【担当者必見】社内ヘルプデスク×チャットボット|工数を30%削減

チャットボット ヘルプデスク

チャットボットヘルプデスクの導入が企業のDX推進において重要なトレンドとなっています。社内チャットボットの自作や無料ツールの活用、PHPやエクセルを使った作り方など、導入方法は様々。本記事では、チャットボットヘルプデスクの導入事例や具体的な作成方法、FAQチャットボットの自作手順まで、徹底的に解説します。導入検討中の方はもちろん、すでに運用中の方にも役立つ情報が満載です。

チャットボット開発の経験豊富な専門家が、導入から運用までのポイントを詳しく説明。24時間365日の自動応答を実現し、問い合わせ対応工数を最大30%削減できる可能性のあるチャットボットヘルプデスク。その魅力と実践的な活用方法をご紹介します。

この記事でわかること
  • チャットボットヘルプデスクの導入費用と具体的な削減効果
  • ExcelやPHPを使った社内チャットボットの自作方法と無料で始める手順
  • サッポロHDなど大手企業の具体的な導入事例と成功のポイント
  • ChatGPTとの違いや、FAQチャットボット構築のための実践的なノウハウ

AIで業務の自動化・効率化をしたい!だけど何から始めていいのかわからない・・・」という方はご気軽にご相談ください!

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目次

チャットボットヘルプデスクの導入メリット・効果

24時間365日の自動応答を実現

チャットボットヘルプデスクの最大の特徴は、時間帯を問わず即座に顧客対応が可能となることです。従来の人的対応では難しかった深夜や休日の問い合わせにも自動で対応し、顧客満足度の向上に貢献します。

特に、グローバルに事業を展開する企業や、24時間体制でのサポートが求められる業界において、その効果は顕著です。時差のある海外顧客からの問い合わせや、緊急性の高い技術サポートなども、迅速に対応することが可能となります。

問い合わせ対応工数を最大30%削減

チャットボットの導入により、単純な問い合わせや定型的な回答が必要な案件を自動化することで、サポート担当者の作業負荷を大幅に軽減できます。

データの分析により、問い合わせ内容を最適化し、更なる効率化も図れます。また、蓄積されたデータは新入社員の教育やマニュアル改善にも活用できます。

社内ナレッジの蓄積と活用が可能

チャットボットを通じて蓄積される問い合わせデータは、貴重な社内ナレッジとして活用できます。従来は個々の担当者が持っていた知識や対応ノウハウを、組織全体で共有・活用することが可能になります。

特に以下のような活用方法が効果的です。

  • よくある質問のパターン分析
  • 業務プロセスの改善点の特定
  • 新人教育用の研修材料としての活用

回答品質の標準化を実現

チャットボットによる自動応答では、あらかじめ用意された回答を提供するため、担当者による回答のばらつきをなくし、一貫した品質を維持できます。これにより以下のような効果が期待できます。

回答品質の標準化によるメリット
  • 問い合わせ対応の品質向上
  • 社内ルールの統一的な運用
  • コンプライアンスリスクの低減

チャットボットヘルプデスクの導入事例5選

サッポロホールディングスの事例

サッポロホールディングスは、社内ヘルプデスク業務の効率化を目的にMicrosoft Teams連携型のAIチャットボットを導入し、業務改善を実現しました。

主な導入効果

問い合わせ対応の改善

  • 約4,000件のFAQを搭載し、日々自動的に更新される仕組みを実装
  • チャットボットの回答精度は80〜90%を達成
  • 1カ月あたり約300件の問い合わせに対応し、80%の解決率を実現

業務効率化の成果

  • 間接部門の問い合わせ対応業務が45%削減
  • 情報検索時間が80%短縮
  • IT・人事・経理・総務・営業統括部門の生産性が大幅に向上

ナレッジ管理の向上

  • 社内に散在していた知識やノウハウを集約
  • AIチャットボットで迅速に回答を提供する仕組みを確立
  • よくある質問と申請・手続き関連の情報提供で約6割の問い合わせに対応可能

