社内FAQ生成AIの作り方を徹底解説｜業務効率を劇的改善

2025年11月24日
読了時間: 16分

1. 社内FAQをAIで作成する仕組みと作り方の基本を理解しよう

1.1 社内FAQ生成AIで業務効率がどう変わるのか

「社内で同じ質問が繰り返される」「調べたい情報がすぐに見つからない」——そんな悩みを抱えていませんか？社内FAQをAIで自動生成する仕組みを導入すると、こうした日常的な業務のムダを大きく減らせます。

AIを使ったFAQ自動生成では、膨大な社内情報をもとに、従業員がよく質問する内容を自動で抽出し、適切な回答を提示する仕組みを構築できます。手動で作成・更新していたFAQと比べて、作業時間を最大80％削減できることもあります。

よく発生している情報探しのムダとは

以下のような場面、思い当たることはありませんか？

業務マニュアルを探すのに10分以上かかる
担当者にチャットやメールで何度も質問してしまう
過去のトラブル対応の履歴がどこにあるのかわからない

これらはすべて、「情報が整理されていない」「情報が共有されていない」ことによるロスです。 AIによるFAQ生成は、そうした“情報の断片化”を防ぎ、「知りたいことがすぐにわかる」状態を実現します。

AIによるFAQ自動化の主なメリット

検索時間の短縮：従業員一人あたり、1日30分〜1時間の情報検索時間が削減可能
ナレッジの属人化を防ぐ：担当者に依存せず、誰でも同じ情報にアクセスできる
情報の鮮度を保てる：古いFAQもAIが自動で更新対象として提案してくれる

特に効果を感じやすいのが、ヘルプデスク部門やバックオフィス部門です。「この申請はどこからするの？」「このエラーはどう対応すれば？」といった質問への対応が、AIエージェントによって即座に完了します。

従来のFAQ運用で起きやすい課題も解決

作成しても誰も見ない
更新が追いつかない
情報がバラバラで検索しづらい

こうした課題も、AIを活用すれば「使われるFAQ」「探せるFAQ」「更新されるFAQ」として運用できます。

つまり、社内FAQ生成AIを導入すると「調べる手間」がなくなり、本来やるべき業務に集中できる環境が整います。

1.2 AIを活用したFAQの仕組みと構成要素

社内FAQ生成AIが「質問に即答できる頭脳」のように機能するには、裏側で複数の技術や構成要素が連携しています。単に質問と回答を登録するだけではなく、情報の関連性や文脈を理解して動くAIの仕組みを整えることが重要です。

FAQ生成AIを支える主な構成要素

AIを使って社内FAQを構築・運用する際に使われる技術には、次のようなものがあります。

ナレッジグラフ 　→ 社内の情報を「誰が」「何を」「どこで」「どうした」といった関係性ごとに構造化。人間の脳のように情報をつなぎます。
RAG（Retrieval-Augmented Generation） 　→ 質問に対して関連するドキュメントをAIが検索し、それをもとに回答を生成。情報の裏付けがある答えを返せます。
AIエージェント 　→ 質問に対して「曖昧な指示」でも対応できるようにし、場合によっては自ら情報を探しにいき、必要なファイルをまとめるところまで実行します。

こうした技術が連携することで、FAQシステムはただのQ&Aリストではなく、インタラクティブで賢い業務アシスタントへと進化します。

従来型FAQとAI生成FAQの違い

よくある静的なFAQと、AIによるFAQの違いを簡単に比較してみましょう。

項目	従来型FAQ	AI生成FAQ
情報更新	手動更新	自動検知・更新提案あり
表現の柔軟性	固定された文章	質問の言い回しに柔軟に対応
回答の精度	静的な一問一答	文脈を加味して複雑な質問にも対応
拡張性	ページ追加が必要	情報が増えても対応可能

このように、AIを活用することで、従業員の質問のニュアンスや目的に合わせた回答ができるようになります。 結果的に、調べる手間がさらに省け、社内の情報流通がスムーズになります。

