半年の生成AIの利用が5,000回越え！圧倒的活用度を誇る2人の、Glean活用実態を徹底調査

アシストでは、全社員が生成AIを実務利用できる環境を2023年9月から導入しています。

全社員を対象にした利用実績のなかで、群を抜いて利用が高かったユーザーセグメントにインタビューする企画の第二弾！第一弾は生成AIネイティブの新入社員さんたちでしたが、第二弾は「中途入社」「サポートセンター」「Glean利用頻度がダントツ」の共通項を持つおふたりへのインタビューです。

中途入社の社員にもGleanは力を発揮するのか？サポート業務がGleanでどう変わったのか？技術者としてGleanのことどう思ってる？などなど、突っ込んで聞いてきました！

聞き手は、新卒入社、営業系部署、１GANCoEメンバーだけどGlean利用回数は2人の足元にも及ばない、という共通項の3人です。どうしたらそんな回数使うのか？？素朴な疑問を胸に、インタビューに臨みました。

まずはキャリア採用で中途入社されたお2人をご紹介

── 今日登場してもらうのは、キャリア採用で中途入社された社員のなかでもっともGlean（グリーン）を使っている上位2名の方たちです。まずはお2人のプロフィールをご紹介します。

木村拓海さん
JP1のサポートセンター勤務。
2019年11月にアシスト中途入社。
前職ではアシストサポートセンターを使ってる側でした。
アシスト社内Glean利用回数は第5位！

喜田絵里香さん
WebFOCUSのサポートセンター勤務。
2022年9月にアシスト中途入社。
前職は自動車の組み込み開発をやっていました。
アシスト社内Glean利用回数は第9位！

── 今日のインタビュアーを務めるのは、釈迦堂（営業）、宮川（営業）、安江（営業企画）の3人です。

私たちは3人とも、全社生成AIプロジェクトのCoEでもあり、アシストでの生成AIの実践の取り組みを発信しています。それでは、さっそくインタビューをスタートしていきましょう。

Gleanの利用頻度について

── Glean利用度アンケートでは、お二人とも「利用頻度は1日10回程度」と回答していらっしゃいました。
しかし実際の利用回数は6ヵ月間で木村さんは6,586回、喜田さんは5,678回！
木村さんはアシストの中で5位、喜田さんは9位という結果なんですよ。
本当に1日10回しか使ってないんですか？？

平均すると1日10回程度だと思います。利用頻度は日によってまちまちで、すごく多い日は1日で100回以上利用したこともあります。

Gleanのチャット機能で「このサポートケースを要約して」を100件くらい回してその結果をカテゴリー分類する、みたいな使い方を試してみた時とかですかね。「こういう風に使ったら使えるんじゃないの？」っていうのをJP1のサポートセンターの中で提案していくような役を任されていた時期があって、色々検証していました。

そうじゃない時は、サポート対応の一環でエラーログを読み込ませて分析させるみたいな使い方をしていて、その一回しか使わないので、1日の対応問い合わせ数✕1回、しか利用しない日もあったり。そういうばらけかたがあって、平均すると日に10件ぐらいかな？と思って選択しました。

私は1日10件は超えているかもしれないんですけど、そんなに使っている感覚はなかったですね。
なにかあったらGleanに聞こう、とりあえずGleanに聞こう、を繰り返していたら癖づきました。

── 喜田さんは、なぜ「Gleanに聞こう」を意識したんですか？

会社がGleanを推してるというのと（笑）、Gleanに聞けば聞くほどGleanは育つということを聞いたので、「育てよう！」という親心で。

自分が検索する回数が多いものはやっぱり検索結果の上位に出てきて、そういう時には「やるやん、そうそうそれ欲しいねん」って思ってます（笑）

サポートセンターでのGleanの活用方法について

── 先ほどの利用回数は検索とチャットの合計の値ですが、木村さんは検索のほうが利用回数が多いですね。

私は検索のほうが機能としては使いやすいですね。確実なものを出してくれる印象です。

仕事のフローの一つに入れてもいいかなというのは、どっちかというと検索の方なのかなと思っています。意識して検索をいっぱい使っているというわけではなくて、多分自然に使ってるんだと思いますね。

