- •関連情報の推薦：質問に直接関係する情報だけでなく、役立つ可能性のある関連情報も提案
AIコンシェルジュが変える日常業務の風景
【迷わず即答：社内規約の確認】
質問：
「在宅勤務の申請締切はいつ？」
回答：
「在宅勤務の申請は、実施日の3営業日前の17時までに行う必要があります。申請はグループウェアの『勤務形態申請』フォームから行えます。直近の申請状況や承認状態も同じページで確認できます。」
※手順書を探し回る必要なく、即座に正確な回答を取得
【複数システムを横断：過去資料の検索】
質問：
「去年の金融業界向け提案資料で使えるものはある？」
回答：
「以下の資料が見つかりました：
- ・『金融機関向けデータ分析基盤提案書』 （Google Drive内、営業部門フォルダ、2024年9月作成）
- ・『銀行業務効率化ソリューション概要』 （Confluence内、金融チームスペース、2024年5月作成）
- ・『フィンテック導入事例集』 （Slack内、マーケティングチャンネルで共有、2024年2月）
どの資料について詳しく知りたいですか？」
※複数のシステムに散らばる情報を一度に検索、保存場所まで明示
【暗黙知を形式知に：専門知識の共有】
質問：
「新しいクライアントにデータ分析サービスを紹介したいけど、医療分野での事例はある？」
回答：
「医療分野でのデータ分析サービスについて、以下の資料が参考になります：
- ・『A病院での予測モデル導入事例』 （詳細なROI分析あり、Notionのケーススタディページ）
- ・『医療データ分析ソリューション概要』 （製品説明スライド、共有ドライブ内）
また、田中さんが先月のSlackスレッドで医療データの匿名化についての注意点を共有していました。リンクはこちら。
さらに詳しい情報は田中さん（データサイエンスチーム）に直接相談するとよいでしょう。」
※ドキュメント情報だけでなく、社内会話の内容も含めて総合的に回答
【新入社員の味方：基本業務の手助け】
質問：
「経費精算システムのログイン方法がわからない」
回答：
「経費精算システム『ExpensePro』へのログインは、イントラネットのトップページ右上にある『業務システム』メニューからアクセスできます。
初回ログイン時は、社員番号をIDとし、パスワードは全社共通の初期パスワード（入社時に配布されたオリエンテーション資料P.5に記載）を使用します。初回ログイン後はパスワード変更が必要です。
設定方法がわからない場合は、内線2345（総務部・佐藤）までお問い合わせください。」
※単なる回答だけでなく、次のステップまで予測して案内
先進技術で実現する「理解する検索」
私たちは最先端のAI技術を駆使して、単なる「キーワード検索」ではなく「理解する検索」を実現しています。
質問の意図を理解するAI技術
- •大規模言語モデル（LLM）による対話理解：あいまいな表現や専門用語のバリエーションを理解し、自然な会話を実現
- •RAG（Retrieval Augmented Generation）アーキテクチャ：検索と生成を組み合わせ、最新の社内情報に基づいた正確な回答を生成
- •文脈を考慮した継続的対話：1回の質問で終わらず、掘り下げた質問や関連事項まで対話的に案内
社内情報を最大限に活用する仕組み
- •マルチモーダル情報処理：テキスト、表、図表、画像など様々な形式の情報を統合的に理解
- •意味理解型インデックス：単語の一致だけでなく意味的な関連性で情報を検索し、表現の違いを超えた検索を実現
- •LLMによる前処理最適化：情報の蓄積段階でAIが構造化し、検索効率と精度を飛躍的に向上
あらゆる社内情報源と連携
- •幅広いデータソースに対応：既存データベース、Google Drive、Confluence、Notion、Excel、テキストファイル、Slackの履歴など、あらゆる形式の情報を統合
- •分断された情報の壁を超える：複数のシステムに散らばっている情報を一元的に検索・活用
- •権限ベースのアクセス管理：情報セキュリティポリシーに準拠した適切なアクセス制御
- •既存システムとの容易な統合：標準的なAPIやコネクタを通じてシームレスに連携
- •継続的な学習と更新：新しい情報や質問パターンに基づいて常に進化
統合アーキテクチャ
連携可能なツール
AI プラットフォーム
RAG アーキテクチャ
提供される機能
導入効果：目に見える変化、感じる価値
解放される時間
- •一人あたり週4~7時間の時間節約：情報検索時間を最大70%削減し、本来の業務に集中
- •質問対応の負担軽減：経験豊富な社員への「よくある質問」が減り、専門業務に集中できる環境を実現
- •新入社員の立ち上がり期間を30%短縮：基本的な質問に自動対応し、オンボーディングを加速
強化される組織力
- •意思決定の迅速化：必要な情報への即時アクセスにより、判断のスピードと質を向上
- •組織の記憶力強化：退職や異動で失われがちな知識を組織の資産として蓄積・活用
- •部門を超えた知識活用：「知っている人だけが知っている」状況から脱却し、全社的な情報活用を実現
もたらされる新たな価値
- •隠れた知見の発掘：散在していた情報同士を結びつけ、新たな気づきやアイデアを創出
- •時間の質的変化：単純な情報検索から解放され、創造的・戦略的な思考に時間を使える
- •情報格差の解消：ベテランも新人も、同じ情報へ同じようにアクセスできる公平な環境
ステークホルダー別の導入効果
一般社員
- 週4〜7時間の時間節約
- 検索時間を最大70%削減
- 本来の業務に集中できる
ベテラン社員
- よくある質問対応の負担軽減
- 専門業務に集中できる
- 知識の組織資産化
新入社員
- 立ち上がり期間30%短縮
- 24時間いつでも質問可能
- 基礎知識の迅速な習得
経営層
- 組織全体の生産性向上
- 意思決定の迅速化
- ナレッジマネジメント強化
主要な導入効果指標
情報検索時間削減
週あたりの時間節約
オンボーディング期間短縮
導入プロセス
現状分析：情報資産の把握と主要な課題の特定
システム設計：対象情報源の選定と連携方法の決定
初期設定：基本データの取り込みとAIモデルの調整
試験運用：限定ユーザーによる検証とフィードバック収集
本格展開：全社導入とユーザートレーニング
継続的改善：利用状況の分析と機能の拡張
豊富な導入実績と専門知識を持つ私たちのチームが、貴社の業務環境に最適なAIコンシェルジュの構築をサポートします。
未来の働き方をすぐに体験
社内の情報活用に課題を感じていませんか？AIコンシェルジュがどのように貴社の業務を変革するか、まずは体験してください。
導入までの流れ
無料相談・デモ体験：
貴社の課題をお聞かせください。実際のデモで体験できます
小規模実証実験：
重要部門で2週間の試験導入、効果測定
カスタマイズ設計：
貴社のシステム環境に最適化
段階的展開：
部門ごとに展開し、フィードバックを反映しながら全社展開
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サービスに関するお問い合わせやお申し込みはページ下部のフォームより承っております。
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