ショッピングモールの社内問い合わせをAIで効率化！DX推進とROI改善の最新手法

テナント数が多いショッピングモールでは、本部と現場スタッフ、テナント間で日々発生する社内問い合わせが膨大です。設備トラブルの連絡、販促キャンペーンの要領確認、勤怠やシフト調整──どれも待ったなしの内容でありながら、電話やメールでの対応は属人化しがちで、担当者の負担は年々増す一方です。

そこで注目されているのがAIを活用した社内問い合わせ対応の自動化です。AIチャットボットやRAG（Retrieval Augmented Generation）によるナレッジ検索を組み合わせれば、営業時間外も24時間即時に回答でき、業務効率と従業員満足度を同時に高められます。さらに問い合わせデータを分析することで、運営改善やROI（投資対効果）の向上にもつながります。

本記事では、ショッピングモールが抱える社内問い合わせの課題から、AIによる解決法、導入ステップ、そしてROIを最大化するポイントまで詳しく解説します。

この記事でわかること一覧🤞

・AIで社内問い合わせを効率化する方法 ・RAGでナレッジ検索を自動化する手順 ・PoCから本格導入までの実践ステップ ・ROIを高めるデータ活用と運用体制 ・研修でAI活用を社内に定着させる方法

また、SHIFT AI経営総合研究所では、こうしたAI活用を組織的に定着させるための法人研修プログラムを提供中です。

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ショッピングモールの社内問い合わせが抱える課題

ショッピングモールはテナント数が多く、設備管理や販促キャンペーン、人事・総務系の手続きなど、社内から本部への問い合わせ件数が膨大です。対応がメールや電話に偏ると、情報が属人化し、対応スピードも落ちてしまいます。その結果、テナント満足度の低下やスタッフの残業増といった負の連鎖が生まれます。ここでは、現場でよく見られる具体的な課題を整理します。

テナント・本部間で急増する問い合わせ

新規テナントの開業準備や季節ごとのイベント対応など、モール運営には時期的な繁忙がつきものです。問い合わせのピークはイベントやセールの前後に集中し、総務・DX担当者の対応負荷は急激に高まります。メールの山をさばききれず、回答が遅れることでオペレーション全体が滞ることも少なくありません。

多様化する問い合わせ内容と属人化のリスク

設備不具合の報告から勤怠や福利厚生に関する質問まで、問い合わせ内容は年々複雑化しています。内容ごとに担当部署や対応者が異なるため、情報の所在が分散し、対応ノウハウが個人に蓄積されがちです。その結果、担当者が休暇を取った途端に回答が滞るなど、業務の安定性が損なわれるリスクが高まります。

こうした状況を放置すれば、人件費や残業時間の増加だけでなく、顧客対応に割くべきリソースまでも圧迫します。社内問い合わせの効率化は、単なる業務改善ではなく、モール全体のROIを左右する経営課題なのです。
詳しい効率化事例はショッピングモールのAI活用で業務効率化｜人手不足・コスト削減を成功させる方法でも紹介しています。

AI活用で解決できる社内問い合わせ業務

社内問い合わせの複雑化と量的増加に対応するには、単純な人員増では限界があります。ここで威力を発揮するのがAIを活用した自動応答とナレッジ活用です。最新の生成AIやRAG（Retrieval Augmented Generation）を取り入れれば、問い合わせ処理の質とスピードを大幅に高めながら、運営コストを抑えることができます。

AIチャットボットによる24時間対応

AIチャットボットはFAQや過去の問い合わせ履歴を学習し、夜間や休日でも即時に回答できます。これにより、従業員は営業時間外の緊急連絡にも安心して対応可能になり、本部側も夜間待機の人件費を削減できます。問い合わせログを自動で蓄積し、よくある質問の傾向を分析することで、今後の業務改善にも活用できます。

関連記事：【2025年版】社内ヘルプデスク向けチャットボット5選｜導入メリットと選び方を徹底解説

RAGでナレッジベース検索を自動化

RAGを用いたナレッジベース検索は、社内に散在するマニュアルや資料を自然言語で横断検索し、最適な回答を返します。従来のキーワード検索では見つかりにくい資料も、高精度で即座に提示できるため、問い合わせ対応だけでなく新人教育や多店舗研修の効率化にも寄与します。
詳しい研修活用事例はショッピングモールの社員教育をAIで効率化！多店舗研修を短期間で標準化する方法で紹介しています。

