生成AI RAG検証｜「またその質問？」繰り返される社内問い合わせ、AI(RAG)で回答時間はどこまで減らせる？

「有給休暇って何日前までに申請すればいいんでしたっけ？」
「交通費の精算期限、いつまででしたか？」
「プリンターのエラー、どうすればいいですか？」

こうした質問に、あなたは今月何回答えましたか？

もちろん、質問する人に悪意があるわけではありません。むしろ、間違った手続きを避けるために確認するのは自然なことです。マニュアルを探すより、詳しい人に聞いたほうが早い――そう考えるのも、ごく普通の行動でしょう。

一方で、その「ちょっと確認したい」という数分のやり取りが、対応する側には何度も積み重なります。

社内マニュアルに書いてある。社内ポータルのFAQにも載っている。それでも繰り返し寄せられる「同じ質問」。対応する側は毎回、マニュアルのどこに載っていたかを思い出し、該当ページを探し、相手に伝わるように内容を整理して回答を作る。1回あたり数分。しかし、それが1日に何度も、何人にも続けば、気づいたときには本来やるべき仕事が半日分ずれている。そんな経験はないでしょうか。

問題なのは、対応している人の能力でも、質問する人の姿勢でもありません。真面目に質問し、真面目に答える。その善意のやり取りが増えるほど時間が失われてしまう――「調べて、まとめて、答える」という業務そのものの構造に限界があるのです。

では、もし社内マニュアルの内容をすべて理解していて、聞かれた瞬間に該当箇所を見つけ出し、必要な情報だけを整理して回答できる存在がいたら、どうでしょうか。

今回、私たちはそれを実際に検証してみました。架空の企業の社内マニュアル一式をAIに読み込ませ、社内で実際に飛び交いそうな質問10問に対して、「人間が手作業で調べて回答する場合」と「AIが自動で回答を生成する場合」を比較しました。

この記事では、その検証結果を数字とともにお伝えします。

結論｜社内問い合わせ10問で検証　人間は合計22分35秒、AIは合計1分20秒

まず結論から。

今回の検証では、社内問い合わせ10問に対する回答作成時間を比較しました。

人間が22分35秒かけていた作業を、AIは1分20秒で完了しました。しかも、後述しますがAIの回答精度は人間と同等以上。「速いけど雑」ではなく、「速くて正確」だったのです。

この数字が何を意味するのか。仮に1日10件の社内問い合わせが発生する職場なら、対応者は毎日約23分を本来のコア業務から奪われていることになります。月に換算すれば数時間、年間では数十時間。それが「AIに任せれば1分20秒で済む作業」だとしたら――この先を、ぜひ読み進めてみてください。

検証条件｜架空企業「アーティクルサンプルカンパニー」の社内マニュアルと10の質問

今回の検証では、できるだけ実際の中小企業に近い環境を再現するため、以下の条件を設定しました。

用意したマニュアル一式

架空企業「株式会社アーティクルサンプルカンパニー」（BtoB向けITサービス企業、従業員約180名）の社内マニュアルとして、以下6種類の文書を作成しました。

いずれも一般的な中小企業で実際に存在するような内容です。規程間で情報が分散しており、1つの質問に答えるために複数の資料を横断して確認しなければならないケースも含まれています。

検証に使用した10の社内問い合わせ

質問は「低難易度」5問と「高難易度」5問の計10問を用意しました。

低難易度の質問は「1つの規程を見れば答えられる」もの、高難易度の質問は「複数の規程を横断し、情報を統合して回答する必要がある」ものです。

計測方法

※AIによる回答には、当社のサービス「カチミルス」を使用しました。カチミルスに社内マニュアルを登録し、各質問に対して関連資料を検索・参照したうえで回答を生成しています。

詳細結果(1)｜質問ごとの回答時間比較

以下が、10問それぞれの回答作成にかかった時間の一覧です。

注目すべきポイントは以下の通りです。

• AIはすべての質問に10秒以内で回答しています。質問の難易度に関係なく、一定のスピードで回答を生成しました。

• 一方、人間は質問の難易度が上がるほど時間が増加しています。特にNo.10（複数規程を横断する質問）では270秒（4分30秒）を要しており、AIとの差は実に260秒（4分20秒）に達しました。