日々の業務にどう組み込まれるのか

たとえば、AIチャットに「経費申請の手順を教えて」と入力すると、 AIはナレッジグラフをもとに申請手順のPDF・社内ポータル・マニュアルなどを横断的に参照し、要点をまとめた回答を返してくれます。

社内FAQ生成AIは、まるで「知識を持った社内スタッフ」が24時間スタンバイしているような状態をつくってくれます。

1.3 社内FAQの作り方におけるAI導入の背景と流れ

働き方の多様化や情報量の増加に伴い、「社内の情報が探しにくい」「同じ質問が繰り返される」といった課題が表面化しています。特にテレワークや拠点間での連携が増える中で、ナレッジの共有不足による非効率な業務が目立つようになってきました。

そうした背景から、社内FAQをAIで自動化しようという動きが加速しています。

なぜ今、AIによるFAQ自動化が求められているのか

企業がFAQ自動化を求める背景には、次のような課題があります。

情報が社内に散在している：ファイルサーバー、チャット、メールなど、情報が複数の場所に点在
知識が属人化している：一部の社員しか知らない業務知識が暗黙知のまま残っている
検索に時間がかかる：従業員が1日あたり30分〜1時間以上を社内検索に費やしているケースもある

このような問題を放置すると、作業効率の低下だけでなく、ミスや確認漏れ、従業員のストレス増加にもつながります。そのため、AIを活用してナレッジを構造化し、自動でFAQを整備するニーズが高まっているのです。

社内FAQをAIで作るときの基本ステップ

AIを活用してFAQを自動化する場合、以下のようなステップで進めるのが一般的です。

対象業務や部門の選定 　→ 質問が多い業務領域（人事、経理、情報システムなど）から着手すると効果が出やすい
情報ソースの収集と統合 　→ ドキュメント、チャット履歴、マニュアル、会議議事録などを集約し、AIが処理できる形に整える
ナレッジグラフやRAGモデルの構築 　→ 関係性を持った知識構造を作り、質問文と適切な回答を結びつける
FAQ生成と検証 　→ 実際にAIがどのような回答を出すのかを確認し、社内ユーザーのフィードバックを得ながら調整
運用と改善のループを回す 　→ 実際の利用状況をモニタリングし、必要に応じてFAQを改善・更新していく

このように、AI導入によるFAQ作成は一度きりではなく、継続的な見直しと運用改善がセットになっています。

AI導入を成功させるために意識したいこと

AIによるFAQ生成を成功させるためには、以下のような意識が重要です。

PoC（概念実証）から始めること 　→ 小規模な範囲で試験運用することで、リスクを抑えて効果を見極めやすくなります
現場のフィードバックを取り入れること 　→ 実際に使う人の声を反映することで、「使えるFAQ」に仕上がります
運用担当者を明確にすること 　→ 定着化と継続運用を担うチームや担当者の設置が成功の鍵になります

AIによる社内FAQの作り方は、技術だけでなく「運用体制」と「改善の習慣」があってこそ、効果を最大化できます。

2. 社内FAQ生成AIを自社で導入するための手順を解説

2.1 自社課題の整理とAI導入の目的を明確にする

社内FAQ生成AIを導入する際、最初にやるべきことは「なぜ導入するのか」を明確にすることです。目的が曖昧なまま進めてしまうと、効果測定ができず、社内の理解も得られにくくなります。

だからこそ、導入の初期段階で「自社が抱える課題」と「解決したい業務の具体的な内容」を整理することが非常に重要です。

導入前に明確にすべき2つの軸

AIによるFAQ生成の検討を始める際は、以下の2つの軸で考えてみてください。

課題の軸：何に困っているのか？ 　例：同じ問い合わせが何度も発生する、社内マニュアルが活用されていない、担当者がいないと対応できないなど
目的の軸：どうなりたいのか？ 　例：問い合わせ対応の時間を減らしたい、誰でも情報にアクセスできるようにしたい、ナレッジを属人化させたくないなど

