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ヘルプデスクのAI活用の事例は、パスワード忘れなどの一次対応、VPN・端末・SaaSのトラブルの切り分け、社内マニュアルの検索に大きく分けられます。

いずれも、判断が必要な例外は人に引き継ぎ、人が判断や設計に集中できる流れをつくるのが狙いです。

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情シス・ITヘルプデスクがAI活用を必要とする背景

従業員数が増えなくても、SaaSや認証方式、端末、クラウドサービスが増えれば、問い合わせの種類も増えます。担当者の数は限られており、特にひとり情シスでは、問い合わせ対応だけで一日が終わりがちです。

AI活用は、回答を速めるだけでなく、問い合わせ対応を入口に業務全体の標準化を進める手段にもなります。

従来型チャットボットやRPAとの違い

従来型チャットボットは、登録済みの選択肢やキーワードに沿って回答します。そのため、質問文が想定と少し違うと答えられず、シナリオの作成や保守の手間も増えます。

一方、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います。

AIが意図を理解し、RPAやITSMが処理を実行する組み合わせが現実的です。

情シス担当者と従業員にとっての効果

従業員は、電話やメールの返信を待たずに、夜間でも自分で解決できるようになります。情シス側では、同じ質問への回答や状況確認、担当者への振り分けを減らせます。

担当者は、問い合わせに取られていた時間を障害原因の調査やIT投資の企画に振り向けられます。さらに、質問と解決結果を蓄積すれば、ベテランの経験を組織のナレッジとして残せます。

AI活用で実現できる具体的な業務別・シーン別事例

導入は、問い合わせ件数が多く、手順を標準化しやすく、失敗時に人が確認できる業務から始めます。現場で導入効果を説明しやすい代表例を、課題、導入内容、効果の順に紹介します。

事例1：パスワード・アカウント・MFAの一次対応

パスワード忘れ、アカウントロック、MFAが届かない問い合わせは頻度が高く、業務開始時刻に集中します。担当者は毎回、本人確認と対象システムの確認を行っています。

一次対応では、まず対象を絞り、本人確認と例外処理の境界を決めて設計します。

• 対象を限定：最初は「パスワード忘れ」「アカウントロック」「MFA不通」の3本に絞ります。
• 情報を確認：システム名、利用者、エラー内容を、AIが聞き返す形です。
• 処理を分ける：本人確認の後にだけ、SSOやID管理基盤のリセットを実行します。
• 例外は人へ引き継ぐ：権限変更や退職者の処理は自動化せず、チケットを作成する流れです。

この流れにすると、担当者は本人確認後の例外処理に集中できます。情報がそろったチケットが届くため、状況確認の往復も減らせます。最初の3本では、解決率、誤案内率、有人移管率を測ります。

事例2：VPN・端末・SaaSのトラブル切り分け

「VPNにつながらない」「画面が遅い」という相談は、端末やネットワーク、認証、サービス障害など、原因が複数考えられます。特に電話では、エラー文言や発生時刻が抜けやすく、同じ確認を繰り返すことがあります。

原因が複数ある相談ほど、一次切り分けの効果は大きくなります。一次切り分けは、状況の聞き取り、参照情報の確認、安全な案内の順に進めます。

• 状況を聞き取る：エラー文言や端末OS、発生時刻を確認し、社内外の別や直前の設定変更も押さえます。
• 情報を参照する：既知障害、過去のチケット、手順書を、RAGで横断して検索します。
• ログを確認する：取得できる環境では、個人情報をマスキングしたうえで、要約や異常候補を提示します。

たとえば、富士通の公開事例では、Salesforce Einstein for Service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）。

AIが一次診断を済ませてから人が対応することで、対応時間だけでなく、エスカレーション先の誤りも減らせます。さらに、障害の初動を早める効果も期待できます。

事例3：マニュアル検索とナレッジ更新

マニュアルがSharePointやファイルサーバー、部署別フォルダ、個人メモに分かれていると、回答を探す時間が長くなります。さらに、「多要素認証」「MFA」「二段階認証」のような表記の揺れも、検索を不安定にします。

検索の精度を保ち、ナレッジを更新し続けるには、文書の管理と回答の根拠を整えておく必要があります。

• 文書情報を整理：所有者と更新日、対象システム・対象者、機密区分を記録し、古い手順は保管します。
• 回答根拠を示す：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。
• 不足を見つける：未使用の文書や低評価の質問を手がかりに、古い手順や足りない表記を洗い出します。

Microsoft LearnのRAG設計資料は、文書の前処理や分割、更新戦略、評価を本番運用の主要な工程として扱っています（出典：Microsoft Learn「Build advanced retrieval-augmented generation systems」、2026年）。