• 低難易度の質問でさえ、人間は55～145秒かかっています。「簡単な質問だから、すぐ答えられるだろう」と思いがちですが、マニュアルの該当箇所を探し、内容を確認し、回答文にまとめるという一連の作業には、どうしても1分以上かかるのが現実です。

詳細結果(2)｜回答精度の比較

「速いだけで中身がデタラメなら意味がない」――そう思われるのは当然です。そこで、回答の精度についても比較しました。

精度の判定は以下の3つの基準で行いました。

1. 必要な情報が含まれているか（情報の網羅性）

2. 誤った情報がないか（正確性）

3. マニュアルにない情報を勝手に作っていないか（捏造の有無）

結果：10問すべてにおいて、AIは誤った情報や捏造（マニュアルにない情報の作り上げ）がなく、かつ人間の回答と同等以上の情報量を提供していました。

さらに特筆すべきは、AIの回答には人間の回答にはない「関連する補足情報」が自然に含まれている点です。人間は「聞かれたことに答える」のが精一杯になりがちですが、AIは関連する規程も自動的に参照し、「ついでに知っておくべき情報」まで提供していました。

実際の回答比較(1)｜単純な問い合わせ（低難易度）

質問：「有給休暇は何日前までに申請すればよいですか？」

実際の回答比較(2)｜複数資料を横断する問い合わせ（高難易度）

質問：「リモート勤務中に、VPNを利用して私物PCで生成AIを使用したい場合、全体の流れと必要な手続き・申請、セキュリティ要件をすべて教えてください。」

この質問は、「就業規則（リモート勤務）」「情報セキュリティ規程（私物PC・VPN・生成AI）」の複数章にまたがる情報を統合して回答する必要があります。

精度比較の総括

今回の検証において、AIの回答に「誤り」や「マニュアルにない情報の捏造」は1件も確認されませんでした。これは、AIが「自分の知識で推測して答える」のではなく、登録された社内マニュアルの中から該当する記述を検索・参照したうえで回答を生成する仕組み（後述）を採用しているためです。

つまり、今回の検証結果は「速いが雑」ではなく、「速くて、正確で、しかも人間より情報量が多い」という結論でした。

なぜAIはこれほど速く正確なのか

「でも、AIってたまにデタラメを言うって聞いたけど……」と思われた方もいるかもしれません。確かに、ChatGPTなどの一般的な生成AIに社内の質問をそのまま投げた場合、正確な回答は期待できません。社内規程の内容なんて、AIは知らないからです。

今回の検証で使用したのは、一般的なAIとは少し違う仕組みです。わかりやすく言えば、こんなイメージです。

「社内マニュアル全部を丸暗記した、聞かれたことに即座に答えられる社員」

通常のAIが「世の中の一般知識をもとに、それっぽい答えを作る」のに対し、今回のAIは以下の手順で動いています。

1. 質問を受け取る

2. 登録された社内マニュアルの中から、質問に関連する箇所を自動で検索する（人間が「あのマニュアルのどこに書いてあったっけ……」と探す作業に相当）

3. 見つかった該当箇所をもとに、回答文を作成する（マニュアルに書いてある内容だけを使って答えるので、デタラメを言わない）

この「(2)検索して (3)見つけた情報をもとに回答する」という二段階の仕組みこそが、速さと正確さを両立させている理由です。

人間が指定されたように動くと、(2)の検索だけで数十秒～数分かかります。どのマニュアルの何章に書いてあるか、記憶を頼りに探さなければならないからです。AIはこれを瞬時に行い、しかも複数のマニュアルを同時に横断検索できるため、高難易度の質問でも所要時間が変わらない（10秒）のです。

この結果が意味すること｜“またその質問？”への対応が組織に与えていた負荷の正体

ここで、あらためて数字を見直してみましょう。

たった10問で、人間とAIの差は1,275秒（約21分15秒）でした。

この「21分15秒」を、あなたの会社の日常に置き換えてみてください。

• 1日に同じような質問が5件あれば、対応者は毎日約10分30秒を「調べて答える」だけに費やしている

• 月に20営業日なら、月間約3.5時間

• 年間では約42時間――つまり、丸5営業日分

しかもこの時間は、単純に「奪われた時間」ではありません。集中して取り組んでいた作業を中断し、マニュアルを探し、回答を作成し、また元の作業に戻る。この「中断→再開」のたびに、人間の集中力はリセットされます。研究によれば、一度中断された作業に完全に集中し直すまでには平均20分以上かかるとも言われています。

