ITサービス申請受付
現在の業務
- 問題判定手作業
- 原因調査手作業
- 対応手作業
- システム操作手作業
- エスカレーション手作業
課題
IT問い合わせ・障害申告の形式や入力経路がバラバラ
情報の確認・整理に時間がかかる。
転記・照合ミスのリスク
複数の資料やシステムを見比べるため、入力漏れや判断漏れが起こりうる。
処理量の変動に対応しづらい
問い合わせが集中すると、対応完了までの時間が長くなる。
IT担当者の経験に依存
確認方法や判断基準が属人化し、品質と引き継ぎに課題が残る。
業務の流れはこう変わります
- 問題判定AIが処理
- 原因調査AIが処理
- 対応AIが処理
- システム操作AIが処理
- エスカレーションAIが処理
問題判定
ポータル・メール・チャットから受け取るIT問い合わせ・障害申告をAI Agentが取り込み、内容を構造化します。形式や記載方法が異なる情報も、同じ項目に整理します。
原因調査
AI Agentが、構造化した情報を構成情報・過去チケットと照合し、原因の候補を調べます。FAQはEngramから根拠となる現行版の資料を参照します。ルールで確定できない例外は、根拠とともにIT担当者へ確認を依頼します。
対応
AI Agentが、Engramで参照するFAQに沿って、対応内容を整理し、対応案を作成します。ルールで確定できない例外は、根拠とともにIT担当者へ確認を依頼します。
システム操作
AI Agentがシステム操作の内容を作成します。IT担当者が確認・承認した後、ITSM／端末管理システムへ連携します。例外はAI Control Planeを通じてIT担当者へ確認を依頼し、判断根拠と処理履歴を残します。
例外の確認と、操作内容の承認
問い合わせの受付、情報の整理、原因の照合はAIに任せ、IT担当者は確認と判断に集中できます。
業務のAI化で生まれる価値
判断と例外対応に集中できる
問い合わせの受付や原因の照合をAIが担い、IT担当者は難しい障害の判断と、承認に時間を使えるようになります。
問い合わせへの対応が速くなる
受付から原因調査、対応までの待ち時間が減り、解決までの時間を短縮できます。
処理量が増えても安定して対応できる
問い合わせが集中しても、定型的な処理をAIが並行して進めるため、追加の人員に頼らず、一定の品質を保ちやすくなります。
対応の品質が標準化される
判断ルールと参照情報を共通化し、処理履歴を残すことで、担当者によるばらつきを抑えます。
ITサービスデスク業務のAI化について相談する
対象業務や課題に合わせて、DX Suiteの活用方法をご提案します。