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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

1
質問入力
ユーザーが自然な言葉で質問を入力
2
意図理解
AIが質問の意図と文脈を分析
3
横断検索
複数のシステムから関連情報を検索
4
回答生成
的確で包括的な回答を自動生成
5
関連情報推薦
役立つ関連資料やヒントを提案
6
継続学習
フィードバックから継続的に改善

主要機能

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

外部ツール
Google Drive
ドキュメント・スプレッドシート
Confluence
社内Wiki
Notion
ドキュメント管理
Slack
チャット履歴
その他データソース
カスタム連携
AI プラットフォーム
RAG アーキテクチャ
意味理解型検索
コンテキスト生成
LLM 推論
権限管理
AI機能
質問応答
自然言語対話
文脈理解検索
意図を理解
資料要約
重要ポイント抽出
関連情報推薦
関連資料提案
更新通知
リアルタイム通知

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

70%
情報検索時間削減
4〜7h
週あたりの時間節約
30%
オンボーディング期間短縮

導入プロセス

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。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。

導入までの流れ

1
無料相談・デモ体験
課題ヒアリングと実際のデモンストレーション
2
現状分析・要件定義
情報資産の把握と主要な課題の特定
3
システム設計・カスタマイズ
対象情報源の選定と連携方法の決定、貴社環境への最適化
4
初期設定・データ取り込み
基本データの取り込みとAIモデルの調整
5
PoC・実証実験
重要部門で2週間の試験導入、限定ユーザーによる検証と効果測定
6
本格導入・展開
部門ごとに段階的に展開、全社導入とユーザートレーニング
7
運用・継続改善
利用状況の分析、機能の拡張、フィードバックの反映

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