多言語対応とFAQ自動更新

訪日客や外国人スタッフの増加に伴い、多言語での社内コミュニケーションが求められます。AI翻訳とFAQ自動更新を組み合わせれば、英語や中国語など複数言語で統一された回答を即時提供できます。FAQの追加・更新もAIが提案するため、管理者が逐一メンテナンスを行う手間を減らせます。

社員ポータルと連携した問い合わせ履歴の一元管理

AIチャットボットやRAGで処理された問い合わせは、社員ポータルと連携して履歴を自動保存できます。これにより、同じ内容を何度も回答する手間を減らすだけでなく、問い合わせデータの分析から業務改善やROI向上のヒントを得られます。これらの取り組みは、単なる効率化を超え、モール全体のDXを推進する重要なステップとなります。

導入成功のカギ：ROIを最大化する具体ステップ

AIを使った社内問い合わせの仕組みを導入するだけでは、効果が限定的になりがちです。ROI（投資対効果）を最大化するには、計画的に段階を踏んだアプローチが欠かせません。ここではショッピングモール運営会社が実際に成果を上げるための主要ステップを整理します。

PoC（試験導入）で小規模から始める

いきなり全館に展開するよりも、まずは一部部署や特定テナントを対象にPoC（Proof of Concept：試験導入）を行うことが重要です。小規模テストを通じて、実際の問い合わせ内容やAI応答の精度を確認し、改善点を洗い出せば、全体導入後のトラブルやコストの膨張を防げます。
PoCの進め方や注意点はAI試験導入でモール運営を革新！費用・手順・事例で学ぶPoCの進め方で詳しく解説しています。

データ整理とナレッジベース構築

AIが適切に回答するには、過去の問い合わせ記録やマニュアルを整理してナレッジベースを構築する工程が不可欠です。ここを疎かにすると回答精度が下がり、結果的に人力対応が増えてしまいます。既存システムとのデータ連携やメタデータの整備も、長期的な運用コストを抑えるポイントです。

社内研修でAIリテラシーを底上げ

AIを浸透させるには、現場スタッフや管理職がAI活用の基本を理解し、自ら改善点を提案できる状態にすることが必要です。研修を通じてAIの仕組みや活用法を学ぶことで、システムをただ「使うだけ」でなく、現場から新たな活用案が生まれます。
具体的な研修設計のヒントはショッピングモールの社員教育をAIで効率化！多店舗研修を短期間で標準化する方法にもまとめています。

これらのステップを着実に踏むことで、AI導入後の効果測定がしやすくなり、投資回収のスピードとROI向上を同時に実現できます。

成功事例から学ぶAI社内問い合わせ効率化

理論だけでは投資判断はできません。実際に導入したモールや大規模施設の事例を知ることで、自社にとっての現実的なゴールや課題が見えてきます。ここでは国内外で報告されている代表的な取り組みから、成果と工夫を読み解きます。

国内大型モールのAIチャットボット活用例

ある大規模ショッピングモールでは、テナントからの問い合わせをAIチャットボットで24時間対応する仕組みを整備。開業準備期間に集中する問い合わせをAIが一次対応し、人的対応は内容が複雑な案件に絞ることで、繁忙期の残業時間を3割削減しました。問い合わせデータを分析し、イベント開催時期に多い質問を事前告知することで、次年度以降の問い合わせ件数も減少しています。

導入後の問い合わせ件数削減率と定量効果

別の施設では、AI導入後半年で総問い合わせ件数のうち約40％を自動応答で処理。これにより担当者の対応工数が大幅に削減され、年間で数百万円規模の人件費圧縮につながりました。さらに、問い合わせ内容を定期的にAIがレポート化することで、テナント向け案内文書の改善や設備メンテナンス計画の見直しにも活かされています。

利用率向上のための社内文化づくり

AI活用はシステムを導入すれば終わりではありません。社員が自発的にAIを活用する文化を醸成する取り組みが成功のカギとなります。例えばChatGPT研究部のように、社内コンテストや勉強会を定期開催して活用アイデアを共有した事例では、AI利用率がわずか数か月で飛躍的に伸びました。
このように、システム面だけでなく人材育成と組織文化づくりを両立することが、ROIを最大化する条件です。
詳しくは商業施設のAI導入が失敗する理由は？ROIを高める3つのステップで失敗回避のポイントも確認できます。

導入時の注意点とセキュリティ・運用体制

AIによる社内問い合わせの効率化は大きな成果をもたらしますが、運用設計を誤ると情報漏えいやシステムの形骸化につながるリスクがあります。投資を確実に成果へとつなげるために、導入前から押さえておきたいポイントを整理します。

