情シス/ITヘルプデスクにおけるAI活用の活用事例/実例/具体例について

情シス・ITヘルプデスクにおけるAI活用とは、定型的な問い合わせへの回答や一次切り分けをAIに任せ、担当者が判断・設計・セキュリティ統制などの重要業務に集中できる状態をつくることです。

本記事では、パスワードリセットから障害対応、ナレッジ整備、社内定着、ROIの算出まで、業務別・シーン別の活用事例を具体的に紹介します。導入を急いでFAQを増やすだけでは成果が出ないため、課題、導入内容、効果の順に整理し、失敗しやすい条件や2026年時点のセキュリティ上の注意点も解説します。

情シス・ITヘルプデスクがAI活用を必要とする背景

情シスでは、従業員数が増えなくてもSaaS、認証方式、端末、クラウドサービスが増えることで問い合わせの種類が増えます。一方で、担当者は限られ、いわゆるひとり情シスでは「問い合わせに答えるだけで一日が終わる」という状態になりがちです。AI活用の価値は、単に回答を速くすることではなく、問い合わせ対応を入口に業務全体の標準化を進められる点にあります。

従来型チャットボットは、あらかじめ登録した選択肢やキーワードに沿って回答する仕組みです。質問文が想定と少し違うだけで「該当する回答がありません」となり、シナリオの作成・保守も増えます。生成AIは自然文から意図を推測し、RAG（検索拡張生成）で社内マニュアルやFAQを検索して回答できます。RPAは画面操作や定型処理の実行に向いており、AIが意図を理解し、RPAやITSMが実際の処理を実行する組み合わせが現実的です。

従業員にとっては、電話やメールを待たず、夜間でも自分で解決できることが効果です。情シスにとっては、同じ質問への回答、状況確認、担当者への振り分けが減り、障害原因の調査やIT投資の企画に時間を戻せます。さらに、AIへの質問と解決結果を蓄積すれば、ベテランの経験を個人の記憶から組織のナレッジへ移せます。

AI活用で実現できる具体的な業務別・シーン別事例

AIに任せる業務は、問い合わせの件数が多く、手順が標準化しやすく、失敗時に人が確認できるものから始めます。ここでは、現場で導入効果を説明しやすい代表例を、課題、導入内容、効果の順で見ていきます。

課題：パスワード忘れ、アカウントロック、MFAが届かないという問い合わせは頻度が高い一方、担当者が本人確認や対象システムの確認を毎回行う必要があります。緊急性も高く、業務開始時刻に問い合わせが集中します。

導入内容：まずは「パスワードを忘れた」「アカウントがロックされた」「MFAが使えない」の3本に絞り、AIがシステム名、利用者、エラー内容を聞き返します。本人確認が完了した場合だけ、SSOやID管理基盤のリセット処理を呼び出します。権限変更や退職者の処理は自動実行せず、チケットを作成して人へエスカレーションします。

効果：定型質問への回答と聞き取りが自動化され、担当者は本人確認後の例外処理に集中できます。AIが情報を揃えてからチケットを作るため、「何が起きたか分からないので折り返す」という往復も減ります。最初から全業務を対象にせず、この3本で解決率、誤案内率、有人移管率を測ることが重要です。

課題：「VPNにつながらない」「画面が遅い」という相談は、端末、ネットワーク、認証、サービス障害など原因が複数あります。電話で状況を聞くと、エラー文言や発生時刻が抜け、担当者が同じ確認を繰り返すことになります。

導入内容：AIにエラー画面の文言、端末OS、社外・社内の別、発生時刻、直前に変更した設定を順番に質問させます。既知障害のステータス、過去のチケット、手順書をRAGで参照し、利用者には安全な確認手順を案内します。ログを取得できる環境では、個人情報をマスキングしたうえでログ要約や異常箇所の候補出しも行います。