この2軸を整理することで、AI導入の目的が明確になり、プロジェクトの方向性もぶれにくくなります。

よくある失敗：課題が曖昧なまま導入してしまう

ありがちな失敗として、「なんとなく便利そうだから」「AIを試したいから」という理由だけで導入を進めてしまうケースがあります。

この場合、次のような問題が起きやすくなります。

どの業務に効果があるか見えず、成果が測定できない
社内ユーザーが使いどころを理解できない
結果的に「使われないシステム」になってしまう

これを避けるためにも、「業務上の困りごとを解決する」という視点からAI導入を考えることが大切です。

課題の洗い出しは、現場の声を聞くところから

自社の課題を明らかにするには、現場のリアルな声を拾うことが有効です。

たとえば、次のような方法があります。

過去の問い合わせログを分析する
ヘルプデスクや管理部門へのヒアリングを行う
「困ったこと」「何度も聞かれること」を棚卸しする

こうした情報から、繰り返し発生する質問や、対応に時間がかかる業務を見つけることで、AIによるFAQ化の対象が自然と見えてきます。

AI導入は、技術から入るのではなく、「誰のどんな悩みを解決したいのか」を起点にすることが成功への第一歩です。

2.2 FAQ構築に必要な社内データの収集と整備

AIに社内FAQを自動生成させるには、ベースとなる情報＝社内ナレッジの“素材”が必要です。この素材が不十分だったり、整理されていなかったりすると、どれだけ高性能なAIでも正確な回答はできません。

つまり、FAQ生成AIの精度は「どんなデータを与えるか」にかかっていると言っても過言ではありません。

FAQの元になる情報はどこにある？

まず確認したいのが、「社内のどこにFAQの元ネタとなる情報があるか」です。一般的に、以下のような場所に重要なナレッジが眠っています。

ファイルサーバー上のマニュアルや手順書
社内Wikiやイントラサイトに掲載された業務フロー
チャットやメールでやりとりされたQ&A
ヘルプデスクへの問い合わせ記録や履歴
会議の議事録やトラブル報告書

こうした情報はバラバラに存在していることが多く、まずはこれらを収集・集約する作業が必要です。

情報の形式や構造を整える重要性

AIが正しくFAQを生成できるようにするには、情報の“整形”も欠かせません。たとえば以下のようなポイントが重要です。

ファイル名やフォルダ名がルール化されているか
日付・更新者などのメタ情報が付いているか
古い情報や重複情報が整理されているか
文書がテキストデータとして扱える形式か（PDF画像などは要注意）

特にPDFのスキャン画像や、画像ファイル内の文字などはOCR処理が必要になるため、AIが直接活用できる状態にしておくことが大切です。

整備が不十分なまま始めると起こる問題

データの整備が甘いと、以下のようなトラブルが起こりがちです。

回答の精度が安定しない
関連性のない文書を参照してしまう
誤情報や古い手順がFAQに出てしまう
社内で「使えない」と判断されて利用されなくなる

このような状況を防ぐためには、導入初期に「どの情報を使うか・どこまで整備するか」を明確に定義しておくことが成功のカギになります。

AIによるFAQ生成の前に、社内ナレッジを“使えるデータ”に整えることが、最も重要な準備作業です。

2.3 検証から始めるPoCと導入後の拡張ステップ

社内FAQ生成AIの導入は、まずPoC（概念実証）で小さく試し、結果を踏まえて展開するのが成功の鉄則です。最初から全社導入を目指すと、コストや混乱が大きくなりやすいため注意が必要です。

