非エンジニアでもできた！AIツールで業務改革を起こす⁉

はじめに～IT企業の社内業務効率化の挑戦～

5月から弊社内で始まった「AI導入セミナー」は、社内の業務効率化へのAI活用率を上げるべく奮闘する、AI開発チームの挑戦です。

3月より社内で希望者を募り「vibecoding会」なる勉強会を実施していましたが、ノベルワークスのメンバー全員がAIを使いこなし、それぞれが業務の効率化が図れるようになれるよう、まずはメンバーがそれぞれ抱える課題を具体的に取り上げ、実際にAIツールを使って自分の業務専用のチャットボットなどを作る練習をしています。

👇vibecoding会についての記事はコチラ

https://note.com/novelworks/n/n3c61eaac850d

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参加者は、各チームリーダー。
チームが抱える課題をセミナーに持ち込み、解決策を見つけ、チームに持ち帰り、業務をブラッシュアップしていく作戦です。

今回、第2回目のセミナーに私も参加しました。
私は非システム人間ですので、恥ずかしながらAIもプログラムも未知の領域でした。今回のセミナーを通じて実際にDifyを設定し動かしてみることで、苦手意識が少し減り「とにかく見よう見まねでやってみたほうが早い！」という感覚を得ることができました。

私にとってこれは大きな一歩です👣！

1、まずは座学！RAGで強化するAIチャットボット🤖

〈RAGって何？〉

今回は、最近よく耳にする「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」についても学びました。「なんだか難しそう…」と感じるかもしれませんが、実は生成AIをもっと賢く、もっと便利に使うための、とっておきの「仕組み」なんです。

AIは日々進化していますが、実は「知らないこと」もあります。
例えば、以下のような情報ですね。

• 最新情報

• プライベートデータ

• 専門情報

そこで登場するのがRAGです。

RAGは、LLM（大規模言語モデル）と外部データを組み合わせることで、これらの「知らないこと」をカバーし、より高精度な回答を生成できるようにする仕組みです。

RAGの仕組みは、主にRetriever（検索器）とGenerator（生成器）という2つの役割で成り立っています。

● Retriever（検索器）: AIに質問した内容に関連する情報を、外部データの中から探し出す役割を担う
● Generator（生成器): Retrieverが見つけてきた情報と、質問を元に、LLM（大規模言語モデル）が回答を生成

まるで優秀なアシスタントが関連資料を探してきてくれて、それに基づいてAIが回答をまとめてくれるようなイメージです。このRetrieverが情報を探し出す際には、いくつかの手法があり、これらを組み合わせたハイブリッド検索を用いると、より賢い回答に繋がります。

● 全文検索: キーワードが完全に一致する文書を探す方法
● ベクトル検索（セマンティック検索）: キーワードだけでなく、意味的に似ている文書を探す方法

〈Difyで作ろう〉

例えば、👇Difyのようなノーコードツールを使えば、このRAGの仕組みを簡単に体験できます。

https://dify.ai/jp

Difyは生成AIを組み込んだワークフローを作成できるツールで 、チャットボットも簡単に作れます。（今回はこのツールを使って実践していきます）

さらに、社内文書や専門知識を組み込めるので 、特定の業務に特化したAIアプリケーションを開発したい場合にとても役立ちます。具体的に言うと、社内の問い合わせ対応や資料作成など、様々な業務に活用できる可能性を秘めています。

〈使い方のポイント〉

ですが、使い方のコツも知っておく必要があります👆
「知識だけは豊富な新入社員」と考えると分かりやすいかもしれません 。いきなり大きなタスクを任せるのではなく、以下のように小さくシンプルなタスクに分解してあげると、より効果を発揮してくれます 。

● 悪い例: この資料を要約して
● 良い例: この資料から「背景と目的」「ユーザー要望」「次やること」の観点を要約して

AIはあくまで補助的なツールとして、私たちの苦手なことや面倒な作業を効率化してくれる存在なんです 。

2、いよいよ実践！💻✋

今回はマーケティング課が業務課題を持ち込み、実際にワークで解決していきます。

弊社ではメールでのみ問い合わせを承っています。これはお客様との行き違いを防ぐために、2024年より徹底して実施しています。お客様に迅速で正確な回答を心がけていますが、今後対応件数が増えるにつれて対応スピードが遅れる可能性が考えられます。