効果：人がゼロから原因を探すのではなく、AIが一次診断を済ませた状態で対応できます。対応時間の短縮だけでなく、エスカレーション先の誤りが減り、障害の初動が早くなります。富士通の公開事例では、Salesforce Einstein for Serviceの導入により平均処理時間が約20分から約2分に短縮されたとされています（出典：富士通公開事例、リサーチノート記載）。

課題：マニュアルがSharePoint、ファイルサーバー、各部署のフォルダ、個人のメモに分散していると、担当者が回答を探す時間が長くなります。似た内容でも表記が「多要素認証」「MFA」「二段階認証」のように揺れているため、検索結果も安定しません。

導入内容：文書の所有者、対象システム、対象者、更新日、機密区分を整理し、古い手順をアーカイブします。そのうえでRAGに文書を取り込み、回答には参照元と更新日を添えます。Microsoft LearnのRAG設計資料でも、文書の前処理、分割、更新戦略、評価を本番運用の主要工程として扱っています（出典：Microsoft Learn「Build advanced retrieval-augmented generation systems」、2026年）。

効果：人材サービス企業の事例では、マニュアル検索時間を95%以上短縮したとされています（出典：リサーチノート記載）。重要なのは検索時間だけではありません。AIの回答に使われなかった文書や、回答後に「役に立たなかった」と評価された質問を見れば、どの手順が古いのか、どの表記を追加すべきかが分かります。

企業事例から見るAI活用の効果

AI活用の成果は、回答率だけでなく、問い合わせ件数、処理時間、自己解決率、有人対応への移管率など複数の指標で確認します。自社と規模が違う企業の数字をそのまま目標にせず、どの業務を対象外にしたか、どの運用体制で使ったかまで読み取ることが大切です。

課題：SCSKでは月間1万件規模の問い合わせに対応するITヘルプデスクで、ITサービスの種類や利用者の拡大により負荷が増えていました。すべてをAIに回答させようとすると、複雑な相談や個別判断まで混ざり、品質管理が難しくなります。

導入内容：まず頻出する定型質問をAIチャットボットへ移し、「アプリの使い方」のように個別性が高い領域は対象外としました。SCSKの公式ページでは、社内ヘルプデスク活用で問い合わせ件数が25%削減された導入事例が紹介されています（出典：SCSK「AIチャットボット PrimeAgent」、2022年頃の公開情報）。

効果：対象範囲を狭くすることで、AIの回答品質と有人対応の役割分担を設計しやすくなります。導入前の稟議では「全問い合わせを自動化する」と掲げるより、対象カテゴリの件数を25%減らす、対象外は従来窓口へ送るという現実的な説明の方が信頼を得やすくなります。

課題：約700名の組織で月間約7,000件の問い合わせがあり、担当者が回答を探す時間と、質問内容を確認する時間が積み重なっていました。ナレッジを網羅してから始めようとすると、導入が遅れ、整備の優先順位も決められません。

導入内容：約500件のドキュメントと約100件のテスト質問を用いて検証し、回答の正確性や不足する情報を確認しました。リサーチノートに記載された事例では、年間4,080時間の業務時間削減が見込まれ、社長賞にもつながっています（出典：リサーチノート記載の三井不動産ビルマネジメント事例）。

効果：この事例から学べるのは、文書の量よりも、実際の質問を使った評価が先ということです。100問のテストに答えられない原因を、文書不足、検索失敗、回答生成の誤りに分ければ、改善作業を具体化できます。

AI活用の導入をスモールスタートで進める方法

導入計画は、ツール選定から始めるのではなく、問い合わせログの分類から始めます。直近3か月から6か月分の問い合わせを、件数、対応時間、定型度、情報の機密性、失敗時の影響で分類すると、AIに向く業務が見えます。

最小構成は、パスワード忘れ、アカウントロック、MFA不通の3本です。次の段階では、VPN、プリンター、端末初期設定など、問い合わせ件数が多く手順が定まったカテゴリを加えます。完璧なナレッジを待つのではなく、保険グループの事例のように約200問から運用を始め、ログを見ながら追加する方法が実務的です。