日清製粉グループの事例

日清製粉グループは、社内ITヘルプデスクの業務効率化を目的にチャットボットを導入し、約6,000人の従業員からの問い合わせ対応を自動化しました。

導入効果
業務効率化の実現

既存のFAQを活用し、社内問い合わせへの自動応答を実現

導入効果
対応範囲の拡大

ITヘルプデスクから総務・人事関連の問い合わせまで対応を拡大

導入効果
生産性の向上

社内全体での生産性向上を実現し、対応品質とスピードを改善

西武鉄道の事例

西武鉄道は、社内ヘルプデスク業務の効率化と訪日外国人向けサービス向上を目的に、複数のAIチャットボットを導入し、業務改善を実現しました。

導入後の主な成果は以下の通りです。

社内向けチャットボット

  • 電話による問い合わせ件数を30%削減
  • システムメンテナンス時間を1/8に短縮
  • 2ヶ月間で約200件の問い合わせに対応

外国人観光客向けチャットボット

  • 英語、繁体字、簡体字、韓国語の4言語で対応
  • 駅構内案内や観光情報の提供を自動化
  • AIと人的オペレーターの併用で複雑な問い合わせにも対応

ダイキン工業の事例

ダイキン工業は、社内ヘルプデスクの効率化と顧客サポートの品質向上を目的にAIチャットボットを導入し、大幅な業務改善を実現しました。

導入による具体的な改善点

社内向けチャットボット

  • 1日100件以上の問い合わせに対応し、正答率85%を達成
  • 月間約3,700件以上の問い合わせを自動化
  • 社員からの質問に対し70~80%の正答率で回答

顧客向けチャットボット

  • コンタクトセンターの応答率が3%向上
  • 2024年夏期には約3万件の問い合わせにボイスボットで対応
  • Webでの修理受付利用率が2倍以上に増加

アスクルの事例

アスクルは、2014年からチャットボットを導入し、カスタマーサービスの品質向上と業務効率化を実現しています。

主な導入効果

問い合わせ対応の自動化

  • 全問い合わせの3分の1をチャットボットが対応
  • オペレーター6.5人分の工数削減を実現
  • 月間約2,000件の手続きを自動化し、手続き完了率50%以上を達成

機能の拡充

  • 領収書発行、請求書再発行、注文キャンセル、配送状況確認などの手続きを自動化
  • 顧客の注文状況に応じた個別回答の提供が可能に
  • AIエンジンを「IBM Watson」に切り替え、回答精度を向上

業務プロセスの改善

  • チャットボットから有人チャット対応へのシームレスな引き継ぎを実現
  • 顧客の問い合わせにかかる時間や手間を削減

チャットボットヘルプデスクの費用相場

初期費用の目安

チャットボットの初期費用は、導入するタイプや機能によって大きく異なります。

タイプ別の初期費用

AI非搭載型(ルールベース・シナリオ型)

  • 初期費用:0円~10万円程度
  • シンプルな機能で設定項目が少ないタイプが中心
  • 自社でシナリオ作成が必要なケースが多い

AI搭載型

  • 初期費用:20万円~100万円程度
  • 高度な機能とカスタマイズが可能
  • ベンダーとの打ち合わせや設定作業が含まれる

月額費用の相場

チャットボットの月額費用は、AIの搭載有無とカスタマイズ性によって大きく異なります。一般的な料金体系は以下のようになっています。

タイプ別の月額費用

AI非搭載型(シナリオ型)

  • 月額費用:1,500円~10万円
  • シンプルな機能で基本的な問い合わせ対応が可能
  • 自社でシナリオ作成が必要なケースが多い

AI搭載型(基本機能)

  • 月額費用:10万円~30万円
  • より高度な対話が可能
  • 基本的なAI機能を搭載

AI搭載型(高度カスタマイズ)