── 逆にチャットの機能は信頼性に課題がある、ということですか？

チャットの方は、何かの答えを出すために使う、というような使い方はしていなくて、例えばお客さんに送るメールを作成する際に、自分で作文しても多分問題ない内容だと思うんですが、もうちょっと違う表現で送りたいな、みたいに思う時があるじゃないですか。

そんな時に、違う表現ないかなと思ってチャット機能に聞いてみて、その表現いいなってなったら取り入れたりするような使い方をしています。

その答えを出すために使うシステムという感じではなく、自分とは違うアイデアをもらうとか、あらかじめ自分の中に答えがあるときにその答え合わせをして自分を納得させるみたいな使い方が多いですかね。

100%の信頼を置いて答えを出してもらえるものとして使うと、ちょっと違ってくるんですよね。
私たちも答えを知らない場合は結構惑わされてしまうことがあるので、ある程度答えを知ってるものに対する確認として使うのが、私のチャットの使い方です。

既に自分の中で文章を思いついていたとしても、Gleanから「一般的にこれが正解」みたいな感じで結果が出ると、自分の書く日本語のセンスよりも、世の中全体の正解として出しているものの方がいいような気がするって思っちゃいますね（笑）。

── 喜田さんは、どんな時にGleanを使っていますか？

私はよくGleanで人を検索していますね。

Gleanはこんな感じ（下図参照）で組織図が見られるんですけど、私がまだ中途入社で誰がどの組織の人っていうのがよく分かっていなくて、そんな時にこれを見たらめっちゃ便利なんですよね。

人を検索した時に、この人はどこに所属してる人なのかな？みたいな感じで見ることは、私も結構ありますね。

仕事で一緒になる営業担当者がどこの支社にいるかもよくわからない時があったりするので。Gleanの検索窓に直接社員名を入れて検索して、そこから組織図に移動します。

人によっては自己紹介文を入れているのですがそれすら読むのが面倒なときは、チャット画面で「〇〇さんについて教えて」って聞くと要約して教えてくれるんですよ。

── サポートセンターの業務では、どんな時にピープル検索をするんですか？

最近サポートセンターとインサイドセールスで連携を始めているのですが、これまで関りがなかった部署なので知らない方が多くて。

そういう時に調べたり、問い合わせのあったお客様企業の担当営業を調べますね。

── お二人だけではなく、サポートセンターの方はみなさん日常でこのような使い方をされているんですか？

サポートセンターでのメインの使い方は、お客様のサポートIDで検索をして、提案当時の資料やお客様へ提出した導入報告書なんかが引っかかることがあります。そういった情報が問題解決のヒントになればいいので。

こういうタイミングでこの製品を導入されたんだ、とか、ここの作業はアシストがしてるから、うちの作業の結果でこういう事象が起きてる可能性もあるな、ということを把握した上でお客さんに回答するのと、把握せずに回答するのでは、ちょっと回答の仕方が変わったりします。

アシストはライセンスのみを販売している環境もあるので、全てのサポートIDについてこのような情報が出てくるわけではないですが、検索機能で社内全部読んできてくれるので自分が色んなところを見に行かなくていいっていうメリットがあると思います。

── 喜田さんも、サポートセンター業務で使うときはそんな感じですか？

導入支援時の報告書を調べたいときに、「顧客名」と「導入支援報告書」みたいな感じで、「顧客名＋何の資料を見たいのか」を入力して出してもらうことが多いですね。

もしもGleanがなかったら！？

── これまで、Gleanが無い時はどうしていたのでしょうか？

これまでは、Google ドライブのなかを検索してました。

── ということは、資料検索についてはGleanがあっても無くても変わらない感じですか（汗）？？

導入支援の資料を見るということに絞って考えると、そこまで大きくは変わらないと思っています。

しかしホスト名とか別の用途でも一緒に検索結果に挙げてきてくれるので、例えば過去のサポートのケースも一緒に出してくれる、みたいなことはGleanならではですね。
知りたかったこととは別のことが出てきますけど、追加で出してくれる分には邪魔ではないし、それがヒントになるときもありますよ。