つまり、“またその質問？”は、見かけ上の対応時間以上に、組織全体の生産性を蝕んでいたのです。

そして大切なことは、これは対応している担当者の責任ではないということです。「マニュアルを確認して、正確に答えようとする」のは、むしろ真面目で責任感のある行動です。問題は、人がやらなくてもいい作業を、人がやり続けている構造そのものにあります。

注意点｜同じ効果を得るために越えなければならない壁

ここまでの検証結果を見て、「よし、うちの会社でもすぐにやってみよう」と思われた方もいるかもしれません。しかし、実際の導入にあたっては、いくつか見過ごせない課題があります。

架空データでの検証と、実際の自社データ運用の違い

今回の検証で使用したのは、架空企業のマニュアルです。実在する機密情報は一切含まれていません。

しかし、あなたの会社の社内マニュアルには何が書かれていますか？

• 人事評価基準（給与テーブル、社内評価基準）

• 顧客情報（取引先名、契約条件、見積額）

• 経営上の機密情報（事業計画、組織再編の予定）

これらを含む資料を「AIに読み込ませる」という行為は、検証とはまったく異なるリスクを伴います。

社内情報をAIに読み込ませる際に生じるセキュリティ課題

具体的には、以下のような壁にぶつかります。

1. 入力データの学習利用リスク
一般向けの無料AIサービスでは、入力した情報がAIの学習データとして利用される可能性があります。つまり、社内マニュアルを入力した結果、その内容が外部に漏れるリスクがゼロとは言い切れません。

2. アカウント管理
退職者や異動者のアカウントが残ったままだと、退職後も社内情報にAI経由でアクセスできてしまいます。「誰がアクセスできるか」の管理は、AIを社内で運用する上で避けて通れない課題です。

3. 通信経路とデータ保管の安全性
社内情報をクラウド上のAIに送信する以上、通信の暗号化や保存データのアクセス制御も必要です。

これらの課題を、自社のIT部門だけで設計・運用し続けるのは、正直なところ、中小企業には負荷が大きいのが現実です。

安全にこの効果を実現するための選択肢

ここまでお読みいただいた方は、おそらくこんな状態ではないでしょうか。

• 「AIで社内問い合わせを効率化できるのは、数字を見て納得した」

• 「でも、自前でやるにはセキュリティの壁が高すぎる」

• 「かといって、このまま人間が対応し続ける現状も放置できない」

こうした課題を解決するために設計されたのが、私たちが提供する法人向け社内AIチャットサービス「カチミルス」です。

カチミルスは、今回の検証と同じ仕組み（社内マニュアルを登録し、AIが自動検索・回答生成を行う）を、中小企業が安心して使えるセキュリティ環境のもとで提供するサービスです。

特に、先ほど挙げたセキュリティ課題に対して、以下の対策を標準搭載しています。

もし、あなたの会社で「同じ質問に何度も答えている人がいる」のであれば、その時間の94%を取り戻せる可能性があることは、今回の検証が示しています。そして、それを安全に実現する手段は、すでに存在しているということをお伝えしたいのです。

まとめ｜数字で見る、“またその質問？”が消える未来

最後に、今回の検証結果をあらためてまとめます。

“またその質問？”と感じるたびに失われていた時間。それは、対応者の努力不足ではなく、「人間が調べて答える」という構造的な限界が生み出していたものでした。

AIに社内マニュアルを読み込ませるだけで、その限界は突破できます。ただし、自社の大切な情報を安全に運用するためのセキュリティ基盤が不可欠です。

「効果」と「安全」の両立。それが、これからの社内問い合わせ対応のあり方ではないでしょうか。

もし、今日この記事を読んで「うちの会社でも同じことが起きている」と感じたなら、まずは現状を数字で把握してみてください。1日に何回、同じような質問が飛び交っているか。それに何分かかっているか。

その数字を見たとき、きっと次のアクションが見えてくるはずです。
自社でどのように活用できるか知りたい」「まずは効果を測定してみたい」という方は、ぜひお気軽に無料相談をご利用ください。

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