ナレコムAI chatbotの基本機能をまとめてみた

はじめに

社内問い合わせ対応やナレッジ検索の効率化を進めるうえで、AIチャットボット¹は非常に有効な選択肢です。
今回はナレコムAI chatbotについて概要・基本機能・活用イメージを整理しながら、どのような場面で使えそうかをまとめてみました。

この記事では、はじめてナレコムAI chatbotに触れる方でもイメージしやすいようにできるだけわかりやすく説明しています。

※ ナレコムAI chatbot は弊社（ナレッジコミュニケーション）が提供するサービスです。本記事は基本機能の整理メモとして執筆しています。

ゴール

今回は、ナレコムAI chatbotの基本機能を理解し、どのような業務に活用できそうかを把握するところまで をゴールにします。
あわせて、導入時に意識しておきたいポイントも整理していきます。

手順

本記事では、次の3点を順に整理します。

• ナレコムAI chatbot の概要
• 基本機能
• 活用イメージと導入時のポイント

1.ナレコムAI chatbotの概要

ナレコムAI chatbotは、法人向けSaaS²型生成AI³チャットボットです。
よくあるお問い合わせへの自動対応や、FAQ⁴対応、文書作成支援、データ分析、業務マニュアル検索など幅広い業務に活用できます。

どんな場面で使うのか

例えば、以下のような場面で使いやすいです。

• 社内の問い合わせ対応を減らしたい
• マニュアルや手順書をわかりやすくしたい
• 資料作成の時間を短くしたい

2.基本機能

ここではナレコムAIチャットボットの基本機能を整理します。
実際の利用シーンをイメージしやすいように、機能ごとに見ていきます。

2-1.ユーザー質問に対するチャット形式の応答

まず基本となるのが、質問に対して自動で回答する機能です。
たとえば以下のような問い合わせに対応しやすくなります。

• サービスの使い方を知りたい
• 利用を始めるには何をすればよいか知りたい
• パスワードを忘れたときの対応を知りたい
• よくある質問にすぐ答えてほしい

触ってみて分かったこと

同じ質問が何度も来るケースではかなり相性がよさそうです。また FAQのような定型回答は、人が返すよりも速く案内できます。
一方で質問の言い回しが大きく変わると、回答の精度はナレッジ⁵の整備状況に左右されると感じました。

2-2.社内ナレッジをもとにした回答（RAG）

次に社内ナレッジを参照して回答する機能です。
マニュアルやFAQ、社内文書などの情報を検索し、その内容をもとに回答できます。
RAG⁶のような仕組みによって、登録済みのナレッジを活用した回答が可能になります。
たとえば以下のような検索が可能です。

• 操作手順書の参照
• FAQの検索
• 社内資料の内容確認
• 関連する文書の案内

触ってみて分かったこと

社内文書を参照できるため、一般的なWeb検索よりも社内ルールに沿った回答を返しやすいです。また「どこに書いてあったか」を探す手間を減らせるのが大きいです。
ただし文書側の用語ゆれがあると拾いにくい場面もあるため、ナレッジ整備の重要性を強く感じました。

たとえば、「経費」と「精算」のように表記が分かれていると、検索結果に差が出る可能性があります。
このあたりは、導入前に文書の整理ルールを決めておくとよさそうです。

2-3.Web検索やDeepResearchによる情報収集

ナレコムAIチャットボットでは社内ナレッジだけでなく、Web検索やDeepResearch⁷を活用して情報収集することもできます。
外部情報を参照しながら、より広い視点で回答を得たい場合に役立ちます。
たとえば、以下のような使い方が考えられます。

• 最新の業界情報を調べる
• 競合サービスの情報を整理する
• 特定のテーマについて幅広く調査する
• 参考情報をまとめて把握する

触ってみて分かったこと

Web検索は比較的すぐに情報を集めたいときに使いやすいです。
DeepResearch は少し時間はかかりますが、複数の情報をまとめて整理したいときに向いていると感じました。
どちらも引用付きで確認しやすいのが安心材料です。
ただし、外部情報は更新日時や信頼性の確認が必要なので、最終判断は人が見る前提がよさそうです。

以下はWeb検索を活用して

「AI chatbotの最新動向を調べてください」と質問した結果です。

Web検索はPR TIMES では、Web検索は「回答ごとに引用を付ける」仕組みだと説明されています。

-出典: PR TIMES
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000062.000004474.html

実際に試したときも回答の中に参照元が含まれていて、情報の根拠を確認しやすいと感じました。

以下はDeepResearchを活用して

「AI chatbotの最新動向を調べてください」と質問した結果です。

DeepResearchはPR TIMES では、DeepResearch について「検索を繰り返して包括的な調査レポートを作る」機能だと説明されています。

-出典: PR TIMES
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000062.000004474.html

実際に使ってみるとWeb検索よりも長めの回答が返ってきて、調査メモに近い形で情報を整理しやすい印象でした。

この機能により長いレポートが返ってきたため要約してもらいました。
以下がDeepResearchを活用して
「AI chatbotの最新動向を調べてください」と質問した結果の要約です。

