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“Cohere”活用術
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“Cohere”活用術 ～社内ナレッジを検索可能な「FAQチャット」にする～

社内ナレッジ活用の課題を解決！Cohereを使ったFAQチャット構築方法を解説。高精度な意味検索で欲しい情報を即取得し、社員の生産性を大幅に向上させます。

業務改善著者: 人事部 A.M

あなたの時間の使い方は本当に効率的ですか？

「せっかく社内マニュアルやFAQサイトを作ったのに、結局Slackやメールで同じ質問が飛んでくる…」

「〇〇さん、この前の資料どこにありますか？」

「これって、どうやって申請するんでしたっけ？」

このようなやり取りに、あなたの貴重な時間が奪われていませんか？

多くの企業で、社内ナレッジ（知識）は蓄積されています。しかし、そのナレッジが「探しづらい」「見つけにくい」という理由で活用されず、社員は結局、誰かに質問するという非効率なコミュニケーションに頼りがちです。これは、質問に答える側の担当者の時間を奪うだけでなく、質問する側の社員の生産性も下げてしまいます。

本記事では、この課題を根本から解決する、 「Cohereを活用した社内FAQチャット」 の構築方法を、具体的なステップと事例を交えて徹底解説します。この記事を読めば、あなたの会社も、社員が「探す時間」から解放され、「考える時間」を増やせる、革新的な情報共有の仕組みを手に入れることができます。

この記事のポイント

  • Cohereは、自然言語での検索や質問に強いAIモデルを提供するサービス
  • 社内に点在するナレッジをまとめて検索できるFAQチャットを構築できる
  • キーワードの一致ではなく、質問の「意味」を理解して回答する 意味検索（ベクトル検索） が可能！
  • SlackやTeamsといった日常的に使うツールと連携することで、社員が使いやすい環境を作れる
  • いきなり全社導入ではなく、まずは一部署でのテスト運用から始めるのが成功の鍵

こんな人におすすめ！

  • 社員からの定型的な問い合わせ対応に時間を取られている、総務、人事、CS、営業マネージャー
  • 社内ナレッジが社内Wiki、Google Docs、Slackなど、様々な場所に散在し、情報検索の生産性が低下している
  • 既存のFAQやマニュアルが使われず、更新しても効果を感じられない
  • ナレッジ共有の仕組みを根本から改善したいが、コストや開発工数はできるだけ抑えたい

なぜ社内ナレッジは“使われない”のか？

多くの企業が直面するこの問題は、単に「マニュアルがないから」という単純な話ではありません。ナレッジが共有されているにもかかわらず、社員が活用しないのには、明確な理由があります。

1. 検索体験の低さ：キーワード検索の限界

従来の社内Wikiやファイルサーバーの検索機能は、多くの場合、キーワードの「完全一致」や「部分一致」に頼っています。この方法には、以下のような限界があります。

  • 言葉のゆらぎに対応できない： 「有給休暇の申請」について調べたい場合、「有給」「休暇」「年休」「年次有給休暇」など、様々な言葉が使われます。従来の検索では、これらの言葉をすべて網羅しないと、求める情報にたどり着くことができません。
  • 文脈を理解できない： 「経費精算の方法」について質問したいとき、「〇〇の領収書をどこに提出すればいい？」というような具体的な文脈を含む質問には、正確に答えることが困難です。
  • 情報の階層が深すぎる： 検索結果として、ドキュメントのトップページしか表示されず、その中からさらに自分で目的の情報を見つけ出す手間がかかります。

このような検索体験の悪さが、社員に「どうせ探しても見つからないだろう」という諦めを生み、「探すより聞いた方が早い」という行動につながってしまうのです。

2. 情報のサイロ化：散在するナレッジ

多くの企業では、情報が以下の通り、様々な場所に散在しています。

  • 人事：社内Wiki、Google Drive、Box
  • 総務：ファイルサーバー、共有フォルダ
  • 営業：営業支援ツール（SFA）、社内Wiki、Excel
  • 開発：GitHub、Confluence、Notion

これらのツールは、それぞれ使いやすくても、横断的に検索することは困難です。社員は、必要な情報がどこにあるかをまず把握し、それぞれの場所で検索をかける必要があります。これでは、情報を見つけるまでに何度も手間と時間がかかってしまい、ナレッジの活用を妨げる大きな壁となります。

