社内問い合わせが減らないのはなぜ？情シス担当者の負担を軽減する効率化のステップとAI活用法

社内問い合わせが減らないのは、担当者の努力不足ではなく、「キーワード検索の限界」「情報の陳腐化」「サイロ化」「属人化」「問い合わせ経路の乱立」という仕組み側の問題が本質的ン原因であることが少なくありません。

 

効率化の第一歩は、問い合わせの現状を可視化し、自己解決率などのKPIを定めること。そのうえで、更新の手間がかかるFAQやチャットボットに頼るのではなく、自然な言葉で質問できるAIプロンプト検索を導入すれば、少人数の情シス体制であっても、日々の対応負担を大きく減らすことができます。

 

本記事では、社内問い合わせが減らない原因の分析から、効率化のための実践的な4ステップ、FAQ・チャットボット・AIプロンプト検索の手法比較、ツール選定のポイント、そして具体的な活用イメージまでを順を追って解説していきます。

 

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情シスに寄せられる問い合わせは多岐にわたります。代表的なものだけでも、次のような内容が挙げられます。

 

1. パスワードの再発行・アカウントロックの解除
2. 多要素認証（MFA）のトラブル
3. VPN接続や在宅勤務時のネットワークトラブル
4. ネットワーク回線の遅延や通信障害
5. 経費精算・各種申請システムの操作方法
6. チャットツールやSaaSの不具合
7. 共有フォルダのアカウントへの権限申請
8. ファイルの紛失・復元
9. PCの動作不具合・故障
10. プリンタ・複合機などのトラブル
11. ソフトウェアのインストール許可
12. 部署ごとに異なる社内規程やルールの確認

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企業の情報システム担当者は、業務時間の中で問い合わせ対応が占める割合が大きく、本来取り組みたい改善業務やプロジェクトへの時間配分に影響が出やすいことが指摘されています。

 

さらに厄介なのは、こうした問い合わせの多くが「同じような内容の繰り返し」であることです。ある調査では、社内問い合わせの約6割が基本的な操作方法など、ナレッジの整備で解決できる内容だったという結果も報告されています。つまり、情シスが日々忙殺されている問い合わせの多くは、本来「聞かなくても自己解決できるはず」の内容だといえます。

 

それでも問い合わせが減らないのは、担当者の努力不足ではなく、情報の届け方や社内の仕組みに構造的な課題があるからです。

多くの企業がまず取り組むのが、NotionやWikiなどを使ったFAQサイトの整備です。しかし、「作ったのに使われない」という壁にぶつかるケースは少なくありません。主な原因は次の5つに整理できます。

 

1.  キーワード検索の限界
FAQは「正しい検索キーワードを知っている」ことが前提の仕組みです。従業員が知りたいことをうまく言語化できなかったり、社内特有の呼び方を知らなかったりすると、目的の情報にたどり着けません。結果として「調べるより聞いた方が早い」という行動につながります。

 

2.  情報の陳腐化
少人数体制の情シスでは、本来業務をこなしながらFAQを常に最新の状態に保つことが難しいのが実情です。情報が古くなると従業員はFAQを信頼しなくなり、直接問い合わせる習慣がより強固になるという悪循環が生まれます。

 

3.  情報のサイロ化
社内規程は総務のフォルダ、システム操作マニュアルはNotion、過去のやり取りはメールやチャットの中——といったように、情報が部署やツールごとに分散していると、そもそも「どこを見ればよいか」自体がわかりません。

 

4.  対応の属人化
特定の担当者しか経緯を把握していない問い合わせがあると、その担当者が不在のときに対応が止まってしまいます。対応品質にもばらつきが出やすく、組織としての再現性が失われます。

 

5.  問い合わせ経路の乱立
電話・メール・チャット・口頭など、問い合わせの入り口が統一されていないと、担当部署への振り分けや対応漏れの確認だけで余計な工数がかかります。特に新しいツールを全社導入した直後は、この経路の乱立が一気に問い合わせを増加させる引き金になりがちです。

 

これらの原因に手を打たないまま、FAQサイトだけを整備しても、問い合わせ削減という本来の目的にはなかなか近づけません。

施策の効果を「なんとなく楽になった」で終わらせないためには、着手前に基準となる指標を決めておくことが重要です。代表的な指標は次の通りです。

 