RAGは、AIが社内文書を検索し、検索結果を根拠として回答を生成する方式です。誤答を減らすには、文書を取り込むだけでなく、1つの手順を1つの目的に分け、対象者、前提条件、手順、解決しない場合の連絡先を明記します。「MFA」「多要素認証」などの言い換えも登録します。文書ごとに所有者と有効期限を持たせ、月次またはシステム更新時に棚卸しする運用が必要です。

未解決の質問は、(1)必要な文書がない、(2)文書はあるが検索できない、(3)検索結果は正しいが回答生成を誤った、(4)そもそも人の判断が必要、の4種類に分けます。週次で上位20件を確認し、FAQ追加、見出し変更、検索設定変更、有人対応への移管のどれかを決めます。兼任の担当者でも、最初は週2時間から始め、質問数が増えた段階で専任時間を確保します。

失敗しないための注意点と導入すべきでないケース

AIは導入すれば自動的に問い合わせを減らす仕組みではありません。利用者が使わない、答えの根拠が分からない、FAQのメンテナンスが情シスの負担になるという失敗もあります。自動化しない判断を含めて、導入前に条件を定めることが大切です。

代表的なのは、(1)FAQを大量に登録して誰も使わない、(2)電話窓口を急に廃止して反発を招く、(3)AIの回答だけを評価し、解決率を測らない、(4)更新されていない文書を根拠にする、(5)すべての問い合わせを対象にする、というパターンです。電話・対面で相談したい利用者を無理に排除するのではなく、AIで事前に状況を聞き取ってから有人窓口へつなぐ設計が移行しやすくなります。

月間の対象問い合わせが少なく、担当者が数分で確実に回答できる場合は、AIの初期設定や運用工数が削減効果を上回ることがあります。また、正解となる手順が部署ごとに違い、承認ルールも定まっていない場合は、先に業務整理を行うべきです。PoCの3か月から6か月で、有人対応時間の削減額がライセンス、初期構築、運用工数を下回る場合は、対象縮小または見送りを判断します。

個人情報、認証情報、顧客情報、営業秘密を何があっても入力しないのか、マスキングして扱えるのかをデータ区分ごとに定めます。SSO、ロール別のアクセス権限、暗号化、監査ログ、保存期間、モデル学習への利用有無を確認し、回答の参照元を記録します。IPAも2026年3月公開の中小企業向け情報セキュリティ対策ガイドライン第4.0版で、人材不足やサプライチェーンを含む環境変化を踏まえた段階的な対策を示しています（出典：IPA「中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン第4.0版」、2026年）。

社内定着を進めるチェンジマネジメント

AI活用の成否は、モデルの性能だけでなく、従業員が「どこで、どのように質問するか」に左右されます。電話・対面文化を変えるには、窓口をなくすというメッセージではなく、問い合わせの最初の一歩を便利にするという伝え方が必要です。

新しいポータルを覚えてもらうより、社員が日常的に使うTeamsやSlackから質問できるようにする方が定着しやすくなります。回答だけでなく、チケット番号、担当部署、対応期限まで同じ画面で確認できるようにします。TeamsのCopilotも、チャットやチャネルの内容を要約し、企業向けのセキュリティとプライバシーを組み合わせる機能として案内されています（出典：Microsoft Support「Teams の Copilot についてよく寄せられる質問」、2025年）。

社内ポータルや全社会議で、AIに質問する例と、入力してはいけない情報を短く伝えます。使った人に解決までの時間を表示し、役に立った回答を共有すると、利用価値が伝わります。情シス側では、AIが回答した件数だけでなく、解決率、再問い合わせ率、誤答率、ナレッジ追加件数を評価します。問い合わせを減らすことが担当者の評価低下につながるように見えると定着しないため、削減できた時間を改善活動へ振り向けたことも評価対象にします。