2-4.簡易AIエージェント

ナレコムAI chatbotでは単に質問に答えるだけでなく、
簡単なAIエージェント⁸として業務の補助を行う機能も活用できます。
会話の流れに沿って情報を整理したり、次に取るべき行動を案内したりする用途に向いています。
例えば以下のようなことができます。

• サービスの使い方を順番に案内する
• 必要な情報を整理して提示する
• 問い合わせ内容に応じて次の確認事項を出す
• FAQの中から関連する案内をまとめて返す

触ってみて分かったこと

単発の質問よりも手順がある問い合わせで価値が出やすいです。また利用者に「次に何をすればいいか」を返せるので、案内の抜け漏れを減らしやすいです。
ただし業務フローが曖昧だと効果が出にくいため、先に「どの問い合わせを自動化するか」を決めておく必要があります。

エージェント作成方法は以下になります。
簡易AIエージェント

2-5.モデル比較

ナレコムAIチャットボットでは、用途に応じて複数のモデルを比較しながら使い分けることもできます。
回答精度、処理速度、用途との相性などを見ながら、適したモデルを選びやすくなります。
例えば以下のようなことができます。

• 回答精度を重視してモデルを比較する
• 速度を重視して使い分ける
• 用途ごとにモデルの向き不向きを確認する
• PoC⁹で複数モデルの挙動を比べる

触ってみて分かったこと

PoC段階で比較できるのは便利です。また「正しい回答が出るか」だけでなく、「返答速度が実運用に耐えるか」も確認しやすいです。さらに業務用途では、精度だけでなく運用時の体感速度も重要だと感じました

3. 活用イメージと導入時のポイントを整理する

ここでは実際にどのような場面で役立ちそうかを整理します。

3-1.活用イメージ

ナレコムAI chatbot は、たとえば以下のような場面で使えそうです。

• 社内ヘルプデスクの問い合わせ削減
• 新入社員向けの案内窓口
• 情報システム部門のFAQ対応
• 手順書やマニュアルの検索窓口
• 部門ごとの問い合わせ一次対応

3-2.導入時に意識したいポイント

AIチャットボットは便利ですが、中身の情報が整理されていないと効果が出にくいです。
そのためツール導入とあわせてナレッジ整備を進めることが重要です。

導入前後で意識したいのは以下の点です。

• 回答元となるナレッジを整理しておく
• 誤回答時の対応方法を決めておく
• 運用担当者を明確にしておく
• 利用ログ¹⁰を改善に活かす仕組みを作る

まとめ

ナレコムAI chatbot は単なるチャット機能ではなく、社内問い合わせ対応・ナレッジ検索・FAQ対応・情報収集まで幅広く活用できるサービスだと整理できました。

そのように考えた理由は、実際に確認した機能の中にFAQへの自動回答だけでなく、社内文書を参照した回答、Web検索やDeepResearchによる情報収集、簡易AIエージェントによる案内機能、さらにモデル比較まで含まれていたためです。
これらの機能を見ると単なる会話ツールというより、業務の一次対応や情報探索を支援する仕組みとして設計されていると考えられます。

特に重要だと感じたのは、以下の3点です。

• ナレッジ整備が成果を左右する
• 用途ごとに機能を使い分けると効果が出やすい
• PoCで精度と速度を確認してから導入すると失敗しにくい

まずは小さく試しながら、どの業務にフィットするかを見極める進め方がよさそうです。

1. 自然な文章で質問を入力すると、自動で回答を返してくれる仕組み。社内問い合わせの一次対応やFAQ対応、ナレッジ検索の窓口として使われることが多い。 ↩

2. Software as a Service の略。インターネット経由で利用するクラウド型のソフトウェアで、インストールや大規模な保守をせずに使える。 ↩

3. 文章、要約、回答、案内文などを自動で作成できるAIのこと。質問内容に応じて自然な文章で回答を生成する場面で活用される。 ↩

4. Frequently Asked Questions の略。よくある質問とその回答をまとめたもの。問い合わせ対応を効率化するための基本的な情報源として使われる。 ↩

5. 業務に必要な知識や情報のこと。マニュアル、手順書、社内規程、FAQ、過去の対応履歴などが含まれる。 ↩

6. Retrieval Augmented Generation（検索拡張生成）の略。外部の文書やナレッジを検索し、その内容をもとにAIが回答を作る仕組み。 ↩

7. 検索を繰り返して、より広く深く情報を集める調査機能。複数の情報を整理して、包括的なレポートを作る用途に向いている。 ↩

8. 質問に答えるだけでなく、会話の流れに応じて次に確認すべきことや取るべき行動を案内する仕組み。 ↩

9. Proof of Concept の略で、概念実証のこと。本格導入の前に、小さく試して「実際に使えるか」「期待した効果が出るか」を確認する取り組み。 ↩

10. ユーザーがどのようにサービスを使ったかを記録したデータ。よく使われる質問、回答されなかった質問、改善が必要な箇所の把握に役立つ。 ↩