AIを活用したFAQシステムを比較解説する記事を公開

「DEKIRU.AI（デキルエーアイ）」は、AI・生成AI開発に強いシステム開発会社の目的別選び方を解説する記事を公開しました。

AI FAQシステムを単なるコスト削減ツールと見なすのは、その本質的な価値を見誤ることに繋がります。これは、顧客体験（CX）とオペレーショナル・エクセレンス（業務の卓越性）への根源的な投資であり、その戦略的価値は多岐にわたります。

・顧客体験(CX)の向上：24時間365日、自己解決を可能に
現代の顧客は、疑問が生じた瞬間に解決策を求めています。AI FAQシステムは、この要求に完璧に応えることができます。24時間365日、人間のオペレーターを介さずに即座に回答を提供することで、顧客の待ち時間とそれに伴う不満を解消します。
さらに、AIの高度な言語理解能力は、自己解決率を飛躍的に向上させます。ユーザーが使う言葉の揺らぎ（同義語、表記揺れ、タイプミス、感情的な表現など）をAIが吸収し、的確な回答へと導くため、ユーザーは有人サポートに問い合わせることなく問題を解決できます。これは、問い合わせを諦めてしまう顧客の機会損失を防ぐ上でも極めて重要です。

・問い合わせ件数削減と業務品質の向上
AI FAQシステムの導入効果として最も頻繁に挙げられるのが、問い合わせ件数の大幅な削減です。定型的で簡単な質問をシステムが自動で処理することにより、人間のオペレーターはより複雑で付加価値の高い、あるいは顧客の感情に寄り添うべき問題に集中できるようになります。これは、明確で測定可能なROI（投資対効果）をもたらすだけでなく、オペレーターの専門性を高め、仕事の満足度を向上させる効果もあります。
また、システムは「唯一の正しい情報源（Single Source of Truth）」として機能し、どの顧客に対しても一貫性のある正確な情報を提供します。これにより、オペレーターによる回答のばらつきがなくなり、サービス品質とブランドへの信頼性が向上します。

・ナレッジマネジメントと属人化の解消
多くの組織が抱える深刻な問題が、特定の従業員しか知らない情報、いわゆる「属人化」した知識です。AI FAQシステムは、この問題に対する強力な解決策となります。社内のマニュアル、業務手順、過去の対応履歴といったあらゆる知識をシステムに集約することで、組織全体のナレッジマネジメント基盤を構築します。
このプロセスは、個人の頭の中にしかない「暗黙知」を、誰もがアクセスできる「形式知」へと変換する作業に他なりません。これにより、経験豊富なベテラン従業員が休暇を取ったり、退職したりしても、その知識が失われることはありません。業務知識が民主化されることで、組織は特定の個人への依存から脱却し、事業継続性のリスクを大幅に低減できます。これは単なる効率化ではなく、経営レベルでのリスク管理戦略なのです。また、新入社員の教育コストを削減し、即戦力化を加速させる効果も期待できます。

・データ分析による事業改善
優れたAI FAQシステムは、単に質問に答えるだけでなく、事業改善に繋がる貴重なデータを提供します。ユーザーがどのようなキーワードで検索しているか、どのFAQが最も閲覧されているか、あるいはどの質問が解決に至らなかったか（ゼロヒットクエリ）といったデータを分析することで、顧客が何に悩み、何に関心を持っているのかをリアルタイムで把握できます。
このデータは、製品開発、サービス改善、マーケティング戦略の策定における、顧客からの直接的なフィードバックとなります。顧客の「声なき声」を可視化し、データに基づいた意思決定を可能にすることで、企業は市場の変化に迅速に対応し、競争優位性を築くことができるのです。

自社に最適なAI FAQシステムを選定するには、体系的な評価フレームワークが必要です。ここでは、意思決定者が押さえるべき5つの重要な評価軸を解説します。

・検索・回答精度：AIの「賢さ」を見極める
システムの核となるのがAIの精度です。現代のAI FAQシステムは、主に二つの異なる技術的アプローチ、あるいはそのハイブリッドによって支えられています。