ROIの考え方と稟議の通し方

稟議では「AIだから便利」という説明ではなく、削減時間を金額に換算します。問い合わせ件数、1件あたりの平均対応時間、AIで削減できる割合、担当者の時間単価を置けば、効果を再計算できます。数値は予測であることを明示し、PoCで実績値に置き換える前提にします。

例えば、月間2,000件、1件あたり12分、AIで30%を自己解決でき、担当者の時間単価を3,500円と仮定します。削減時間は2,000件×12分×30%＝7,200分、つまり月120時間です。月次効果は120時間×3,500円＝42万円、年間では504万円となります。初期費用150万円、年間運用費240万円なら、年間の純効果は264万円、単純なペイバック期間は初期費用150万円÷月42万円で約3.6か月です。実際には、FAQ更新、評価、有人対応の残存工数を差し引いてください。

経営層には、削減時間だけでなく、24時間の自己解決、障害初動の短縮、属人化の解消、監査可能な問い合わせ履歴という効果を示します。特に「削減した時間を何に使うか」を具体化することが重要です。IT投資計画、ゼロトラスト対応、端末更新、データ活用など、先送りされていた業務へ再配分する計画まで示すと、コスト削減ではなく事業基盤への投資として説明できます。

よくある質問

情シス・ITヘルプデスクのAI活用では、対象範囲、セキュリティ、費用対効果について疑問が生じます。導入検討時によく聞かれる質問に、実務上の判断基準で回答します。

パスワード忘れ、アカウントロック、MFA不通など、件数が多く手順が定型化された3業務から始めることをおすすめします。3か月程度のPoCで解決率、対応時間、誤答率を測り、結果に応じて対象を広げます。

誤答の可能性はあるため、RAGで参照元を限定し、回答できないときは無理に答えず有人対応へ移す設計にします。テスト質問を用意して定期評価し、誤答を文書不足、検索不足、生成ミスに分けて改善することが重要です。

APIがある場合は、認証基盤やITSMと安全な中継サーバーを介して連携できます。APIがない古いシステムでは、RPAで画面操作を行う方法もありますが、画面変更に弱く、例外時の有人確認が必要です。最初は回答だけをAIに任せ、実行処理はチケット発行に留める段階設計が安全です。

導入できますが、対象問い合わせが少ない場合は費用対効果を確認してください。既存のTeamsやSlack、文書管理基盤を使い、対象を数十問から始めると初期負担を抑えやすくなります。月次で削減時間と運用工数を比較し、効果が出ない場合は無理に拡大しない判断も必要です。

まとめ

情シス・ITヘルプデスクにおけるAI活用は、問い合わせを無人化する取り組みではなく、定型対応を自動化し、人が判断すべき仕事へ時間を移す取り組みです。パスワード、アカウント、MFAの3業務から始め、VPNやSaaSの切り分け、マニュアル検索へ段階的に広げると、効果を測定しやすくなります。

成功の鍵は、AIの性能だけではありません。FAQの粒度、RAGの参照元、未解決ログの週次改善、TeamsやSlackへの組み込み、電話・対面文化への配慮、そしてアクセス権限や監査ログを含むガバナンスが成果を左右します。削減時間を人件費換算し、運用工数を差し引いたROIを示せば、導入後に何を改善するのかまで含めた稟議にできます。

参考・引用ソース
・SCSK株式会社「AIチャットボット PrimeAgent」：https://www.scsk.jp/sp/primeagent/
・Microsoft Learn「Build advanced retrieval-augmented generation systems」：https://learn.microsoft.com/en-us/azure/developer/ai/advanced-retrieval-augmented-generation
・Microsoft Support「Microsoft Teams の Copilot についてよく寄せられる質問」：https://support.microsoft.com/ja-JP/teams/platform/frequently-asked-questions-about-copilot-in-microsoft-teams
・独立行政法人情報処理推進機構「中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン第4.0版」：https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2025/press20260327.html
・独立行政法人情報処理推進機構「テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン」：https://www.ipa.go.jp/jinzai/ics/core_human_resource/final_project/2024/generative-ai-guideline.html

会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。