  • 月額費用:30万円~100万円
  • 企業の特定ニーズに合わせた設定が可能
  • 高度な機能とカスタマイズ性を提供

その他必要な費用

シナリオ制作費用

チャットボットの対話シナリオ作成費用は、作成方法や規模によって大きく異なります。

作成方法・規模毎の費用

自社で作成する場合

  • 追加費用なし
  • テンプレートの活用で初期費用を抑制可能

専門家に依頼する場合

  • 1シナリオあたり1,100円~
  • 50シナリオで約4万円
  • 100シナリオで約8万円

オプションサービス

  • シナリオ作成のレクチャー費用
  • シナリオの設計・調整費用
  • ログ解析による改善提案:11,000円/回

カスタマイズ費用

既存システムとの連携や独自機能の追加には、30万円から200万円程度のカスタマイズ費用が発生します。主なカスタマイズ項目には以下があります。

主なカスタマイズ項目
  • 社内システムとのAPI連携
  • 独自の回答ロジックの実装
  • UIのカスタマイズ
  • 多言語対応

運用サポート費用

継続的な運用サポートには、月額3万円から15万円程度の費用が必要となります。運用サポートには以下のようなサービスが含まれます。

サポート内容
技術サポート

システムの安定稼働維持、トラブル対応

サポート内容
シナリオ改善

対話内容の分析と最適化、新規シナリオの追加

サポート内容
運用レポート

利用状況の分析と改善提案の提出

チャットボットヘルプデスクの導入手順と注意点

導入目的の明確化

チャットボット導入の成否を分けるのは、明確な目的設定と具体的な数値目標の設定です。以下のような項目について、具体的な目標を設定することが重要です。

導入目的の例
  • 問い合わせ対応時間の30%削減
  • 顧客満足度スコアの20%向上
  • 24時間対応の実現
  • 対応コストの40%削減

設置場所の選定

チャットボットの効果を最大化するには、ユーザーの動線を考慮した適切な設置場所の選定が重要です。主な設置場所とその特徴は以下の通りです。

設置場所
企業Webサイト

一般的な問い合わせやサービス案内に最適

設置場所
カスタマーサポートページ

製品サポートや技術的な質問への対応に効果的

設置場所
社内イントラネット

社内向けヘルプデスク業務の自動化に有効

必要機能の洗い出し

効果的なチャットボットヘルプデスクを構築するには、業務に必要な機能を明確にし、優先順位をつけて実装することが重要です。主要な機能は以下の通りです。

  • 自然言語処理による会話理解
  • FAQ自動回答機能
  • 有人対応への引き継ぎ機能
  • 会話ログの記録と分析機能
  • 多言語対応機能

運用体制の構築

チャットボットの効果を最大限に引き出すには、適切な運用体制の構築が不可欠です。以下の要素を考慮して運用体制を整備しましょう。

運用体制
運用責任者の選定

チャットボットの運用全般を統括する責任者を決定

運用体制
シナリオ管理チームの設置

対話シナリオの作成・更新を担当するチームを編成

運用体制
技術サポートチームの確保

システムの安定運用とトラブル対応を担当

効果測定の実施

チャットボットの効果を正確に把握し、継続的な改善を行うために、定期的な効果測定が重要です。主な測定指標には以下があります。

効果測定の指標
  • 問い合わせ解決率
  • 平均応答時間
  • ユーザー満足度スコア
  • コスト削減効果
  • 有人対応への転送率

チャットボットヘルプデスクのデメリットと対策

複雑な質問への対応限界

チャットボットは事前に用意された回答パターンに基づいて応答するため、複雑な質問や想定外の問い合わせへの対応には限界があります。以下の対策を実施することで、この課題に対応できます。

対策
AIの学習強化

定期的なデータ分析と学習モデルの更新により、回答精度を向上

対策
スムーズな有人対応への切り替え

複雑な質問を検知した際の適切なタイミングでのオペレーター引き継ぎ

感情的な対応の難しさ

チャットボットは顧客の感情を理解し、適切に共感を示すことが難しいという課題があります。この課題に対しては、以下のような対策が効果的です。

感情対応の改善策
  • 感情分析AIの導入
  • クレーム対応専用のシナリオ作成
  • 感情的な言葉の検知による即時オペレーター転送
  • 共感を示す言葉遣いの実装

システム障害時の対応

チャットボットシステムに障害が発生した場合、顧客対応が完全に停止してしまう可能性があります。以下の対策を事前に準備しておくことが重要です。

  • バックアップシステムの準備
  • 緊急時の代替連絡手段の確保
  • 障害時の対応マニュアルの整備
  • 定期的な障害訓練の実施

デメリットを補完する運用方法

チャットボットのデメリットを最小限に抑えるには、人とAIを組み合わせたハイブリッド運用が効果的です。以下の運用方法を実践することで、サービス品質を向上させることができます。