第1世代AI：予測型AI（意図予測・自然言語処理）このアプローチは、ユーザーの質問の「意図」を予測し、既存のFAQの中から最適な「正解」を見つけ出すことに特化しています。表記揺れやタイプミスを吸収し、管理者が承認した、統制の取れた回答のみを提示するため、誤った情報を生成するリスクが極めて低いのが特徴です。Helpfeelの「意図予測検索」やPKSHA FAQの「言語理解エンジン」がこの代表例です。情報の正確性が最優先される場合に適しています。

第2世代AI：生成AI（RAG・LLM）このアプローチは、大規模言語モデル（LLM）とRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を組み合わせ、社内ドキュメント（PDF、Webサイトなど）を情報源として、その場で自然な対話形式の回答を「生成」します。手動でFAQを作成する手間を省き、柔軟な回答が可能ですが、情報源にないことを答えてしまう「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを内包しており、慎重な管理が求められます。
自社が求めるのは、統制された環境下での「正確な正解の提示」なのか、あるいは既存文書を活用した「動的な回答の生成」なのか、この技術的な違いを理解することが選定の第一歩となります。

・導入と運用：誰が、どのように使うのか？
システムの導入・運用が、IT専門家でなければ行えないほど複雑であっては、その価値は半減します。

導入の容易さ：システムは迅速に展開できるか。ExcelにQ&Aをまとめるだけで始められる手軽なもの（例：AI-FAQボット）から、大規模な初期設定とインテグレーションを要するエンタープライズ向けのもの（例：PKSHA FAQ, Salesforce）まで様々です。

運用のしやすさ：FAQの追加・更新・分析は直感的に行えるか。プログラミング知識を必要としない管理画面（UI）、承認ワークフロー機能、コンテンツ作成支援機能などが充実しているかを確認する必要があります。

・分析・改善機能：PDCAサイクルを回せるか
優れたシステムは、導入して終わりではありません。継続的な改善（PDCAサイクル）を支援する分析機能が不可欠です。検索ヒット率、自己解決率、よく使われる検索キーワード、回答が見つからなかった「ゼロヒットクエリ」などのレポート機能が充実しているかを確認しましょ。これらのデータは、ナレッジベースを強化し、顧客や従業員のニーズに応え続けるための羅針盤となります。

・連携性、拡張性、セキュリティ
ビジネスの成長と変化に対応できる柔軟性も重要な評価項目です。

連携性：既存の業務システム、特にCRM（Salesforceなど）、ビジネスチャット（Slack, Microsoft Teamsなど）、コールセンターシステムとシームレスに連携できるか。エコシステム全体で情報を繋ぐことで、サポート業務は飛躍的に効率化します。

拡張性：将来的なFAQ数の増加、利用者数の拡大、多言語対応の必要性など、事業の成長に合わせてスケールできる基盤を持っているかを確認します。
セキュリティ：クラウド型（SaaS）が主流の現在、セキュリティは最優先事項です。特に生成AIを利用する場合、入力したデータがAIの学習に利用されないか、情報漏洩のリスクはないかなど、ベンダーのデータ取り扱いポリシーを厳しく評価する必要があります。機密情報を扱う場合は、オンプレミス型の選択肢や、高度なセキュリティ基準を満たすベンダーの選定が不可欠です。

・料金体系の解読：TCO（総所有コスト）を理解する
料金体系はベンダーによって大きく異なり、表面的な価格だけでは判断できません。

主な料金モデル：月額固定制、問い合わせ数に応じた従量課金制、利用ユーザー（エージェント）数に応じたID課金制などが一般的です。

隠れたコスト（TCO）：月額費用だけでなく、初期導入費用、データ移行費用、デザインのカスタマイズ費用、そして最も見落とされがちな「コンテンツ作成と継続的なメンテナンスにかかる人件費」を含めた総所有コスト（TCO）で評価することが重要です。

価格の透明性：HelpfeelやPKSHA FAQのようなエンタープライズ向け製品の多くは、価格を公開しておらず、個別見積もりとなります。これは、コンサルティングを含んだ高価格帯のソリューションであることを示唆しています。

「DEKIRU.AI（デキルエーアイ）」内の記事ではAI FAQシステム徹底分析・比較などについても解説しています。
是非以下の記事をご覧ください。

https://dekiru.ai/699/