電話対応や強引な仕事依頼で仕事が止まること、ありませんか。
「今どうなってます？」と何度も確認が入るあの感じです。
繰り返し発生する確認や催促は、AIでかなり減らせます。
なぜかというと、電話は記録に残りにくく、同じようなことが何度も繰り返されるからです。
手続き的なやり取りだと「業務状況はどうですか。」「いつ頃になりそうですか」といった電話が何度もかかってきます。
その度に対応が必要になり、業務が中断されてしまいます。
こうした状況に対して、実務では記録を残して対応します。
ただし、その記録も完全ではありません。
一方で、AIチャットは少し違います。
質問と回答のやり取りを、そのままの形で積み重ねて記録していきます。
つまり、「誰が何を聞いて、どう答えたか」がそのまま残る構造です。
仕組みはシンプルで、「質問」と「回答」のセットが、繰り返し積み重なっていきます。
実務でやりとりされるような内容をこの形に置き換えていきます。
そのやり取りは、データとしてこのように管理されます。
messages = [
{"role": "user", "content": "質問1"},
{"role": "assistant", "content": "回答1"}
]messagesの中には、質問と回答のセットが、並んでいます。
発信者の役割等の情報を持たせることもできます。
{
"role": "user",
"name": "急ぎの担当者",
"content": "検査が近いので当日対面で対応して即消防に送れるようにして。"
}このように、「誰が発言したのか」という情報を追加することで、実務のやり取りに近づけることができます。
業務効率化のポイントは、このログの管理です。
繰り返し発生する急な依頼も、履歴として蓄積されていきます。
これを振り返ることで、やり取りの傾向や、業務のボトルネックが見えてきます。
重要なのは、「その場の対応」で終わらせないことです。
「その場の対応」から「記録に基づく業務」へ。
これが、AIチャットを使う大きなメリットです。
業務は、「記録することで改善できる部分」が見えてきます。