指標	意味と着目する理由
自己解決率	FAQやAI検索など、担当者を介さずに解決できた割合。この数値が上がるほど、情シスの対応件数そのものが減っていく。効率化施策の効果を測る中心的な指標。
AHT（平均処理時間）	1件の問い合わせにかかる対応時間の平均。回答テンプレートやナレッジの整備で短縮でき、担当者1人あたりの負荷軽減に直結する。
FCR（一次完結率）	再度の問い合わせなしに、1回のやり取りで解決できた割合。低い場合は回答内容や情報の粒度に改善余地がある。
SLA遵守率	あらかじめ定めた対応時間内に解決できた割合。対応の遅延がどの程度発生しているかを可視化できる。
再開封率	一度クローズした問い合わせが、再度開かれた件数の割合。回答品質や情報の分かりやすさを測るバロメーターになる。

 

特に少人数の情シス体制では、まず「自己解決率」を主要指標に据え、AHTやFCRを補助指標として追うと、効果測定と改善のサイクルを回しやすくなります。

問い合わせ削減のためのツールにはいくつかの種類があり、それぞれ得意・不得意があります。導入前に特徴を比較しておきましょう。

 

比較項目	FAQサイト	チャットボット	AIプロンプト検索
検索の起点	正確なキーワードが必要	選択肢やフリーワード入力	自然な話し言葉でOK
導入コスト	低い	中〜高い場合が多い	サービスにより幅がある
運用の手間	継続的な更新が必須	シナリオ設計・保守が必要	データ登録が中心で比較的軽い
向いている情報	定型的で変化の少ない情報	定型的な一問一答	規程・マニュアルなど複雑で量が多い情報
少人数情シスとの相性	更新が追いつかず陳腐化しやすい	初期構築の負担が大きい	自然文対応で利用習慣が定着しやすい

 

表からわかるとおり、社内規程やマニュアルのように情報量が多く複雑な内容を扱う場合、自然な話し言葉での検索に対応できるAIプロンプト検索は、少人数の情シス体制でも運用を継続しやすいという特徴があります。一方で、シンプルな一問一答が中心の業務であれば、FAQやチャットボットの方が導入・運用コストを抑えられる場合もあり、自社の問い合わせ傾向に応じて使い分けることが重要です。

社内問い合わせの効率化は、思いつきでツールを導入するのではなく、段階を踏んで進めることが成功の近道です。

STEP1：現状を可視化する

まずは、どの部署から、どのような内容の問い合わせが、どのくらいの頻度で届いているのかを把握しましょう。電話や口頭でのやり取りは記録に残りにくいため、問い合わせを受けた際に簡単なログを残す仕組みを用意すると分析がしやすくなります。頻出パターンが見えてくれば、優先的に着手すべき課題が明確になります。

STEP2：分散したナレッジを一元化する

社内規程、マニュアル、過去の対応履歴、部署ごとのノウハウなどを、1つの場所に集約します。ここで重要なのは、単にファイルを集めるだけでなく、誰もが同じ場所を見に行く「正本」を1つに決めることです。情報の置き場所が統一されるだけでも、確認作業の手間や属人化のリスクは大きく減らせます。

STEP3：「探す」から「聞く」へ——自己解決できる検索体験を設計する

一元化したナレッジを、従業員が迷わず使える形で提供することが次のステップです。キーワード検索だけに頼ると、前述の「言語化できない」問題が残ります。自然な言葉で質問すれば的確な回答が返ってくるような検索体験を用意できれば、従業員は情シスに聞く前に自己解決できるようになります。この点で近年存在感を増しているのが、次章で解説するAIを活用した検索の仕組みです。

STEP4：ルール化と定着の仕組みをつくる

どれだけ優れた仕組みを用意しても、従業員に使われなければ問い合わせは減りません。「まずは検索してから問い合わせる」という行動をルールとして周知し、繰り返し案内することが必要です。電話やメールに直接問い合わせる習慣は根強いため、一度の告知で終わらせず、継続的な働きかけと、実際に「検索した方が早い」と感じてもらえる回答精度の両輪で、少しずつ利用習慣を定着させていくことが重要です。

従来型のFAQやキーワード検索の限界を乗り越える手段として、生成AIを活用したナレッジ検索の導入が広がっています。社内規程やマニュアルなどの独自データをAIに読み込ませたうえで、従業員が自然言語で質問すると、AIがその内容に沿った回答を生成する仕組みです。

 