人材サービス企業の事例では、マニュアル検索にかかる時間を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）。

企業事例から見るAI活用の効果

成果は、回答率や問い合わせ件数、処理時間で確認します。加えて、自己解決率や有人対応への移管率も見ると、効果の全体像をつかみやすくなります。自社と規模の違う企業の数字を、そのまま目標にしないことが大切です。

事例を読むときは、対象外にした業務や運用体制も確かめる必要があります。

SCSK：対象業務を絞り、問い合わせを25％削減

SCSKのITヘルプデスクでは、月間1万件規模の問い合わせに対応しており、サービスや利用者の拡大によって負荷が増えていました。

すべての問い合わせをAIに回答させると、複雑な相談や個別の判断が混ざり、品質管理が難しくなります。この事例では、対象業務を絞り、個別性の高い相談は従来の窓口に残しています。

• 定型質問を移行：頻出する問い合わせを、AIチャットボットへ移します。
• 個別相談は対象外：「アプリの使い方」などが該当し、従来の窓口が受けます。
• 問い合わせ削減を目指す：対象カテゴリを絞り、削減の効果を測る形です。

公式ページでは、社内ヘルプデスクの問い合わせ件数が25%削減された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）。

範囲を絞れば、回答品質と有人対応の役割を分けて設計できます。稟議では、対象外の問い合わせを従来の窓口へ送ると説明できます。

三井不動産ビルマネジメント：検証用データを先に整備

約700名の組織で月間約7,000件の問い合わせがあり、回答を探すことや質問内容を確認することに時間がかかっていました。ナレッジを網羅してから始めると、導入が遅れ、整備の優先順位も決めにくくなります。

同社は、問い合わせ対応の負荷を改善するため、ナレッジを網羅する前に検証データを用意しました。

• 検証データ：ドキュメント約500件とテスト質問約100件を使い、正確性や不足情報を確認しました。
• 見込まれた効果：年間4,080時間ぶんの業務削減が期待でき、社長賞にもつながりました（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）。

実際の質問を使った評価を先に行い、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て見ると、どこを直せばよいかが分かります。

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、ツール選定よりも先に、問い合わせログを分類するところから始めます。直近3か月から6か月分のログを、件数や対応時間、定型度で見ます。さらに、機密性や失敗時の影響を重ねると、AIに向く業務が見えてきます。

3本から始める200問程度のFAQ

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やプリンター、端末の初期設定など、件数が多く手順の定まったカテゴリを加えていきます。

完璧なナレッジがそろうのを待つより、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していく進め方が現実的です。

RAGの精度を決めるFAQの粒度と更新責任者

RAGは、社内文書を検索し、その結果を根拠に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つの目的に分けておくことが大切です。

文書には、対象者や前提条件、手順を明記し、解決しない場合の連絡先も書いておきます。「MFA」や「多要素認証」などの言い換えも、あわせて登録しておくと、検索に拾われやすくなります。

情シスは、文書ごとに所有者と有効期限を持たせ、月次か、システム更新のタイミングで内容を見直します。

未解決ログの週次による原因の切り分け

まず、未解決の質問を原因ごとに分けたうえで、改善方法を決めます。

• 文書不足：回答に必要な文書そのものが、存在しない状態です。
• 検索失敗：文書はあるものの、検索で拾えません。
• 回答生成の誤り：検索結果は合っているのに、最終的な文章が誤っています。
• 人の判断が必要：自動回答の対象からは外し、有人対応に回します。

週次では、上位20件を確認し、FAQの追加や見出しの変更、検索設定の変更のほか、有人対応への移管も決めます。なお、兼任の担当者は週2時間から始め、質問数が増えた段階で、専任の時間を確保します。

失敗しないための注意点と導入すべきでないケース

AIを導入しても、問い合わせが自動的に減るとは限りません。利用されない、回答の根拠が分からない、FAQの保守が情シスの負担になるといった失敗もあります。

情シスは、導入前に、自動化しない判断も含めて条件を決めておきます。

よくある失敗パターン

よくある失敗は、FAQを大量に登録しても使われないことです。さらに、電話窓口を急に廃止して反発を招くことや、AIの回答だけを評価して解決率を測らないことも、問題になります。

また、更新されていない文書を根拠にすることや、すべての問い合わせを対象にすることも、失敗につながります。電話や対面を望む利用者には、AIが状況を聞き取ってから有人窓口へつなぐ設計が、移行をスムーズに進められる方法です。

導入を見送った方がよい場合

対象となる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、初期設定や運用の工数が削減効果を上回ることがあります。また、部署ごとに正解の手順が異なり、承認ルールも未整備なら、先に業務を整理しておきます。