運用方法
段階的な自動化

単純な問い合わせから順次自動化し、複雑な対応は人が担当

運用方法
定期的なシナリオ更新

問い合わせ内容の分析に基づく回答パターンの追加と改善

運用方法
品質管理体制の構築

定期的な応答品質のチェックと改善点の洗い出し

チャットボットヘルプデスクの自作方法

Excelを使った作成方法

ExcelのVBAを使用することで、基本的なチャットボット機能を持つヘルプデスクシステムを構築できます。以下の手順で作成可能です。

Excel チャットボットの作成手順
  • 質問と回答のデータベースをシートに作成
  • キーワードマッチング用のVBAコードを実装
  • ユーザーインターフェースの作成
  • 回答ロジックのプログラミング
Sub ChatbotResponse()
    Dim userInput As String
    Dim response As String
    
    userInput = Range("A1").Value
    response = FindAnswer(userInput)
    Range("B1").Value = response
End Sub

Function FindAnswer(question As String) As String
    'キーワードマッチングのロジックを実装
End Function

PHPを使った開発手順

PHPを使用することで、Webベースの高機能なチャットボットヘルプデスクを開発できます。基本的な開発手順は以下の通りです。

開発手順
データベース設計

MySQLなどを使用して質問と回答のデータベースを構築

開発手順
バックエンド開発

PHPによる処理ロジックの実装

開発手順
フロントエンド開発

HTML/CSS/JavaScriptによるUI実装

db = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=chatbot", "user", "password");
    }
    
    public function getResponse($input) {
        $stmt = $this->db->prepare("SELECT response FROM answers WHERE question LIKE ?");
        $stmt->execute(["%".$input."%"]);
        return $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC);
    }
}

無料ツールでの構築方法

無料で利用できるチャットボット構築ツールを活用することで、プログラミング知識がなくても簡単にヘルプデスクを構築できます。主な無料ツールと特徴は以下の通りです。

おすすめの無料ツール
  • Dialogflow(Google提供) – 自然言語処理機能 – 多言語対応 – Googleサービスとの連携
  • Botpress – オープンソース – カスタマイズ性が高い – コミュニティサポート
  • RASA – 完全無料 – プライバシー重視 – 高度な機能実装が可能

FAQデータの活用方法

既存のFAQデータを効果的に活用することで、チャットボットの回答精度を向上させ、導入初期からの高いパフォーマンスを実現できます。以下の手順でFAQデータを活用しましょう。

活用手順
データの整理と分類

既存のFAQを分野別に整理し、優先順位をつける

活用手順
回答パターンの作成

質問の意図に応じた適切な回答文を作成

活用手順
データの更新体制構築

定期的なFAQの更新とチャットボットへの反映

よくある質問

チャットボットとChatGPTの違いは?

チャットボットは特定の目的や用途に特化した対話システムであるのに対し、ChatGPTは汎用的な会話が可能なAIモデルです。主な違いは以下の通りです。

主な違い

用途の範囲

  • チャットボット:特定業務に特化
  • ChatGPT:幅広い話題に対応

カスタマイズ性

  • チャットボット:業務に合わせて調整可能
  • ChatGPT:基本的に固定の機能

セキュリティ

  • チャットボット:社内システムでの運用可能
  • ChatGPT:外部サービスの利用が前提

導入にかかる期間はどのくらい?

チャットボットヘルプデスクの導入期間は、規模や要件によって2週間から6ヶ月程度が一般的です。導入フェーズごとの目安は以下の通りです。

期間
要件定義・計画策定

2週間〜1ヶ月

期間
システム構築・カスタマイズ

1〜3ヶ月

期間
テスト・調整期間

2週間〜1ヶ月

どの程度の効果が期待できる?

適切に導入・運用されたチャットボットヘルプデスクでは、以下のような具体的な効果が期待できます

  • 問い合わせ対応時間:30〜50%削減
  • カスタマーサポート費用:20〜40%削減
  • 顧客満足度:10〜30%向上
  • 24時間対応率:100%実現

無料で始められる?

無料のチャットボットツールを活用することで、初期費用をかけずに導入を開始することが可能です。ただし、以下の点に注意が必要です。

無料版の制限事項
  • 機能の制限 – 基本的な応答機能のみ – カスタマイズ機能が限定的
  • 利用量の制限 – 月間の対話回数に上限 – 同時接続数に制限
  • サポート体制 – 技術サポートが限定的 – アップデートの遅延

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