ボットにする問い合わせを決めよう

このレッスンでは、AIワークフローの基本的な考え方を知り、自部門のFAQ候補から最初の1件を選びます。

AIワークフローとは、質問を受けてから答えを返すまでの流れを、あらかじめ決めた手順でAIに担わせる仕組みです。 都度AIに丸投げするのではなく、手順を人が設計する点が特徴です。

選ぶのは、社内資料をもとに答えるボットにできる問い合わせです。対象を先に決めるのは、仕組みの作り方が対象によって変わるからです。 何を作るか曖昧なまま進めると、後のレッスンで作り直しになります。

候補を3つ挙げ、資料の有無を確認し、最も向いている1件に絞ります。

会話で答えるか、手順で処理するかを見分ける

問い合わせへの対応は、大きく2つの型に分かれます。この区別を先にしないと、仕組みの設計が定まりません。

型	特徴	例
会話で答える	質問のたびにやり取りしながら答える	「有給の繰越は何日までか」に答える
手順で処理する	決まった入力を渡すと、決まった手順で結果が返る	勤怠データから未消化日数の一覧を作る

このレッスンで扱うのは、会話で答える型です。 手順で処理する型は、この先のレッスンで扱います。

自分の問い合わせ候補が、都度のやり取りを伴うものかどうかを確認してください。やり取りを伴わないなら、今回の対象からは外れます。

会話で答えるボットが社内文書をもとに答えるには、質問のたびに関連箇所を探し、それをふまえて答えを作る仕組みが要ります。

AIモデル単体は、学習した時点までの一般的な知識しか持っていません。 社内固有の情報は知らないため、放っておくと、もっともらしい誤りを作ります。

仕組みは3段階です。

資料を検索の対象として登録しておけば、AIはその範囲の中で答えるようになります。 これを検索拡張生成といいます。

自分の問い合わせ候補について、検索対象にできる社内文書があるかを確認してください。無いなら、この型のボットにはまだ向きません。

候補が複数あるときは、次の3条件で絞り込みます。

3つとも満たす候補を選んでください。1つでも欠けると、後のレッスンで作り直しになります。境目を言えない候補は、まず社内で範囲を決めてから戻ってきてください。

最初の1件に、人事評価や給与など個人情報を含む資料を選ばないでください。 誤った答えが本人の不利益に直結します。最初は、規程やマニュアルのように、間違えても影響が小さい話題から始めてください。

自分の3条件の確認結果を、書き出してください。

ここまでの考え方を、実際の仕組みに当てはめます。本モジュールでは、Difyを使います。

ツールが変わっても、この章で決めた「何を」「どこまで」答えるかの判断は残ります。 判断はツールの都合ではなく、業務の性質で決まるからです。

次のレッスンから、選んだ1件をもとに会話の流れを設計し、その後で資料をナレッジへ登録します。設計と登録の順番を逆にすると、資料の粒度が対話に合わず、作り直しになります。