情シスは、PoCの3か月から6か月の期間で、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、対象を縮めるか見送るかを判断します。

導入前に決めるセキュリティとガバナンス

個人情報や認証情報、顧客情報、営業秘密は、入力を禁止するか、マスキングして扱うかを、データの区分ごとに決めます。

SSOやロール別権限、暗号化を確認し、監査ログや保存期間も見ておきます。加えて、モデル学習への利用の有無を確かめ、回答の参照元を記録しておきます。

IPAは2026年3月公開の第4.0版で、人材不足やサプライチェーンなどの環境変化を踏まえ、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も左右されます。電話や対面の文化を変える際は、窓口を残したまま、最初の問い合わせを便利にする進め方を伝えます。

TeamsやSlackへの組み込みによる利用のハードル低下

新しいポータルを用意するより、日常的に使うTeamsやSlackから質問できるほうが定着しやすくなります。回答に加えて、チケット番号や担当部署、対応期限も同じ画面で確認できるようにします。

TeamsのCopilotは、チャットやチャネルの内容を要約する機能で、企業向けのセキュリティとプライバシーを組み合わせたもの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）。

利用者と情シス双方の行動を変える仕掛け

社内ポータルや全社会議では、AIへの質問例と入力禁止情報を短く伝えます。あわせて、解決までの時間を表示し、役に立った回答を共有すると、利用する価値が伝わります。

情シスは、回答件数に加えて、解決率や再問い合わせ率、誤答率を評価します。ナレッジの追加件数も、評価の対象に含めます。問い合わせの削減で評価が下がるように見えると、定着は進みません。

情シスは、削減できた時間を改善活動に振り向けたことも、評価に含めます。

ROIの考え方と稟議の通し方

稟議では、削減時間を金額に換算します。問い合わせ件数と1件あたりの平均対応時間、AIで削減できる割合、担当者の時間単価があれば、効果を再計算できます。

試算は予測値であることを明記し、PoCで実績値に置き換える前提で示します。

削減時間とペイバック期間を試算する方法

試算例は、月間2,000件・1件12分の問い合わせで、AIによる自己解決率が30%、時間単価が3,500円の場合です。この条件では、月の削減時間は2,000件×12分×30%＝7,200分、つまり120時間になります。

月次の効果は120時間×3,500円＝42万円で、年間では504万円です。初期費用150万円、年間運用費240万円とすると、年間純効果は264万円になります。

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。ただし実際には、FAQの更新や評価、有人対応に残る工数を差し引く必要があります。

経営層に説明する時間削減以外の価値

経営層には、削減時間のほかに、24時間の自己解決や障害初動の短縮を示します。属人化の解消や、監査可能な履歴も、あわせて伝えます。さらに、削減した時間を何に使うかも、具体的に示しておきます。

また、IT投資計画やゼロトラスト対応、端末更新、データ活用など、先送りされていた業務へ時間を再配分する計画も示します。コスト削減にとどまらず、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、費用対効果が検討事項になります。導入時によくある質問に、実務上の判断基準で答えます。

情シスのAI活用は何から始めるべきですか？

パスワード忘れやアカウントロック、MFA不通など、件数が多く手順が定型化された3業務から始めます。そのうえで、3か月程度のPoCで解決率や対応時間、誤答率を測り、結果に応じて対象を広げます。

生成AIが間違った回答をすることはありませんか？

誤答の可能性はあります。そのため、RAGで参照元を限定し、答えられない場合は無理に回答せず有人対応へ移します。さらに、テスト質問で定期的に評価し、文書不足や検索不足、生成ミスに分けて改善します。

オンプレミスのシステムとも連携できますか？

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。一方、APIがない古いシステムでは、RPAで画面を操作する方法もありますが、画面の変更に弱く、例外が起きたときは人の確認が必要です。

最初は回答だけをAIに任せ、実行の処理はチケット発行までにとどめる段階設計が安全です。

小規模企業でもAIヘルプデスクを導入できますか？

導入はできますが、対象となる問い合わせが少ない場合は、費用対効果をあらかじめ確認してください。また、既存のTeamsやSlack、文書管理基盤を使い、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べ、効果が出ない場合は、拡大しないという判断も必要です。

まとめ

情シス・ITヘルプデスクのAI活用は、定型対応を自動化し、人が判断する仕事へ時間を移すための取り組みです。

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りやすくなります。

成果を左右するのは、FAQの粒度やRAGの参照元、未解決ログの週次改善です。加えて、TeamsやSlackへの組み込みと、電話・対面文化への配慮も欠かせません。

アクセス権限や監査ログを含むガバナンスも、同時に整えておく必要があります。運用工数を差し引いたROIを示せば、導入後の改善まで含めて稟議を進められます。

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

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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。