それを回避するため、AIを使ってどのように業務変革できるかワークしてみました！

＜ワークフローを組み立ててみよう＞

講師である ”りょうちん" から、弊社製品「ガル助”（サイボウズ製品「Garoon」と「Google」のカレンダーの自動連携ができる製品）」の問い合わせに対応してくれるチャットボット作成の課題が出されました。これに2人1組、5チームに分かれて取り組みます。

この課題のキモは、まさにRAGという技術の実践にあります。

手順はこうです。
まず、ガル助の製品概要ページからデータを取得し、それを基に「ナレッジ」を作成。そして、そのナレッジを「AI開発ツールDify」のワークフローに組み込んでいきます。
このプロセスを通じて、私たちはナレッジの作成方法、それをワークフローに落とし込む方法、そしてシステムプロンプトをチューニングする方法を学びます。

RAGを活用することで、AIがただ一般的な知識を答えるだけでなく、私たちが用意した特定の情報（ナレッジ）に基づいて、より正確で関連性の高い回答を生成できるようになるのです。

＜チーム発表！個性豊かな回答が続々＞

いよいよチームごとの発表タイムです📢✨

各チームの代表者が画面を共有しながら、作成したチャットボットが以下の顧客からの仮想質問に対する回答を発表していきました。
ーー
・ガル助で過去予定は同期できる？
・ガル助の同期項目は？
ーー

各チームが様々な方法でチャットボットを作成し、見事「ガル助専用チャットボット」を作成しました。

あるチームは、ウェブスクレイピングという手法を有効活用し、ナレッジの作成だけでなく効率的に情報を収集する方法を実践しました。また、プラグイン機能を駆使して見事に回答を生成したチームも。

ちなみに私は、ガル助の製品ページURLをAIに読ませ、それを基に作成したナレッジを「Dify」に読み込ませてチャットボットを構築しました。チームメンバーに指示してもらいながら、見よう見まねで何とかチャットボットが完成！（本当はもっとこまごま精度の調整をしてみよう！と言われていましたが、完成しただけで上出来👧）

どのチームも限られた時間の中で、工夫しながら見事に課題をクリアしていました。課題を持ち込んだマーケティング課も、この成果に「ぜひ今後AIツールを導入し、的確でよりスピーディーな問い合わせ対応ができるよう、業務をブラッシュアップしていきたい」と喜んでいました。

今回の経験が、今後の業務に活かされることを期待しています！✨

3、日常業務を自ら効率化していく時代に大切なこと

AIツールの進化によって、私たちは日常業務を劇的に効率化できるようになりました。今回のワークショップで私たちが体験したように、チャットボットを使えばお客様からの質問に素早く正確に答えられます。これは、もはや特別なスキルではなく、誰もが当たり前に使いこなしていく「新しい働き方」の第一歩と言えるでしょう。

しかし、AIツールがどれだけ進化しても、決して忘れてはいけないことがあります。
それは、私たちの仕事が「人対人」で成り立っているということです。

AIは膨大な情報から最適な答えを導き出すことは得意ですが、お客様の言葉の裏にある「本当に困っていること」を汲み取ったり、心からの感謝を伝えたりすることはできません。だからこそ、私たちはAIツールをただの「作業代行者」として使うのではなく、「私たちの仕事をより豊かにするためのパートナー」として捉えるべきです。

AIで時間と手間を削減できた分、お客様一人ひとりとじっくり向き合う時間、チームメンバーと新しいアイデアを語り合う時間、そして自身のスキルアップに投資する時間を増やせるはずです。

私たちIT企業が目指すべきは、AIによるスピーディーで正確な解決力と、担当者の熱意や思いやりがしっかりと伝わる温かいコミュニケーションを両立させることです。

「AIで迅速に問題を解決し、人の心でその先に感動を届ける。」

AI時代だからこそ、このハイブリッドなアプローチこそが、お客様に選ばれ続ける企業になるための鍵となると信じています。