以前はGoogle ドライブと過去のサポートケースを検索する仕組みを別々に見に行かないといけなかったのですが、今は一回で全て検索できるので使いやすいなと感じています。

── Gleanやっぱりやめます、ってなったらどうなります？

これはGleanに限った話ではないですが、生成AIとして使えなくなると正直不便だなと今は思います。

今となってはもう以前には戻れないですね。社内の情報開発の仕組みとしてGleanを見たときに必須かどうかって言われると、Google ドライブで完結している部分が多いので、別になくてもなんとかなるなとは正直思います（笑）。

ただ、一部部署で導入が進んでいる、Confluenceという企業向けのWikiツールがあるのですが、Google ドライブとConfluenceを混ぜ合わせて検索させようと思うとやっぱりGleanは必要なのかなと思います。Googleのスプレッドシートや動画でノウハウやナレッジを残すのって結構手間なんですけど、Confluenceは簡単にナレッジを残すことができます。作りやすい方がナレッジも溜まりやすいと思うので、そういったツールも使いつつ、混ぜ合わせて検索するのがいいなと思っています。

あとGleanはクローリングも早い。タイミングによりますが1分後くらいには検索結果に表示されるときもあるし、情報に対する権限管理もしてくれるところがいいと思ってます。

── 複数のツールにまたがる情報検索やナレッジの活用では、Gleanを使うとさらに効果があると感じているのですね。

Gleanで一番変わったサポートセンター業務

── ではサポセンの業務で、Gleanが使えるようになって一番変わったことって何ですか？

さっき木村さんがおっしゃっていたのですか、安心材料になるっていうのがあって、回答スピードが速くなった気がします。

回答内容に不安がある場合は他のメンバーに確認をするんですけど、大体の場合は自分でGleanに聞いて、自分も自信あるしこの内容で行こう！とか。

ケースによって色々ではあると思いますが、チャット機能でも世の中に聞ける内容の場合は正解に近いことを教えてくれるので。JP1とかWebFOCUSとか、製品のことに関しては結構めちゃくちゃな回答が来るんですけど、OS寄りの話などは普通に回答として使えるので。そこの調査が必要な質問に関しては単純に速くなったと思いますね。

昔だと一個一個ググって調べて手順書を作って実際作業してみるとかが、Gleanだと一回聞けば「こういう手順でやってください」みたいに手順を作ってくれるので。その手順に沿ってやってみて、だめだったらもう一回聞き直したりとか、トライアンドエラーみたいなのがやりやすくなりました。

── 対応スピードがだいぶ変わった、というのはお二人とも感じているのですか？

気持ち的には早くなってると思う。実際の速度が速くなっているというよりかは、自分の使うリソースがだいぶ減っている気がします。

今まで結構頑張ってここまでやるっていうところが、Gleanがあることでその途中までは行ってくれるんですよね。速度的にはもしかしたら10分も変わってないかもしれないですけど。全力で頑張ってやる10分間が、8分かけて到達するところぐらいまではGleanがやってくれていて残りの2分間分だけ頑張ればいい、みたいな違いが気持ちの中にはある気がします。明確に何かこれだけ削減されている、みたいなのだと言いにくいんですけど。