「休暇申請のやり方」を探すのに、“休暇”ではなく“有給”と検索するとヒットしない——こうした言葉のズレや検索体験の低さを、AIは克服できます。AIは質問の意図を汲み取り、適切な情報を見つけ出すことで、社員の「探す手間」を劇的に減らします。

Cohereとは？FAQチャット構築に向いている理由

この「検索の壁」を乗り越えるために、近年注目されているのが、AIを活用した 意味検索（セマンティック検索） です。意味検索とは、単なるキーワードの一致ではなく、質問の「意味」や「文脈」を理解して、最も関連性の高い情報を探し出す技術です。

そして、この意味検索を誰でも簡単に利用できるのが、AIモデルを提供するAPIサービス 「Cohere（コヒア）」 です。

Googleの元研究者たちが立ち上げたCohereは、特に自然言語処理（NLP）の分野で高い技術力を持っており、テキストの生成、分類、そして「埋め込み（Embeddings）」に強みを持っています。この「埋め込み」こそが、高精度な意味検索を実現する鍵となります。

CohereがFAQチャット構築に向いている5つの理由

  • 高精度な意味検索（ベクトル検索）が可能 質問文の意図を正確に理解し、キーワードが異なっていても、意味的に関連性の高いドキュメントを抽出できます。これにより、社員は自然な言葉で質問するだけで、欲しい情報にたどり着けます。
  • 大量のドキュメントを高速検索＆要約 社内の膨大なドキュメントやマニュアルをAIが瞬時に解析し、必要な情報を素早く見つけ出します。さらに、見つけたドキュメントから回答に必要な部分を要約して提示することも可能です。
  • APIを使ってSlackやTeamsと連携できる CohereはAPIとして提供されているため、社員が日常的に利用しているSlackやTeamsなどのチャットツールに簡単に組み込むことができます。新しいツールを覚える必要がなく、導入障壁を大幅に下げることができます。
  • 多言語対応（日本語でも高精度） 日本語での自然言語処理も非常に高精度です。グローバルに事業を展開している企業でも、言語の壁を越えたナレッジ共有を実現できます。
  • コスト効率が高い 大規模なAIモデルを一から開発する必要がなく、APIを叩くだけで高度な機能を利用できます。初期開発コストや運用コストを抑えながら、高い検索精度を実現できます。

「FAQチャット＝検索エンジン」と考えるのではなく、 “会話形式の情報ガイド” として設計するのが成功の鍵です。単に情報を提示するだけでなく、「〇〇について教えてください」という質問に対して、「はい、〇〇についてですね。いくつか情報があります」のように対話形式で答えを返すことで、社員の利用体験を向上させ、FAQチャットを積極的に使ってもらえるようになります。

Cohereで社内FAQチャットを作る4つのステップ

ここでは、Cohereを活用して社内FAQチャットを構築する具体的なプロセスを、4つのステップに分けて解説します。

ステップ①：FAQデータ・マニュアルを収集し、整理する

まずは、AIの「頭脳」となるナレッジ（知識）を準備します。以下の情報源から、社内ナレッジを収集し、AIが学習しやすい形式に整理します。

  • 情報源の洗い出し：
    • 社内Wiki、Confluence、Notion
    • 共有フォルダ内のドキュメント（Google Docs、Microsoft Word、PDF、Excel）
    • 過去の問い合わせ履歴（Slack、Teams、メール）
    • 部門ごとのマニュアル（人事、総務、ITなど）
  • データのクレンジングと統合：
    • 重複している情報や、古くなって使われなくなった情報を削除・更新します。
    • これらのデータを、例えばJSONやCSVといった統一された形式でまとめておきます。
    • 可能であれば、各ドキュメントに「人事」「総務」といったカテゴリを示すタグを付与しておくと、後々の運用が楽になります。

このステップは、FAQチャットの精度を左右する最も重要なプロセスです。データの質が悪いと、AIの回答精度も低くなるため、時間をかけて丁寧に行うことが成功への近道です。

ステップ②：Cohereの意味検索モデルでインデックス化

次に、整理したナレッジをAIが理解できる形式に変換し、検索可能な状態にします。

  1. テキストを「ベクトル」に変換： 収集したテキストデータを、Cohereの 「埋め込み（Embeddings）」モデルを使ってベクトル化 します。ベクトルとは、テキストの意味や文脈を数値の羅列（ベクトル）として表現したものです。意味が似ているテキストは、ベクトル空間上でも近い位置に配置されます。
  2. ベクトルデータベースに格納： ベクトル化されたデータを、ベクトルデータベース（Vector DB）に格納します。ベクトルデータベースは、類似度の高いベクトルを高速で検索することに特化したデータベースです。代表的なサービスには、PineconeやWeaviate、ChromaDBなどがあります。

