更新日： 集計期間:2026年03月25日～2026年04月21日
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「答えられない」で終わらせない！有人連携とAI成長を前提とした設計
導入しても使われなくなりがちな一般的なボットと、PKSHAのソリューションが 決定的に異なるポイントを解説します。 一般的なチャットボットは自己解決できないと離脱されますが、PKSHAは 有人チャットとの強力な連携で確実に解決へ導きます。 また、FAQの事前準備が不要で、有人対応ログからナレッジを自動生成する 仕組みがあるため、導入初日から効果を実感できます。ツールが点在せず Teams上で業務が完結する点も、従業員に使い続けられるための重要な要素です。 ※失敗しないチャットボット選びの基準を、資料で詳しく比較しています。
決算期の経費精算問合せを自動化し、支払い業務をスムーズに。
月末月初や決算期、経理部門には経費精算や支払いに関する問合せが集中し、 本来の作業に支障が出ることもあります。 AIヘルプデスクなら、精算ルールなどのよくある質問に24時間365日 自動で回答可能です。 問合せ対応と支払い作業の重複を解消し、ミスの許されない経理業務に 集中できる環境を整えます。 ※集中期間の問合せ対策を検討中の方は、資料の導入事例を参考にしてください。
回答の遅れは顧客やチームへの悪影響に直結します。
社内の不明点確認がスムーズにいかないと、その社員だけでなく 顧客やチーム全体に影響が波及します。 AIヘルプデスクを導入して環境を最適化することは、単なる効率化ではなく、 事業の遂行スピードを上げるための投資です。 回答待ちの時間をゼロに近づけることで、組織全体の生産性を底上げすることが 可能になります。 ※なぜ今、問合せ環境の最適化が必要なのか、その深い理由は資料をご覧ください。
同じ質問への繰り返し回答をなくし、ナレッジの調べ直しをゼロへ。
問合せ対応が増えるほど、時間的・心理的な負担が蓄積し、 コミュニケーションコストは増大します。 AIヘルプデスクは、過去のやり取りやドキュメントを学習し、 同じような質問に自動で回答し続けます。 社内にナレッジが共有されていないことで発生する「調べ直し」の 無駄を排除し、組織の知見を最大限に活用できます。 ※コスト削減の具体的なメカニズムは、資料内の分析データで解説しています。
「どこにあるか」「誰に聞くべきか」をAIが瞬時に判断。
必要な情報を探しても見つからなかったり、どこに問合せすべきか分からず 時間を浪費したりするケースは多いものです。 AIヘルプデスクは、質問内容から適切な情報源や適切な問合せ先を 即座に提示します。 これにより、社内の「情報の迷子」をゼロにし、問合せにかかる時間の無駄を 徹底的に排除します。 ※情報検索のストレスを解消する体験フローは、資料で詳しく紹介しています。
社内ドキュメントと生成AIを掛け合わせ、精度の高い回答を。
近年の生成AIの潮流は、単独利用から社内ドキュメントを組み合わせた活用へと シフトしています。 RAG(検索拡張生成)技術を用いたAIヘルプデスクは、膨大なナレッジデータから 必要な情報を引き出す入り口となります。 社内の熟練者の知見を蓄積・管理し、AIがそれを活用することで、高度なナレッジ マネジメントを実現します。 ※生成AIを用いた先進のナレッジ活用体験を、ぜひ資料でご確認ください。
Excel管理の限界を突破し、対応ステータスを可視化。
Excelでの問合せ管理は、ファイルの先祖返りやデータの肥大化、 通知不足など多くの問題を抱えています。 AIヘルプデスクはオンライン上でリアルタイムに情報を共有し、 「誰が」「いつ」「どう対応したか」を一元管理します。 担当者間の通知機能により対応漏れを防ぎ、チーム全体での効率的な サポート体制を実現します。 ※管理業務のストレスを解消する具体的な機能は、資料で詳しく解説しています。
AIヘルプデスク×Microsoft Teams！膨大な商品マニュアルから必要な情報を即座に取得
幅広い商品を扱う営業現場では、膨大なマニュアルを覚えきれず、 情報検索に時間がかかることが課題でした。 Microsoft TeamsとAIヘルプデスクを連携させることで、アクセスしやすい 問合せ窓口を設置。 AIが即時に回答し、複雑な質問のみ有人チームが対応する役割分担により、 お客様を待たせない営業DXを実現しました。 ※営業現場の生産性を高めた成功事例の詳細は、資料で公開しています。
AIヘルプデスクで新システム導入をサポート！5,600件のログを学習し、FAQを効果的にユーザーへ提示
新システム導入時の大量の問合せを予測し、煩雑な受付体制を改善するために AIを導入しました。 蓄積された約5,600個の問合せログを学習させ、AIヘルプデスクが精度の高い FAQを提示する仕組みを構築。 生成型AIによる解析を活用し、自動化の領域を継続的に拡大させています。 ※大規模導入を成功に導くデータ活用の秘訣は、資料で詳しく紹介しています。
完璧なFAQがなくても大丈夫。対話データから始める好循環サイクル。
導入初期から完璧な自動回答を目指す必要はありません。 まずは有人対応からスタートします。 有人対応で蓄積されたデータをAIがナレッジ化し(STEP2)、 そのナレッジを活用して自動対応を開始する(STEP3)という 「好循環のサイクル」を作ります。 このジャーニー設計により、無理なく自動化領域を広げていけます。 ※失敗しない導入ステップの全容は、資料の最終章で詳しく解説しています。