PoCで検証すべきポイント

対象部門を絞って小規模に試す（例：人事・経理など）
FAQの精度、検索性、ユーザー満足度などを評価
KPI（例：検索時間、問い合わせ数）を設定して効果測定

拡張ステップの進め方

成果をもとに運用方法を最適化し、他部門に横展開
社内ポータルやチャットツールと連携して活用範囲を拡大
更新・管理のルールを整備し、全社対応できる体制へ移行

PoCを通じてリスクを抑えながら精度と活用方法を磨くことが、全社展開への近道です。

3. 社内FAQ生成AIの導入でよくある失敗と注意点

3.1 精度を左右するデータの質と構造の問題

FAQ生成AIは、与えられたデータを元に回答を導き出します。そのため、元データの質や構造が悪いと、誤った情報や精度の低い回答が返ってくるリスクが高まります。

よくある課題

ドキュメントの形式がバラバラ（PDF・Word・画像など）
古い手順書や重複情報が整理されていない
文脈が分断されており、AIが関係性を理解できない

精度を保つための対策

ファイル形式や保存場所のルールを統一する
古いデータを棚卸しし、更新・削除を実施する
関連文書はフォルダ単位・タグなどで分類する

「正しいデータ」を「わかりやすく構造化」して渡すことが、FAQ生成AIの精度を大きく左右します。

3.2 AIが使われない理由とユーザー視点の欠如

FAQ生成AIを導入しても「誰も使わない」という事態は少なくありません。その原因は多くの場合、ユーザー視点が欠けた設計にあります。

よくある使われない理由

専門用語が多くて理解しにくい回答になっている
検索しても目的の情報にたどり着けない
FAQの入り口が分かりづらく、使い方の周知も不足している

ユーザー視点での改善ポイント

回答文はシンプルな言葉で書く（読みやすさ重視）
よく使うキーワードや検索ワードに対応させる
ポータルやチャットツールと連携し、すぐアクセスできる環境を整える

「使ってもらうための設計」がされていないと、せっかくのAIも形だけになってしまいます。

3.3 活用が続かない原因と定着化のポイント

社内FAQ生成AIは導入初期に注目されても、数ヶ月後には使われなくなるケースが少なくありません。 その原因は、「活用を続ける仕組み」が用意されていないことにあります。

活用が止まる主な原因

最初に登録したFAQが更新されないまま放置される
利用状況が可視化されておらず、改善に活かせない
利用促進の周知やフォローアップがない

定着させるための工夫

定期的にFAQの内容を見直すスケジュールを設ける
利用ログや検索ワードを分析し、改善サイクルを回す
社内報や全体会議などで利用メリットを定期的に発信する

FAQは“作って終わり”ではなく、“使われ続ける仕組み”を作ってこそ価値が出ます。

4. 社内FAQ生成AIの効果を最大化するための工夫

4.1 スモールスタートと段階的な展開の進め方

社内FAQ生成AIは、一気に全社導入するのではなく、小さく始めて徐々に広げることが成功のコツです。初期フェーズで課題を見つけ、改善しながら展開するとスムーズに定着します。

スモールスタートの利点

限られた部門で試すことで、失敗リスクを最小化
初期の運用負荷を抑え、PDCAを回しやすい
現場からのフィードバックを素早く反映できる

段階的な展開ステップ

よく質問が集まる部門（人事・経理・情シスなど）から導入
成果をレポート化し、他部門へ展開の根拠とする
成功事例を社内で共有し、利用を促進する

段階的に展開することで、現場の納得感と利用率が高まり、導入効果も着実に広がります。

4.2 KPIの設定と利用状況の可視化で成果を見える化

社内FAQ生成AIの効果を明確にするには、定量的な指標＝KPIを設定し、継続的にモニタリングすることが重要です。見える化によって、導入効果を社内に説明しやすくなります。

よく使われるKPIの例

FAQ利用回数（1日・1週間あたり）
問い合わせ件数の削減率
回答満足度やフィードバック件数
検索成功率・離脱率

成果を見える化するメリット

現場にとっての“使う価値”が実感できる
改善ポイントが数字として見える
経営層への報告資料として説得力が増す

KPIをもとに運用状況を見える化することで、改善のヒントも得られ、導入後の成果がしっかり社内に伝わります。

4.3 運用改善と精度向上を継続する仕組みづくり

FAQ生成AIは、導入して終わりではなく、運用を続けながら改善し、精度を高めることが必要です。継続的に更新・改善できる体制があるかどうかで、成果に大きな差が出ます。

継続運用のためのポイント

月次・四半期ごとにFAQの内容を見直すスケジュールを設定
ユーザーの検索ログや未解決キーワードを分析し、項目を追加
誤回答が発生した場合は、元データやプロンプトを修正