このベクトルデータベースこそが、意味検索を可能にする「検索エンジン」の役割を果たします。ユーザーからの質問も同様にベクトル化され、データベース内のベクトルと照合することで、最も意味的に近いドキュメントを瞬時に探し出します。

ステップ③：チャットUIを構築し、社内ツールに連携

ベクトルデータベースの準備が整ったら、ユーザーが利用するチャットインターフェースを開発します。

  • ユーザーからの質問を処理：
    1. 社員がSlackやTeamsでFAQチャットに質問を投げかけます。
    2. 質問内容をCohereの埋め込みモデルでベクトル化します。
    3. ベクトルデータベースを検索し、関連性の高いドキュメントを複数件抽出します。
  • 回答の生成と提示：
    1. 抽出したドキュメントの内容を、プロンプトとしてCohereのテキスト生成モデルに渡します。
    2. Cohereは、与えられたドキュメントの内容を元に、ユーザーの質問に対する回答を生成します。
    3. 回答には、必ず出典元のドキュメントへのリンクを明記することで、情報の信頼性を高め、ユーザーが詳細を確認できるようにします。

この仕組みを、社員が日常的に利用するSlack BotやTeams Botとして実装することで、新しいツールを導入する手間なく、スムーズに利用を開始できます。

ステップ④：試験運用＆フィードバックループの構築

完成したFAQチャットは、いきなり全社導入するのではなく、まずは一部の部署で試験的に運用してみましょう。

  • フィードバックの収集：
    • 実際に社員に質問を投げかけてもらい、回答の精度や使い勝手、求める情報にたどり着けたかを検証します。
    • 「役に立ったか？」「回答は正確か？」といった簡単なアンケート機能を実装するのも有効です。
  • 質問ログの分析：
    • チャットの質問ログを分析し、「どんな質問がよくされるか」「うまく答えられなかった質問は何か」「どのナレッジがよく参照されるか」を把握します。
    • このログを元に、ナレッジの不足部分を特定し、補足することで、FAQチャットの精度は徐々に向上していきます。
  • 運用の自動化：
    • このフィードバックループを、できるだけ自動化する仕組みを構築しましょう。例えば、回答精度が低いと判定された質問を自動で担当者に通知し、そのトピックに関するナレッジの作成を促すようなシステムです。

この段階的な導入と継続的な改善が、FAQチャットを社内に定着させるための鍵となります。

導入時によくある疑問と解決策（Q&A）

Q1.「情報漏えいが不安です。社内ナレッジを外部サービスに渡すのは避けたいのですが…」

A. ご安心ください。CohereのAPIを利用する構成でも、社内ナレッジ自体を外部に送信することなく、セキュアな環境で利用できる構成は十分に可能です。

一般的な構成では、CohereのAPIはテキストをベクトル化するために利用します。この際、ナレッジの「内容」を直接APIに渡すのではなく、テキストを細かく分割し、意味を曖昧化した上で送信する方法もあります。また、より高いセキュリティを求める場合は、パブリッククラウドのVPC（仮想プライベートクラウド）内で完結させる構成や、AIモデルを自社サーバーに配置するオンプレミス環境での運用も可能です。自社のセキュリティポリシーに合わせて、最適な構成を選択できます。

Q2.「AIの回答精度が低くならないか心配です」

A. 回答精度は、提供するナレッジデータの質に大きく依存します。そのため、以下の対策を講じることで精度を安定させることができます。

  • 初期データのクレンジング： ステップ①で説明した通り、初期段階で重複や古い情報を整理し、質の高いナレッジを準備することが最も重要です。
  • 適切なプロンプト設計： AIに回答を生成させる際に、「必ず出典元の情報に基づいて回答すること」「存在しない情報を捏造しないこと」といった具体的な指示（プロンプト）を明確に与えることで、不正確な回答を防ぐことができます。
  • 継続的なフィードバック： 試験運用を通じて、回答精度が低かった質問のログを分析し、該当するナレッジを追加・修正していくことで、FAQチャットは自己学習のように精度を向上させていきます。