個人情報保護とアクセス権限管理

問い合わせにはテナント契約情報や従業員の個人データなど、機微な情報が含まれる可能性があります。AIチャットボットやRAGを利用する際は、ログ保存ポリシーやアクセス権限を明確にし、必要最小限のユーザーのみが閲覧できる仕組みを構築しましょう。

クラウド環境を使う場合も、暗号化と多要素認証の併用で不正アクセスのリスクを下げることが必須です。

データ品質とFAQ更新フロー

AIの回答精度はナレッジベースの鮮度に左右されます。FAQやマニュアルを定期的に更新し、運営側でレビューする仕組みを確立することが重要です。更新を怠ると、誤った情報が広まり、現場の信頼を損なう危険があります。

FAQ更新のPDCAサイクルを明示的に設計しておくと、運用チームが迷わず改善を続けられます。

継続的な改善サイクル（PDCA）

導入初期は利用率や削減工数のデータを蓄積し、定期的に指標を可視化して改善を図ることが肝心です。問い合わせ件数の推移や応答精度を定点観測することで、どの部署に追加学習やFAQ補強が必要かが明確になります。
改善サイクルが定着すれば、AI活用が一過性の施策ではなく、モール全体のDX推進の基盤として機能します。
詳しい社内定着のステップはショッピングモールでAI活用が進まない理由は？解決策や社内定着を実現する3ステップを参考にしてください。

これらの注意点を導入初期から意識しておくことで、ROIを最大化しながら安全かつ持続可能な運用体制を築くことができます。

SHIFT AI for Bizで始める社内問い合わせAI活用

ここまで紹介してきたように、AIを社内問い合わせに取り入れることで業務効率とROIは大きく向上します。ただし実際に仕組みを動かし、組織内に根付かせるには人材育成が不可欠です。SHIFT AI for Bizの法人研修は、短期間で現場がAIを活用できる力を養うために設計されています。

研修で得られる具体スキルと成果

研修では、単なるツール操作にとどまらず、現場で実践できるAI活用ノウハウを段階的に学べます。 以下は受講後に得られる代表的な成果です。

• AIチャットボットの設計力
  問い合わせ内容を整理し、シナリオを最適化する方法を習得。実運用に耐える対話設計ができるようになります。
• RAGを活用したナレッジ検索構築スキル
  部署横断で散在するマニュアルやFAQを統合し、検索精度を高める技術を理解。自社データを活かした自動回答が可能に
• 社内定着のための運用体制設計
  部署間連携や改善サイクルの回し方を学び、導入後の利用率を安定的に伸ばす仕組みを自ら構築

これらのスキルは単なる知識ではなく、モール運営全体の生産性向上とROI改善に直結する実務力です。

事例に学ぶ研修後の変化

研修を終えたモール運営企業では、社内問い合わせ対応時間が平均で30％以上短縮された事例もあります。さらに問い合わせログの分析が進み、テナント向け案内の改善や設備メンテナンス計画の最適化など、AI活用が新たな業務改善の連鎖を生むケースが多く報告されています。

SHIFT AI for Bizの詳細は以下の研修から確認できます。実践的なAI導入ノウハウを学ぶことが、社内問い合わせ効率化を成功に導く最短ルートです。

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まとめ：AIで社内問い合わせを変革しROIを高める

ショッピングモールの社内問い合わせは、テナント・本部間の連絡や総務手続きなど件数も内容も年々増え続けています。この負荷を放置すれば、残業時間の増加や顧客対応の質低下がモール全体の収益性を圧迫しかねません。

AIチャットボットやRAGによるナレッジ検索を導入すれば、24時間対応や多言語対応を実現しつつ、問い合わせ件数を大幅に削減できます。さらに、ログ分析を通じて業務改善のヒントを得ることで、単なるコスト削減にとどまらずモール全体のDX推進とROI改善へとつながります。

その一歩を着実に踏み出すために、SHIFT AI for Biz 法人研修で実践的なAI活用ノウハウを学びましょう。社内問い合わせの効率化を早期に実現し、競争力あるモール運営へと進化させるチャンスです。

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AIチャットボット導入のよくある質問（FAQ）

AIを活用した社内問い合わせ効率化に関して、現場のDX推進担当や総務管理職からよく寄せられる質問をまとめました。実際に導入を検討する際に出てくる不安や疑問を、ここで事前に解消しておきましょう。