概要
https://devblog.thebase.in/entry/2025/12/13/120000
詳細内容
## AI による業務改善の1年の振り返り
https://devblog.thebase.in/entry/2025/12/13/120000
BASEは、カスタマーサポートや社内ナレッジ管理といった非開発業務において生成AIを積極的に導入し、その具体的な取り組みと直面した課題、得られた教訓を詳細に報告する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 79/100 | **Annex Potential**: 76/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[生成AI活用, 業務改善, Amazon Bedrock, RAG, NotionAI]]
この記事は、BASEのCSEチームが2025年にかけて実施した、生成AIを活用した社内業務改善の1年間の取り組みを詳細に振り返っている。特に、開発業務以外の領域におけるAI導入の具体的な事例、技術選定、実装、そしてそこから得られた教訓に焦点を当てている。
まず、人事・労務に関する質問応答BotのPoCでは、各部署でのAI活用の方針が打ち出されたことを受け、CSEチームが自ら準備を開始。SaaS製品、Dify、Amazon Bedrockを比較検討した結果、柔軟性と長期的な技術力向上を見込み、Amazon Bedrockでの構築を決定した。NotionのナレッジをBedrock KnowledgeBaseに連携させ、Slackインターフェースで提供する形を採用。このPoCでは、質問数46件中、正答率70%を達成したものの、ナレッジの曖昧さや画像の参照不可、データの古さといった課題が浮き彫りになり、著者は「AI活用にはまずデータの整備が重要である」という教訓を得ている。
次に、CSチームからの依頼で、パートナーからのエスカレーションをAIで一次受けするシステムを実装。PoCで培ったBedrock KnowledgeBaseの仕組みを転用し、NotionデータのS3への日次同期とKnowledgeBaseの再同期システムを構築した。特に、Notionの情報流出リスクに対しては、ホワイトリスト方式とPRレビューを組み合わせることでセキュリティを担保した。この導入により、週約200件のエスカレーションを20〜30%削減する効果を実証し、CSマネージャーへのヒアリングから純粋な工数削減であると確認された。
さらに、ヘルプページ改善プロジェクトでは、既存のヘルプページがZendeskにしか存在せず、仕様書やSOPとの連携が困難であるという課題に対し、まずはヘルプページをNotionに集約しSSoT化することを提案。仕様書、SOP、ヘルプページのデータベースをリレーションで紐付け、NotionAIがこれらを参照して記事を生成する仕組みを構築した。最終公開前には必ず人間がチェックを行う運用とし、AI導入以前の業務課題の深掘りの重要性を再認識している。
著者は、この1年間の取り組みを通じて、生成AIのモデルや機能の急速な進化に対応し、どの技術に「ベット」すべきかを判断することの難しさを最大の課題として挙げている。本記事は、実際の組織が直面するAI導入の現実的な課題と、それを乗り越えるための具体的なアプローチを示しており、ウェブアプリケーションエンジニアが社内でのAI活用を検討する上で非常に示唆に富む内容となっている。