この方式のメリットは、従業員が正確な検索キーワードを知らなくても、話し言葉に近い質問文で目的の情報にたどり着ける点にあります。「有給って何日前までに申請すればいい？」「経費精算のフォーマットはどこ？」といった曖昧な聞き方でも、蓄積された社内データの中から関連する回答を導き出せるため、FAQの「検索してもヒットしない」というストレスを軽減できます。

 

あわせて、汎用的な生成AIをそのまま使うのではなく、自社の規程やマニュアルなど信頼できる情報源に回答の根拠を限定する仕組みを組み合わせることで、誤った情報を生成するリスクを抑えながら、精度の高い回答を得やすくなる点も、業務利用において重視されるポイントです。

ここからは、多くの情シス部門で実際によく見られる課題をもとに構成した、仮想の活用イメージを紹介します。特定企業の実績や取材にもとづくものではなく、「こういう状況の企業であれば、AI活用でここまで効率化できる可能性がある」という一つのモデルケースとしてご覧ください。

想定する企業プロフィール

• 業種・業態：バックオフィス部門向けサービスを提供するBtoB SaaS企業
• 従業員数：約200名
• 情シス体制：課長を含め3名
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• 課題：
• Notionで作成したFAQサイトがほとんど参照されず、電話・メールでの問い合わせが1日10〜20件発生。Slackなど新しいツールを導入するたびに、チャンネル追加などの依頼が電話・メールでバラバラに殺到し、対応漏れがクレームに発展することもあった。

想定される取り組みのステップ

1.  課題の可視化
どの部署からどんな問い合わせが多いかを整理し、FAQが参照されない原因（検索キーワードの壁、情報の陳腐化）を特定する。

 

2.  ツールの比較検討
複数のAI活用型ナレッジツールを比較し、コスト体系や、社内規程・ノウハウなど多様なデータを一元的に登録できるかを軸に選定する。

 

3.  データ整備
部署ごとにヒアリングを行い、よく寄せられる質問や登録すべき情報を洗い出したうえで、担当者1名が中心となり、約1ヶ月かけて情報を整理・登録する。

 

4.  全社展開と定着化
「まずは検索してから問い合わせる」という運用ルールを周知し、実際にAI検索で解決できる体験を積み重ねてもらうことで、利用習慣を定着させる。

期待できる変化（目安）

項目	導入前の状態（想定）	AI活用後に期待できる変化（目安）
1日あたりの問い合わせ件数	電話・メールで10〜20件	3〜5件程度まで減少するケースも
FAQの参照状況	整備しても社員にほぼ参照されない	自然文検索により参照率・自己解決率が向上
情シスの体感	電話・メール対応で本来業務が停滞	問い合わせ対応時間が減り、他業務に充てられる時間が増加
導入・整備期間	－	担当者1名・約1ヶ月程度で立ち上げられるケースも

 

このように、少人数の情シス体制であっても、①課題の可視化、②適切なツールの選定、③丁寧なデータ整備、④定着化の働きかけ、という順序を踏むことで、問い合わせ対応にかかる負担を大きく軽減できる可能性があります。

もちろん実際の効果は、企業規模・問い合わせの傾向・データ整備にかける工数などによって変動するため、自社で導入を検討する際は、後述するPoC（概念実証）などを通じて、自社データでの回答精度や運用のしやすさを事前に確認することをおすすめします。

Q. 社内問い合わせを効率化する第一歩は何をすればいいですか？
まずは、どの部署からどのような問い合わせが、どのくらいの頻度で届いているかを可視化することから始めましょう。原因を特定しないままツールを導入すると、期待した効果が得られないことがあります。

 

Q. FAQとAIヘルプデスク（AIプロンプト検索）の違いは何ですか？
FAQは正確な検索キーワードを入力する必要がありますが、AIプロンプト検索は自然な話し言葉での質問に対応できる点が大きな違いです。情報量が多く複雑な社内規程などを扱う場合、AIプロンプト検索の方が自己解決率を高めやすい傾向があります。

 

Q. 情シスが少人数でもAI活用による効率化は可能ですか？
可能です。むしろ、日々の運用に割ける時間が限られている少人数体制ほど、更新の手間がかかるFAQよりも、ノーコードで手軽に情報を登録・更新できるAI活用型のツールとの相性が良い傾向があります。

 

Q. 導入までにどれくらいの期間がかかりますか？
ツールや企業規模によって異なりますが、部署ごとのヒアリングとデータ整備を中心に、担当者1名体制でも1ヶ月程度で運用を開始できるケースがあります。まずは小さな範囲でPoCを行い、実運用のイメージをつかむとよいでしょう。

