株式会社GenAi（本社：東京都渋谷区、代表取締役CEO：三浦一起）は、社内の書類・規定・マニュアル等を統合し、曖昧な質問からでも最適な選択肢を根拠付きで提案、業務を前に進めるAIエージェント 「GenAi WorkAgent」 の提供を2026年2月9日より開始します。
GenAi WorkAgentは、社員が「誰に聞けばいいかわからない」「忙しそうで聞けない」といった理由で業務が止まってしまう課題を、社内の相談窓口（24時間365日） として仕組みで解消し、新人の早期戦力化／ベテランの負荷軽減／品質の安定化 を通じて、組織的な生産性向上を支援します。
背景：「質問できない」は、人材・業績に影響する経営課題
社内で質問できない状態は、社員の心理的安全性の低下や業務の停滞を引き起こし、結果として人材や業績に影響する「経営課題」になり得ます。
GenAi WorkAgentは、質問内容を理解し、必要に応じて不足情報を確認しながら状況を構造的に整理することで、従来のボット／FAQ検索／RPAでは対応が難しかった領域まで支援し、業務を前に進めます。
「GenAi WorkAgent」とは
GenAi WorkAgent は、社内の書類・規定・マニュアルなどのあらゆる情報を統合し、誰でも簡単にアクセスできる環境を提供するAIエージェントです。
これまで散在していたバックオフィス関連マニュアル、業務マニュアル、クレーム対応マニュアル等をまとめ、新人からベテランまで必要な情報へ迅速にたどり着ける状態をつくります。
特長（できること）
- 規定・マニュアルQ&A：根拠を示し、正確に答える
規定やマニュアルの該当ページも自動で参照し、関連情報をセットで提示。迅速かつ正確な対応を
支援します。
- 手順ナビ：提出物・提出先・期限を迷わず案内
状況に応じて必要な書類や提出先、期限をナビゲートし、業務の進行を迷わずスムーズにサポートします。
- ナレッジ循環：問い合わせが増えるほど賢くなる
新しい問い合わせや解決事例を自動で整理し、次回の回答精度を向上。組織内ナレッジを継続的に改善します。
- 対顧客品質の標準化支援：顧客対応のトーンを揃える
顧客対応時に、統一されたトーンや禁止表現をリアルタイムでチェックし、対応品質の一貫性を確保します。
従来手法との違い：回答に留まらず「業務を進める」
GenAi WorkAgentは、単に回答するだけでなく、
- 曖昧な質問から意味を汲み取り、不足情報を確認しながら整理
- 規定やマニュアルを参照し、最適な選択肢を根拠付きで提案
- 申請フォームの提示／チケット起票／担当者へのエスカレーションまで行い、業務を前進
といった一連の支援を想定しています。
代表的なユースケース
ユースケース1：オンボーディング支援（新人の即戦力化）
- Before：「誰に聞けばいいかわからない」「忙しそう」で業務が止まる
- After：業務手順に基づいてすばやく解決策を提示。オンボーディング時間を短縮し、心理的負担を軽減
ユースケース2：社内問い合わせ窓口（定常業務の生産性向上）
- Before：同様の問い合わせ対応で担当者の時間が奪われる
- After：AIが定型質問に対応し、複雑な場合のみ人へエスカレーション。工数削減と業務シフトを実現
ユースケース3：顧客対応品質の底上げ（品質の一定化）
- Before：オペレーターの経験値で回答品質にバラつきが出て、クレーム要因に
- After：キーワードに基づく推奨トーク提示により、品質標準化とエスカレーション抑制を支援
期待される効果（KPI）
GenAi WorkAgentは、業務の滞り解消を通じて、定着率の向上／生産性の改善／サービス品質の安定 を支援します。効果測定の例は以下の通りです。
- 定着（Retention）：新任層の離職率／オンボーディング日数／自己解決率
- 生産性（Productivity）：問い合わせ削減件数／一次回答工数／業務割り込み回数
- サービス品質（Service Quality）：一次解決率（FCR）／エスカレーション率／顧客満足度（CSAT）
※また、生成AIアシスタント活用に関する研究・実証データでは、新任層の離職率が-40%改善、時間あたりの課題解決数が平均14～15%向上（+15%） といった示唆も報告されています。
安心して利用するための設計・運用方針
AI活用におけるリスクを最小化し、信頼性を高めるため、技術面・運用面の両面から方針を定めます。
設計方針（例）
- 誤回答（Hallucination）対策：根拠提示＋エスカレーション（社内文書の該当箇所（ページ・条文）を必ず併記、確信がない場合は確認誘導）
- 権限・機密情報の漏洩対策：権限別閲覧制御（ACL）＋ログ監査（役職・部署など属性に応じて参照データをフィルタリング、利用ログを保存・監査可能）
- AIへの過度な依存対策：判断境界の明確化（Human-in-the-loop／「定型業務はAI」「例外・個別判断は人」を業務フローに明記）
運用方針（例）
- 「最終判断は人」の原則を徹底し、AI回答はあくまで**ドラフト（下書き）**として扱う
- 運用ルールにない例外（ケースバイケース）は、必ずエスカレーションフローへ
- 規定改定時は即座にナレッジベースを更新する反映フローを確立
導入プロセス（5ステップ）
- 対象業務を絞る：問い合わせ上位20%（パレートの法則）を特定し、効果が出やすい領域から着手
- ナレッジ整備：マニュアル最新化、改定履歴整理、例外ルール明文化
- 回答方針の設計：「根拠の提示方法」「人が判断すべき境界線（エスカレーション基準）」を定義
- 業務フローへ組込：SlackやTeams、社内ポータルなど日常導線に入口を設置し運用開始
- 測定・改善・展開：利用ログ分析、FAQ追加等でチューニングし、他部署へ横展開
効果測定の目安として、1～3ヶ月目：自己解決率／一次回答工数／回答品質、6ヶ月目以降：オンボーディング期間／新任者定着率／従業員満足度などを想定します。
株式会社GenAiについて
株式会社GenAiは「未来を最速で実現する」を掲げ、生成AI活用の伴走支援からシステム・アプリ開発まで、状況に応じた柔軟な支援を行っています。
会社概要
- 会社名：株式会社GenAi
- 設立：2021年8月
- 所在地：東京都渋谷区神宮前3-25-14 エスラ原宿7F
- 従業員数：30名
- 代表者：代表取締役CEO 三浦一起
- 事業内容：新規事業開発／コンサルティング事業／システム・アプリケーション事業
本件に関するお問い合わせ先
株式会社GenAi 広報担当
E-mail：company@genai.co.jp
注記
※本リリースに記載の内容は発表日現在のものです。
※AIの回答は最終判断を代替するものではありません。重要事項は社内規定・原文等の確認を推奨します。
公式フェイスブックページ