Q3.「導入後の運用が大変そうです。担当者の負担が増えませんか？」

A. むしろ、運用負担を軽減するためにFAQチャットを導入します。初回のナレッジ整備には多少の手間がかかりますが、一度仕組みを構築してしまえば、以下のように運用を自動化できます。

  • 自動でナレッジを更新： 例えば、人事部のマニュアルが更新されたら、自動でFAQチャットのナレッジも最新情報に同期する仕組みを作れます。
  • 回答ログからナレッジを補充： 「回答が見つかりませんでした」というログが特定のトピックで頻発した場合、自動で担当者に通知し、そのトピックに関するナレッジの作成を促すことができます。これにより、社員のニーズに合わせてナレッジが自然に充実していきます。
  • 問い合わせ件数の削減： FAQチャットが機能することで、担当者に直接飛んでくる定型的な質問が劇的に減り、結果として担当者の負担を大きく軽減できます。

導入成功事例に学ぶ：FAQチャットがもたらす未来

最後に、実際にCohereを活用して社内FAQチャットを導入した企業の成功事例をいくつかご紹介しましょう。これにより、導入後の具体的なイメージをより鮮明に掴んでいただけるはずです。

事例1：IT部門の問い合わせ対応時間が80%削減

とあるソフトウェア開発会社では、IT部門への「パスワードを忘れた」「〇〇ツールが使えない」といった定型的な問い合わせが月に数百件も発生していました。IT部門はこれらの対応に追われ、本来の業務であるシステム開発や改善に時間が割けないことが課題でした。

そこで、過去の問い合わせログと、IT部門が作成したマニュアルをFAQチャットに学習させ、Slack botとして導入。結果、社員は簡単な質問であればチャットボットに聞くようになり、IT部門への問い合わせ件数が激減しました。担当者は、より複雑で専門的な対応に集中できるようになり、チーム全体の生産性が飛躍的に向上しました。

事例2：新人研修の効率化と早期戦力化

新卒社員や中途入社社員のオンボーディング（入社後の研修）に時間がかかっていた企業では、入社時にもらうマニュアルやOJT担当者への質問が、社員の負担となっていました。

この企業は、新人向けマニュアルや社内制度に関するFAQをチャットに学習させました。新入社員は、自分のペースでいつでも質問できる環境を手に入れ、不明点をすぐに解消できるようになりました。これにより、新人研修期間が短縮され、早期に戦力化できるようになっただけでなく、受け入れ側の担当者の負担も大幅に軽減されました。

事例3：営業サポート部門のナレッジ共有

営業活動では、顧客からの多岐にわたる質問に迅速に答えることが求められます。しかし、ナレッジが分散していたため、営業担当者が顧客の前で情報を探し回ることが課題でした。

営業サポート部門は、過去の成功事例、製品に関する詳細資料、よくある質問とその回答をFAQチャットにまとめました。営業担当者は、顧客との商談中にスマートフォンからFAQチャットに質問するだけで、必要な情報をすぐに引き出せるようになりました。これにより、顧客対応のスピードと質が向上し、成約率アップにも貢献しました。

これらの事例からわかるように、FAQチャットは単なる問い合わせ対応の自動化ツールではありません。それは、社員一人ひとりが自律的にナレッジを活用し、より本質的な業務に集中できる環境を創出するための、強力な基盤となるのです。

まとめ：情報共有の「探す」を「聞く」へ、そして「考える」へ

本記事では、Cohereを活用して社内ナレッジを検索可能なFAQチャットにする方法について、そのメリットから具体的な構築ステップ、よくある疑問、そして成功事例までを詳しく解説しました。

  • Cohereを使えば、社内ナレッジを“探しにくい”環境から、 “会話で聞ける” 環境へと進化させることができます。
  • 意味検索により、社員が使う言葉のゆらぎや文脈をAIが理解し、従来の検索では見つけられなかった情報も、簡単に見つけ出せるようになります。
  • 導入は、いきなり全社導入するのではなく、小規模なテスト運用から始め、フィードバックを元に改善していくことが成功の鍵です。

ナレッジ共有は「作ること」よりも「使われること」が重要です。社内ナレッジをFAQチャット化することは、社員一人ひとりが “探す時間”を“考える時間”に変える ための、そして企業全体の生産性を向上させるための、価値ある投資となるでしょう。

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