解決する課題
多くの事業所では、判断基準や手順の相当部分が特定個人の経験に依存しています。値付けの考え方、取引先ごとの慣行、設備のクセ、繁忙期の段取り。文書化しても参照されないため、結局その人に聞くことになります。
このパッケージは、その知識をAIが参照できる形式に整備し、社内のAIから、必要に応じて社外のAIからも引けるようにするものです。
投入する資料は現状のままで構いません。Word・Excel・写真・手書き資料のスキャン等、形式が揃っていない状態から、AIが参照可能な形への整備までを当方で行います。
何が変わるか
問い合わせが1人に集中する構造が、事業継続上のリスクになっています。 担当者の作業が中断されるだけでなく、休暇を取りにくく、退職時の影響が大きい。
整備後は、まず社内の担当者が自身のAIに照会し、そこで解決しなかったものだけが人に回ります。
社外公開の形も選べます。営業時間・仕様・取扱範囲といった照会を、お客様側のAIが直接参照できる状態にしておくと、電話とメールの往復自体が減ります。
なお、削減効果は現状の問い合わせ件数と内容に依存します。導入前の1週間、実際に発生した問い合わせを記録していただくと、効果を数値で確認できます。 記録の取り方もご案内します。
進め方について
工程の内訳は上の表のとおりです。要点は公開範囲の切り分けが最も重要な工程だということ。社内限定と社外公開を項目単位で線引きしないまま構築すると、出してはいけない情報が引ける状態になります。ここだけは省略しません。
既存資料は形式が揃っていない状態で構いません。整備は当方の作業範囲です。
当方での運用実績
Code for Nagato では、講座の日程・内容・申込方法をこの仕組みで公開する準備を進めています。お使いのAIに当方のコネクタを追加すると、会話の中で講座情報を照会できるようになります。
ご確認いただきたい前提
- 公開範囲は必ず一緒に確認します。 見積書・原価・個人情報などが混在したまま公開されないよう、項目単位で線引きする工程を必ず入れます。
- 機密情報を扱う場合は、入力データがAIの学習に使用されない契約・設定のサービスのみを使用します。ご希望に応じてNDAを締結します。
- 資料が未整備の場合は、まず「頻出する質問を10件書き出す」ところからの着手になります。この工程からご一緒できます。