── Gleanが使えることによって自分でやるステップは減っているので、そこの部分で時間だけでなく心の負荷が減っている、ということなんですね！

Gleanヘビーユーザーの視点

── 他のサポートセンターメンバーがどんなふうに使っている、逆に使っていない、とか何か聞きますか？

周囲の人には、なんでそんなに使うの？って聞かれます。

── それは、喜田さんがGleanをすごく使ってることで有名っていうことですか？

そうなんです、巷で有名なんです(笑）。

私のGlean利用頻度が高いことをGleanのマーケティング部隊に知られ、Gleanの紹介動画の第二弾に出演することになったんです。そして動画がアシストのHPに掲載されたことでGleanのヘビーユーザーなのがバレましたｗ

── Gleanのヘビーユーザーということが周囲に認知されて、何か変わりました？

週に一回ある課のMTGで、Gleanの使い方を見せてくれって言われて。見せると、そんな使い方もあるんだーって言われますね。

周囲にはヒット率が悪いって言ってる人が多い気がしますね。
社内情報の検索とかでも。最初に聞いた結果で思ったようなものが出ないとそこで諦めちゃってるんじゃないかなと思っています。

確かに聞き方というのもありますが、そもそも何を聞くか、ということもあると思います。
一時期サポートセンター全体で、Gleanを使っていこうと強く推し進めるような雰囲気があったんですけど、色々なことを生成AIでやってみた上で、こういう情報はGleanに聞くよりもっと確実な方法があるっていうパターンも結構あったりするんですよね。

例えばデータベースで検索すれば確実に答えが出るのに、いちいち生成AIに聞くのもどうかな・・みたいな。こういう情報を検索したいときにはGlean使った方がいいよね、みたいなのがメンバー各自でだいたい見えてきた部分があると思いますね。

生成AIって聞かれたことに対して「わからない」って基本言わないですよね。そういう場合でもそれっぽい回答が返ってきちゃうんですよね。それがいい結果に結びつくというのは、サポートをする場合にはなくて。結構悪いことにつながっちゃうことが多いんですよね。

── ハルシネーションを起こしているのかどうかをジャッジしないといけないですもんね。

例えばお客様から新規の問い合わせが来たとき、このお客様が過去のサポート対応についてどのように評価をつけていたかを調べる場合があります。

それをGleanに聞いたときに正しい答えが返ってこない場合があったとすると、今回の答えは正しいのか正しくないのかの判断を入れないといけなくなっちゃうんですよね。それだったら最初からSalesforceからデータを抽出して調べたり、データベースを直接見るほうが確実なんですよ。

文章的なものを要約したりするのは、生成AIの強みだと思うんですけど、確実に「＝Aである」みたいなときに生成AIを使うのはあまりいい方法じゃないって感じています。
Glean導入当初は、例えば「イコールAである」みたいなやりとりでも、生成AIをいっぱい使っていきましょうっていう流れがあったんですけどね。

── 答えが必ず1個に決まっているものなら、その答えが必ず入っているところに直接探しに行ったほうが早いし確実。

色々な方法が考えられるものなら、生成AIにヒントをもらったり代表的なものを教えてもらうのがいい、ということですね。

多分みんなが、Gleanの回答のデータソースがどこなのかということを意識をしだすとそういうふうになるんだと思うんです。

まずGleanのチャット機能で効率よく回答を得る方法を検証した際に、「このドキュメントの内容を基にして回答を作成してね」とドキュメントまで指定して投げる聞き方をすると良い回答が得やすい、ということに気づいてから意識しだしましたね。

