【導入事例】Slack会話検索の自動化で年間260時間削減し、意思決定の遅延と属人化を解消

導入前の課題：情報探索の非効率が招いた「意思決定の遅延と知識の属人化」

組織が直面していた3つのリスク

❌ 年間390時間（約117万円相当）の浪費

30名組織において、Slack会話検索の非効率により膨大な時間が失われていました。

内訳（年間想定）:

試算合計：年間390時間 = 約9.75週間分の労働時間に相当

（時給3,000円と仮定した場合、年間約117万円相当）

この時間で得られる価値は：

• ❌ 新しい企画：0
• ❌ 顧客対応：0
• ❌ 戦略的思考：0
• ✅ 過去の会話が見つかる：それだけ（しかも見つからないことも多い）

❌ 意思決定の遅延と議論の振り出し戻り

キーワード検索の限界により、必要な情報を見つけられず、意思決定が遅延していました。

具体的な問題:

• 「予算」で検索しても「コスト」「費用」で話していたら見つからない
• 一般的なワード（「確認」「相談」等）は候補が100件以上、全て確認できない
• 検索結果が多すぎて、結局諦める → 議論が振り出しに戻る
• 「前に決まった方針を思い出せない」→ 同じ議論を繰り返す

よくある風景:

「先月の〇〇プロジェクトの話、どこのチャンネルだっけ？」

「Aさんが言ってた気がするんだけど、何て検索すればいいかな...」

「キーワード検索したら候補100件...これ全部見るの？」

結果:

• 検索に10分、諦めて人に聞くまでに5分
• 会議が中断、意思決定が遅延
• 「誰が担当だったか分からない」→ 作業の重複や抜け漏れ

❌ 知識の属人化

「Aさんに聞けば分かる」文化が定着し、特定の人に情報が集中していました。

悪循環のサイクル:

1. 過去の会話が見つからない → 詳しい人に聞く
2. 詳しい人の時間が奪われる → 割り込み作業が増える
3. 集中時間が喪失 → 生産性が低下
4. 詳しい人が退職・異動 → 組織のナレッジが失われる

組織的リスク:

• 詳しい人への依存（単一障害点）
• 「また聞かれた...」という心理的負担
• 新人のオンボーディング遅延
• 過去の議論が組織資産として活用されない

解決策と効果：AI活用による組織的リスクの解消

AI会話検索の流れ

弊社の導入支援サービス

弊社ではOpenAI API（ChatGPT）を活用したAI会話検索システムを構築し、お客様のSlackと連携させます。Slack上でBotをメンションするだけで、AIが過去の会話を理解し、キーワードが完全一致しなくても関連する議論を瞬時に提示します。

お客様の作業はたったの1〜2時間（要件ヒアリングのみ）で、あとは弊社が全て代行します。

✅ 技術的な設定は不要: Slack Bot設定、ベクトルDB構築等は弊社が対応 ✅ リスクフリー: データ範囲設定ミス、検索精度の問題を未然に防止 ✅ 安心のサポート: 導入後の検索精度チューニングもサポート

3つのメリット

1. 自然な言葉で検索可能

AIは従来のキーワード検索とは異なり、「予算」「コスト」「費用」等、関連する言葉も含めて検索します。記憶が曖昧でも、自然な言葉で質問するだけで該当するスレッドのURLが見つかります。

2. キーワード検索の限界を超える

AIが会話の「意味」を理解して検索するため、検索スキルに依存しません。誰でも自力で情報を見つけられるようになります。

3. 属人化の解消とナレッジの民主化

詳しい人に聞かなくても、誰でも自力で過去の議論を見つけられる環境を実現します。同じ質問が繰り返されず、詳しい人の時間が解放され、過去の議論が組織資産として活用されます。

主要な改善指標

定量効果（試算）

コスト削減額: 年間78万円相当（30名組織想定）

試算結果:

削減率の計算根拠:

• 会話検索時間: (15 - 5) / 15 = 66.7% ≈ 67%
• 人に聞く回数: (1 - 0.1) / 1 = 90%
• 諦める回数: (1 - 0) / 1 = 100%

年間削減時間: 30名組織で約260時間（約6.5週間分の労働時間）

• 計算: 10分/人/週 × 30名 × 52週 = 260時間/年

※ これらは理想的な条件下での試算であり、実際の効果は組織の運用体制・会話の性質により変動します。

定性効果（ビジネスインパクト）

✅ 意思決定スピードの向上

会話検索の時間が劇的に短縮され、議論がスムーズに進むようになりました。

• 会議中に「過去の議論を確認します」で中断しない
• 必要な情報に即座にアクセス
• 同じ議論を繰り返さない

✅ 属人化の解消

詳しい人に聞かなくても、誰でも自力で過去の議論を見つけられるようになりました。

• 「Aさんに聞けば分かる」文化から脱却
• 詳しい人の時間が解放される
• 組織のナレッジが可視化される

✅ 新人のオンボーディング加速

新人が「過去にどんな議論があったか」を学ばなくても、必要な情報にアクセスできるようになりました。

• 初日から自力で情報を探せる
• 先輩に聞く回数が減る
• 早期に戦力化

次のステップ：まずは無料相談で御社のコスト削減額を診断！

弊社ではOpenAI API（ChatGPT）を活用したAI会話検索システムを構築し、お客様のSlackと連携させます。設定や運用は弊社が対応しますので、お客様側で技術的な作業は不要です。

【無料】15分の導入相談:

• 御社に最適な方法を診断
• 概算費用のお見積もり
• 技術的な質問にその場で回答

所要期間: 最短2週間で本番稼働 お客様の作業: ヒアリング1-2時間のみ

👉 導入相談を予約する

n8nセルフホスト版: 500円/月（AWSやGCPのサーバー費用）
OpenAI API: 26円/月（Embeddings + GPT-4.1、詳細は下記）
Pinecone: 無料枠内で利用可能
───────────────────
合計: 526円/月（年間6,312円）

データ保存（Embeddings API）:
- 1日100投稿 × 50トークン × 30日 = 150,000トークン/月
- 150,000 × $0.02 / 1,000,000 = $0.003 ≈ 0.5円/月

検索（Embeddings + GPT-4.1）:
- Embeddings: 月40回 × 50トークン ≈ 0.006円/月
- GPT-4.1入力: 24,000トークン × $3.00 / 1,000,000 = $0.072 ≈ 11円/月
- GPT-4.1出力: 8,000トークン × $12.00 / 1,000,000 = $0.096 ≈ 14円/月

合計: 約26円/月

時給3,000円 × 15分/人 × 週1回 × 30名 × 4週
= 3,000円/時 × (15分×1回×30名×4週)/60分
= 3,000円/時 × 1,800分/60分
= 3,000円/時 × 30時間
= 90,000円/月（年間108万円相当）

Slack投稿 → 定期的に取得 → AIが内容を保存
     ↓
ユーザーがBotにメンション
     ↓
検索クエリをAIが解析
     ↓
関連するスレッドを探す
     ↓
候補のURLを返す

導入相談: お気軽にお問い合わせください。