会社ならではのAIチャットボットには、「社内で合意された情報」が必要だった

株式会社フブキは、公式サイトにAIチャット相談窓口（Chatbase）を設置しました。けれど、実際に取り組んでわかったいちばん大切なことは、ツールの選び方ではありませんでした。会社ならではのAIチャットボットをつくるには、その土台に「社内で合意された、正しい情報」の蓄積が欠かせない――これが、導入を通じて見えてきた結論です。そして、その土台づくりこそが、フブキの提供する合意形成ブランディング（CCB）そのものでした。

AIチャットボットは、「自社専用」でなければ意味がない

AIチャットボットを置くこと自体は、いまや珍しくありません。けれど、一般的な知識を話すだけのチャットボットなら、わざわざ自社サイトに置く理由は乏しいものです。お客さまが本当に知りたいのは、「この会社は何ができて、何を大切にしているのか」。つまり、その会社にしか答えられない情報です。

だからこそ、目指すべきは「会社ならではのAIチャットボット」。自社のサービス・実績・価値観を理解し、自社の言葉で答えられるAIです。そして、それを実現できるかどうかは、AIに何を学習させるかにかかっています。

AIの回答の質は、「学習させた情報の質」で決まる

AIチャットボットは、与えられた情報の範囲でしか答えられません。高性能なAIモデルを選んでも、学習させる情報が曖昧・不正確・古いままでは、出てくる答えも曖昧・不正確・古いものになります。

「どのツールを使うか」よりも、「どんな情報を貯めて、どう整えるか」のほうが、はるかに結果を左右します。会社のリソース（情報資産）を正しく貯めていくことが、自社専用AIの必須条件なのです。

落とし穴 ―― 社内で情報がバラバラだと、AIも“間違える”

ここで多くの会社がつまずきます。いざAIに学習させる情報を集めようとすると、こんな状態が見えてくるのです。

• 同じサービスでも、部署や担当者によって説明がちがう
• 「自社の強み」を聞くと、人によって答えがバラつく
• 会社の価値観やビジョンが、明文化されていない
• 資料はあるが、どれが最新で正しいのか分からない

必要なのは、「社内で合意された、正しい情報」を貯めること

では、何を学習させればいいのか。答えはシンプルです。社内できちんと合意された、正しい情報です。

「合意された情報」とは、たとえば次のようなものです。

• 自社のサービスを、どう説明するか（言い回しまでそろっている）
• 自社の強み・らしさは何か（関係者が同じ言葉で語れる）
• 大切にしている価値観・ミッション・ビジョンは何か（明文化されている）
• どんなお客さまに、何を約束するのか

これらが社内でそろって初めて、AIは「会社の顔」として正しく振る舞えます。逆に言えば、この合意づくりを飛ばしてAIだけ導入しても、土台のないまま建物を建てるようなものなのです。

だから、合意形成ブランディング（CCB）が土台になる

フブキが提供する合意形成ブランディング（CCB）は、まさにこの「社内で合意された、正しい情報」をつくり出すサービスです。一部の人の頭の中にだけある考えを引き出し、関係者の認識をすり合わせ、会社の「らしさ」を誰もが使える共通言語へと整えていきます。

CCBで言語化された情報は、そのまま会社の資産になります。そしてその資産は、AIチャットボットの学習データとしても、最良の土台になります。

この順番が大切です。AIは最後の出口にすぎません。本当の価値は、その手前にある「合意された情報の蓄積」にあります。

フブキ自身も、この順番で取り組みました

今回のChatbase導入で、フブキはこのことを身をもって実感しました。AIに学習させる情報を整える作業は、まさに私たちが普段CCBでお客さまと一緒にやっている「自社らしさの言語化」そのものだったのです。AIチャットボットの設置は、その情報資産を“活かす”一つの形にすぎません。

これからの時代、AIに正しく答えてもらうためにも、会社のリソースを合意の取れた状態で貯めていくことは、ますます重要になります。フブキは、その土台づくりから伴走します。

よくある質問（FAQ）

会社の情報資産を、AIが活きる形に整えませんか

「自社の強みを、誰もが同じ言葉で語れるようにしたい」「AIチャットボットを入れたいが、何を学習させればいいか分からない」――そんな段階こそ、合意形成ブランディング（CCB）の出番です。AIに正しく答えてもらうための、いちばんの近道は、土台となる情報を社内で合意することから始まります。