ただこのデータソースの意識は一部の人しかまだできていないかもしれないですね。

── 他の皆さんも、データソースを意識するとさらにGleanを使いやすくなるってことですね。

そうですね。例えばGleanのチャットは使いにくいなっていう考えが多少はなくなるかもしれません。

なぜ期待通りの回答が出ないかっていうと、その対象のドキュメントをヒットさせられないからとか、ヒットしたドキュメントにその答えが書かれていないからとか。

だから、日々のナレッジの残し方をみんなが意識すれば、期待する答えが出るようになるかもしれない、みたいなところに気づくと、もっと使う幅が増えると思うんです。

今のところそこまでGleanを意識して日頃の活動を行っていないので、現状ではヒットしないことも多いなというのが多分皆さんの認識なのかなと。

── 営業は、お客様企業のIR情報や中期経営計画から、お客様がこれからどういうことをなさろうとしているのかをGleanによく聞きます。

しかし自分のお客様の情報が知りたいのに、データソースで見ると同じ業種の違うお客様の情報も混ざっていることがあるんです。

そうなるとGleanから出てきた回答の中でどれが正しい情報でどれが他のお客様の情報なのかを意識して読まなくてはいけなくて。これってあまり意味がないですよね。

結局、このドキュメントから答えを出すように指定することで正しい回答は得られますが、それも面倒くさい。そうなるともう自分の顧客情報だけをどこかのフォルダに集める等のドキュメント管理の話になったりする。特にサポートセンターはお客様に正しい情報をフィードバックしないといけないから、そこはすごく意識するところですよね。

そうなんです。お客様への回答内容にはすごく気を遣っています。

Gleanの使い方に部署による違いなんて大してないだろうと思ったんですけど、こうやって話してみると結構違いがありそうですね。

── 例えば最初の喜田さんの組織を調べる話とか、営業の自分は全然使い方を知らなくて、そういう見方があるんだって気付きました。

アシストがGleanを取り扱い製品として採用する際に、「検索窓を一個に！」っていう合言葉みたいなのがあったんですよ。当時のアシストはもうあっちこっち調べなきゃいけなかったし、全文検索システムはあったけど何もヒットしない、使い物にならない状態でした。

ただ、検索するだけならGlean以外にも色々な製品があるんですよ。その中でもGleanは人と人をつなげる機能を持っている、っていうのが面白いねっていうことで採用したのに。なのに自分はそういうふうに使ってなかった。実際に人と人との関係や情報と人を組み合わせて調べてる人がいるんだ！っていうのを知れて本当によかったです。

── 最近自分のGleanは覚えてほしくないことまで覚えちゃっていて。普段自分の担当顧客のことばかり聞いているので、他のお客様のことを聞きたい時も担当顧客のことを意識した回答ばかり出てくるんですよ。今はそんな情報はいらないんだけど！ってなりますね。

お二人のGleanも、担当製品っぽいことばっかり言ってくることとかあるんですか？

特に製品指定しなくてもJP1のことが引っかかるようなことが多いように思うので、多分あるんだと。

あと普段Gleanをあまり使っていない人との違いが出てきちゃって。「こういうプロンプトでGleanに聞いてあげるとこういう情報が返ってきますよ」って言いたいんですけど、私のGleanでは出るけど、相手の人の環境では出ないみたいなことが起きがち。

── 逆に、木村さんのGleanのエンジンをJP1サポートセンターの新人さんにあげられたりするといいですよね。

そういうのがあったら、便利かもしれないですね。

── 育ったGleanをください、みたいな。

営業が担当のお客様を引き継ぐ際にも、前任担当者が使っていたGleanエンジンを引き継げると便利そうですね。

部署全体で共有するのもいいですよね。

アシスト社員のGlean利用率についてどう思いますか？

── 今回の全社利用分析では、アシスト社員の97％が日常業務でGleanを使っていることがわかりました。これってすごくないですか？

すごい数字だなと思います。ちなみに、Gleanを導入されているお客様企業ではどうなんですか？

── 自分の担当のお客様にもご利用いただいていますが、アシストのように色々なSaasサービスとGleanをまだ繋げられてないんですよね。イントラとして利用している SharePointだけとか。ここも見たいあそこも見たいというと、その会社のセキュリティなど様々なルールの制約があって残念ながらできません、という状態のこともあります。アシストはSalesforce、Confluence、Google ドライブ等につなげてますよね。

先ほど木村さんがおっしゃっていましたけど、Google ドライブに入っているものならGoogle ドライブで完結できる。でも情報が色々なシステムにどんどん散在していっているのが現実なので、検索窓をGlean1つにできるっていうのはすごくメリットだと思いますね。