就業規則や作業手順の問い合わせが総務に集中し、「あれどこだっけ」対応に一日の時間を取られる——製造業の現場でよくあるこの状態を、AIに聞けばすぐ答えが出る仕組みに変えた、想定シナリオに基づくモデルケースです。
本記事は想定シナリオに基づくモデルケースです。登場する企業・人物は架空のものであり、実在の顧客事例ではありません。効果は業務内容により異なります。
今回取り上げるのは、金属部品の加工を手がける従業員50名の製造業「A社」（想定）。総務は2名体制で、労務・庶務から社内からの問い合わせ対応まで幅広く担っています。
手順やノウハウが特定の人の頭の中にしかなく、担当者が不在だと同じ質問に誰も答えられない。
属人化した手順書や過去のやり取りを整理し、聞けばすぐ答えが出る形に。
就業規則も手順書も、社内にはちゃんと存在します。問題は「どこにあるか」「どれが最新か」が総務の頭の中にしかないこと。ある平日の様子を追ってみます。
出社してメールを確認していると、内線が鳴る。新人から「有給休暇の申請ってどうやるんでしたっけ」。就業規則のファイルを棚から出して該当ページを探す。
別部署の社員が窓口に来て「駐車場の利用ルール、どこかに書いてありましたっけ」。共有フォルダを開き、それらしいファイル名を探すが見つからず、結局10分以上かかる。
社内チャットで「経費精算の締め日はいつでしたっけ」という質問。先月も同じ質問に答えた気がするが、記録は残していない。
こうした「あれどこだっけ」対応が、多い日で1日10件前後。1件ごとに資料を探す時間を含めると、給与計算や採用事務など本来の業務が後ろ倒しになっていく。
総務2名のうち1名が急な体調不良で休んだ日、残った1名に問い合わせが集中。「後で確認します」と答えるしかない場面が何度も続き、通常業務がまったく進まなかった。
この出来事をきっかけに、A社は「同じ質問に何度も答える」という作業自体を見直すことにしました。ゼロから制度を変えるのではなく、すでにある就業規則やマニュアルを、AIが検索できる形に整理するところから始めています。
就業規則、各種マニュアル、これまで社内チャットで答えてきたよくある質問への回答を、紙・共有フォルダ・個人の記憶からひとつの検索対象にまとめました。
「有給休暇の申請方法は?」のような、社内で実際に使われている言葉遣いのままAIに聞けるよう、社内ナレッジ検索ツール「Atlas Knowledge」（想定）を設計しました。
いきなり全社の文書を対象にせず、問い合わせが多い総務・労務関連から着手。反応を見ながら、少しずつ対象範囲を広げていく方針を取りました。
実際に「Atlas Knowledge」で有給休暇について質問したときの画面イメージです。操作の流れに沿って見ていきます。
「有給休暇の申請方法は?」のように、社内で普段使う言葉のまま入力するだけ。キーワードを工夫する必要はありません。
申請の手順を4つのステップで整理して表示。根拠になった「就業規則 第12条」「総務マニュアル p.8」など、元の文書へのリンクも一緒に示されるので、詳しく確認したいときはすぐ元資料に飛べます。
画面右側には、直近30日間でよく検索された質問がランキング表示されます。総務側はこれを見て、社内でどんな疑問が多いかを把握し、マニュアル自体の見直しにも活用できます。
以下は、このモデルケースにおける想定シナリオに基づく試算です。実際の効果は、整備する文書の量や業務内容によって変わります。
| 項目 | 導入前 | 導入後（試算） |
|---|---|---|
| 総務への「あれどこだっけ」対応 | 1日あたり10件前後 | 1日3件程度（込み入った相談のみ） |
| 1件あたりの対応時間 | 資料を探す時間を含め平均15分程度 | AIがその場で回答（数十秒） |
| 総務担当の対応時間（月換算） | 約25時間 | 約9時間 |
| 担当者が不在のときの対応 | 「戻り次第、確認します」で保留 | 誰が聞いても、同じ内容がその場でわかる |
| 同じ質問の繰り返し | その都度、口頭で個別に説明 | よく聞かれる質問を可視化し、マニュアル改善に活用 |
※上記はA社（想定）のモデルケースにおける試算であり、見込み値です。実際の削減件数・時間は、整備する文書の範囲や社内の運用ルールにより異なります。
「同じ質問に何度も答えていた時間が減った分を、採用や労務まわりの仕事に使えるようになりました。担当者が休んでいても、聞けば答えが返ってくるので心強いです」
総務担当・Bさん（想定コメント）
本記事は想定シナリオに基づくモデルケースです。登場する企業・人物・数値はいずれも架空のものであり、実在の顧客事例ではありません。効果は業務内容により異なります。料金は内容に応じてお見積りいたします。
御社の状況に合わせて、何を整理すれば聞けばすぐ答えが出る形にできそうか、一緒に考えます。まずは気軽にAIへの相談からどうぞ。