担当者・チームを明確にする

FAQの品質管理と更新を担う責任者を配置
複数部門で連携する「FAQ運営チーム」を編成
利用部門からの声を定期的にヒアリングする体制づくり

FAQを“育てていく”意識と体制が、長期的な活用と効果向上を支えます。

5. NewFanのAIエージェントならFAQ自動化も安心して導入可能

5.1 社内FAQ生成を支えるNewFanの技術と特徴

NewFanが提供する「ナレッジベース×AIエージェント」は、複雑な社内情報の構造化と自動応答を高精度で実現できるAIソリューションです。 FAQ自動化においても、他にはない独自の技術で高い実用性を発揮します。

特徴的な技術構成

ナレッジグラフ：社内の情報を関係性ごとに結びつけ、文脈を理解できる構造に変換
GraphRAG：検索だけでなく、複数情報を組み合わせて回答を生成する仕組み
AIエージェント：曖昧な指示も読み取り、必要な情報収集や回答を自律的に実行

社内FAQ生成に向いている理由

断片的なナレッジもつなぎ直して整理できる
複雑な質問でも、関連情報を横断して答えられる
回答に出典元が明記され、信頼性が担保される

単なるチャットボットではなく、“業務知識を活かすAI”としてFAQの質と使いやすさを両立しています。

5.2 導入から活用定着までの手厚い支援体制

NewFanのAIサービスは、技術導入だけでなく定着・活用フェーズまで一貫してサポートしてくれる点が大きな強みです。導入後の“使われ続ける仕組みづくり”を重視しているのが特徴です。

主なサポート内容

操作研修：利用部門向けに、実践的な操作トレーニングを実施
社内ガイドライン作成支援：AI活用のルールや推奨設定を整備
活用促進コミュニティ支援：社内での共有・展開を後押しする場を提供

定着支援があることで得られるメリット

初期段階からユーザーが迷わず利用できる
社内にFAQ運用の文化が根づきやすい
現場の声を反映しながら改善を続けられる

技術を「使える環境」に落とし込む支援があるからこそ、導入だけで終わらず、実際に効果が定着していきます。

5.3 安心して任せられるセキュリティと運用設計

社内FAQのAI化では、社外秘の情報や機密文書を扱うことが多く、セキュリティとデータ管理の信頼性が非常に重要です。 NewFanのAIエージェントは、この点でも安心して任せられる設計になっています。

セキュリティ面での主な特徴

クラウド隔離環境：Microsoft AzureやAWS上の専用領域で運用
外部AI学習に利用されない：社内データは外部モデルの学習に使われない構造
出典元明記：AIが回答する際、情報の根拠を必ず提示できる

情報漏洩や誤回答へのリスク対策も万全

社内でのアクセス権限やログ管理を徹底
回答内容の監査機能を備え、誤情報の検出が可能
運用ルールの策定支援で社内統制にも対応

FAQに安心して社内データを使える環境があるからこそ、活用が現場に広がりやすくなります。

6. まとめ

社内FAQをAIで自動化することで、業務の質・スピード・生産性が大きく変わる未来が広がります。 属人化を防ぎ、社員一人ひとりの「調べる時間」を「価値ある時間」へと転換できます。

期待できる業務改善の効果

検索時間の削減：1日30分〜1時間の短縮が可能
問い合わせ対応の効率化：繰り返し質問への対応が不要に
ナレッジ共有の促進：個人の知識を全社で活かせる環境に

組織全体に与えるポジティブな影響

情報の非対称性が減り、社員のストレスが軽減
正確で速い情報共有が、意思決定スピードを向上
新人教育や業務引き継ぎの効率がアップ

AIがFAQを整備することで、「知っている人しかわからない仕事」がなくなり、チーム全体の生産性が上がります。

ナレッジ活用で業務効率化を実現したいならNewFanにお任せください。

社内の情報を整理し、AIで“使えるナレッジ”に変えるソリューションをご提案します。

詳しくはNewFan公式サイトをご覧ください。

https://www.newfan.co.jp/