社内問い合わせの効率化を目的にAI活用型のナレッジツールを検討する際は、次のような観点で比較すると、導入後のミスマッチを防ぎやすくなります。

 

チェック項目	見極めるポイント
① 回答の精度	自社の規程・マニュアルなど社内データにもとづいて回答を生成できるか。一般的な生成AIをそのまま使うだけでは、社内固有のルールに対応できず誤回答（ハルシネーション）のリスクが残る。
② データの一元管理力	社内規程・マニュアル・ノウハウ・日報など、部署ごとに散らばりやすい情報を1つの基盤にまとめて登録できるか。対応できるデータの種類が多いほど、将来的な活用範囲が広がる。
③ 料金体系	ユーザー数に応じた課金か、利用量に応じた従量課金か。従業員数が多い企業ほど、ユーザー課金だとコストが膨らみやすいため、自社の利用実態に合ったモデルを選びたい。
④ 運用のしやすさ	情シスがノーコードで情報を登録・更新できるか。専門知識やベンダー依存の改修が必要だと、結局は運用が止まりFAQと同じ轍を踏みやすい。
⑤ 拡張性	ヘルプデスク用途だけでなく、承認フローやデータ連携など他の業務効率化にも広げられるか。ヘルプデスク単体のツールだと、後から別のシステムを追加導入する二度手間が生じやすい。
⑥ セキュリティ	生成AIは、入力した情報が外部のモデル学習やログに利用され、意図せず漏えいするリスクがゼロではありません。社内規程やマニュアルといった機密情報を扱う以上、データが外部と分離された閉じた環境で管理・処理されるか、アクセス権限を細かく制御できるかを必ず確認したい。

 

特に情シスの少人数体制では、④の「ノーコードで運用できるか」が長期的な定着を左右します。導入後の更新作業がベンダー任せや専門知識頼みになってしまうと、結局はFAQと同じように情報が陳腐化してしまうためです。

また、⑥の「セキュリティ」も見落とせないポイントです。生成AIは便利な反面、入力した社内情報が意図せず外部に漏れるリスクをゼロにはできません。社内規程や人事情報など機密性の高いデータを扱う場合は、閉じた環境で安全に管理・処理される仕組みかどうかを、導入前に必ず確認しておきましょう。

上記のチェックポイントに対応する選択肢の1つが、NTTデータビジネスブレインズが提供するノーコード・クラウドデータベース「Slopebase（スロープベース）」です。

 

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また、プログラミング知識がなくても業務に合わせて項目を組み立てられるノーコード設計のため、情シスが自分たちのペースで情報を追加・更新していけるのも特長です。料金は月額30,000円（税別）からで、業務量に応じて柔軟に拡張できる料金体系となっており、チーム単位のスモールスタートから全社展開まで段階的に進めやすい設計になっています。

 

ヘルプデスク用途にとどまらず、承認フローの構築やデータの見える化・自動化など、情シス主導でさらに幅広い業務効率化に応用できる拡張性も備えています。「まずは社内問い合わせの負担を減らしたい」という課題から着手し、将来的に他の業務プロセスの効率化へと広げていきたい企業にも向いています。

社内問い合わせが減らない背景には、「FAQを作れば解決する」という単純な話ではなく、キーワード検索の限界・情報の陳腐化・サイロ化・属人化・問い合わせ経路の乱立という5つの構造的な課題があります。まずは現状を可視化し、自己解決率などの指標を定めたうえで、自然な言葉で自己解決できる検索体験を用意することが、遠回りに見えて最も確実な効率化の道筋です。

 

AIを活用したナレッジ検索は、こうした課題を根本から解決する手段として、情シス担当者・責任者の負担軽減に直結する選択肢になりつつあります。先ほどの活用イメージのように、少人数体制でも段階を踏めば着実に効果を積み上げられる可能性があります。自社に合った仕組みを検討する際は、まず小さな範囲で試し、実際の使い勝手を確認してみることをおすすめします。

 

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【免責事項】

本記事は、社内問い合わせ・情シス業務の効率化に関する公開情報や業界動向をもとに、Slopebase編集部が作成しています。記事中の「活用イメージ」は、実際によくある課題をもとに構成した仮想のモデルケースであり、特定企業の取材・実績にもとづくものではありません。効果には個社差があり、記載の数値はあくまで目安です。製品の仕様・料金・提供条件は変更される場合がありますので、最新情報は公式サイトにてご確認ください。