総務・情シスへの「同じ質問」を減らす実践手順

「経費精算の締め日はいつですか」「VPNにつながりません」「この申請の承認者は誰ですか」——総務・情シスに届く問い合わせの多くは、答えがすでに社内資料のどこかに書いてある「同じ質問」の繰り返しです。これを減らす近道は、いきなりツールを入れることではなく、①現状の可視化→②FAQ整備→③聞くより早い導線づくり、の順で進めることです。この記事ではその実践手順を解説します。

まず「同じ質問」にいくら払っているかを可視化する

対策の優先度を決めるには、現状のコストを数字にするのが最初の一歩です。基本の試算式はシンプルです。

月間の問い合わせ件数 × 1件あたりの対応時間 × 対応者の時給換算

たとえば次のような試算モデルが考えられます（あくまで計算例であり、実際の数値は組織によって異なります）。

項目	例
月間の問い合わせ件数	200件
1件あたりの平均対応時間	10分
対応者の時給換算	2,500円
月間の対応時間	約33時間（200件×10分）
月間の対応コスト	約83,000円

この試算モデルでは、月200件の問い合わせに月あたり約33時間ぶん——金額にして月8万円強の対応コストがかかっている計算になります。約33時間は、1人が丸4営業日を問い合わせ対応だけに費やしている規模です。しかも実際には、割り込み対応による本来業務の中断コストが上乗せされます。まずは1〜2週間でよいので、問い合わせの件数・内容・所要時間を記録してみてください。「どの質問が何回来ているか」「そのうち答えが既に資料にあるものは何割か」が見えると、次の打ち手が具体的になります。

削減の3段階——FAQ整備・検索性・チャット化

問い合わせ削減は、次の3段階で考えると失敗しにくくなります。

1. FAQ整備: 記録した質問を頻度順に並べ、上位の質問から「質問と答え」の形に文書化します。既存の規程やマニュアルがあれば、該当箇所への参照をまとめるだけでも構いません。ここで大切なのは完璧を目指さないことで、上位2〜3割の質問をカバーするだけでも体感は大きく変わります
2. 検索性の改善: FAQを作っても、置き場所が分からなければ使われません。ポータルの目立つ場所に置く、タイトルを「社員が入力しそうな言葉」に合わせる、複数の資料に散らばった情報を1か所に集約する、といった導線の整備です。ここまではツールを買わなくても着手できます
3. チャット化: それでも残る「探すより聞く方が早い」という行動を、聞く相手をAIに置き換えることで吸収します。社員は今まで通り「聞く」だけで、答えは資料から返ってくる状態を作ります

重要なのは順番です。段階1のFAQ整備を飛ばしてチャット化しても、答えの元になるナレッジが無ければ機能しません。逆に、段階2まででピタリと止まるケースも多くあります。「FAQはあるのに使われない」問題の背景は社内FAQが使われない本当の理由で詳しく扱っています。

なぜFAQだけでは減らないのか

段階2まで整備しても問い合わせが減りきらないのは、社員の行動原理が「正しい場所を探す」ではなく「一番早く答えが得られる方法を選ぶ」だからです。詳しい人に聞けば1分で答えが返るなら、FAQを検索する動機は生まれません。

つまり打ち手は「聞くな」ではなく、「聞いた先が人でなくてもよい状態」を作ることです。AIチャットが有効なのはこの点で、次の条件を満たす場合に限り、実務で機能します。

• 回答の根拠が自社の資料に限定されていること。一般知識で推測して答えるAIは、就業規則や社内手順の質問では誤案内につながります
• 資料に無いことは答えないこと。分からないときに断定せず、担当者へ案内する設計であることが、社内で信頼される最低条件です
• 答えられなかった質問を後から確認できること。未回答の一覧はそのまま「次に整備すべきFAQのリスト」になります

運用の型——「未回答レビュー」で育てる

チャット化した後の運用は、月に一度の未回答レビューを軸にするのが現実的です。担当者を1人決めて、次のサイクルを回します。

• 答えられなかった質問の一覧を確認する
• 頻度の高いものから資料（ナレッジ）に答えを追加する
• 制度改定や組織変更のタイミングで、古くなった資料を差し替える

このレビューにかかる時間は月1〜2時間程度に収まることが多く、問い合わせ対応そのものに比べれば小さな投資です。繰り返すほど回答できる範囲が広がり、未回答の一覧は「社員が本当に困っていること」を映す一次情報としても役立ちます。私たちが提供するPersora Connectでは、FAQ・マニュアル・規程などの資料（PDF・Word・テキスト・Webページ）を取り込むだけで立ち上がり、未回答レビュー機能で答えられなかった質問を確認できます。なお、社内の規程やログを扱う以上、認証やデータの取り扱いの確認は必須です。確認観点は社内AIチャット導入のセキュリティチェックリストにまとめています。

効果測定は「件数」ではなく「人が対応した件数」で見る

最後に効果測定の注意点です。チャット化すると、これまで我慢して聞かなかった質問も可視化されるため、質問の総数はむしろ増えることがあります。これは失敗ではなく、潜在的な疑問が表に出てきた健全な変化です。見るべき指標は総数ではなく、人が直接対応した件数と時間です。冒頭の試算式に導入後の数値を当てはめれば、削減効果を同じ物差しで比較できます。

生成AIである以上、誤回答の可能性はゼロにはなりません。だからこそ「答えない設計」と人によるレビューをセットで運用することが、遠回りに見えて最短の道です。導入前に自社のFAQで無料デモを試せるサービスなら、自社の質問にどこまで答えられるかを確かめてから判断できます。