AIチャットボット導入により短時間で情報取得
知識と経験を「仕組み」で継承

毎月増える診断報告書が、「探せない知見」になっていた

SYNCHROは2001年の設立以来「セキュリティ」を事業テーマとし、サイバーセキュリティ事業部、フィジカルセキュリティ事業部、管理・営業支援部の3部門で構成されている。当初3名で始まったサイバーセキュリティ事業部は20名以上となり、今も増員を続けている。事業は順調に拡大しているものの、人材の確保は常に大きな課題だった。取締役CTOの中村健氏は「ほぼゼロからのスタートで、主に現地で採用し、育成してきました。サイバーセキュリティ系の人材は常に不足しており、スタッフが成長し続けられる環境を作る必要があります」と話す。
同センターの主な業務は、企業・団体のネットワークに対する脆弱性診断だ。「人間の健康診断と同じで、月に1回検診をして、新たな脆弱性がないかをレポートし、お客様に対策のご提案をしています」（中村氏）。

顧客によっては30ヶ月以上のレポートが積み上げられている。課題は、この報告書が「知見の集合体」でありながら、再利用しにくいことだった。「『過去に同じようなことがあったよね』というものをパッと引っ張り出せないと作業効率が落ちてしまいます。入社したばかりの社員は以前のことを知らないので、結局、経験が長い人に聞くパターンになってしまいます」（中村氏）。
情報共有は社内チャットやNAS上の共有フォルダが中心で、過去の報告書に記載した脆弱性の内容や対応方法、CVE（脆弱性識別番号）への対策方法に関する質問が、日常的に特定の担当者へ寄せられていた。回答のために過去資料を探すと1件あたり10数分を要することもあり、担当者は本来の業務を中断して対応していた。

自社開発よりも短期間で導入可能。PDF連携と社内ノウハウの活用性を評価

当初、同社が目を向けたのは生成AIだった。「資料を探すのにキーワード検索では限界があります。キーワード同士の関連を捉える処理はLLMの方がうまくできるだろう、という発想がありました」（中村氏）。自社での開発も検討したが、開発に割ける余裕はなく、管理の負担も見込まれた。既存のツールを探すなかで出会ったのが、ソニービズネットワークスの「Assist AI Chat Bot」だった。
「Assist AI Chat Bot」は、ドキュメントを取り込んでナレッジデータベースを構築し、これをAIが参照してチャットベースで問い合わせに回答する社内向けチャットボットサービスだ。解決できなかった問い合わせは担当者が対応し、その内容をFAQとして登録できる（チケット管理機能）。「第一印象は、我々の指向に近いツールだということでした。PDFをそのまま放り込めるという手軽さに加えて、一度問い合わせた履歴が残り、それも探す対象にできます。AIが何でも答えられるわけではないので、人間が与えた回答も知識として反映していける仕組みが良いと感じました」（中村氏）。

アップデートにより、「回答できません」からの改善

2026年1月16日にトライアルを開始したが、当初の回答精度は期待に届かなかった。「我々の仕事は脆弱性を探すことで、悪い方向に使えば攻撃にも使える内容です。そのため『安全性や法令順守の観点から回答できません』というパターンが多発し、対象企業名での絞り込みもうまくいかなかった」（中村氏）。
転機となったのがトライアル中に実施されたAIのアップデートだ。「『回答できません』はほぼなくなり、意図した絞り込みができるようになりました」（中村氏）。
トライアル中にもかかわらず機能改良が進むなど、ソニービズネットワークスの対応が後押しとなった。
社内決裁では、年度予算に含まれない投資だったこともあり、管理部門から費用対効果を問われた。「報告書を整理して知識化しないと再利用性が下がりつづける。溜まってからでは手遅れになると説明しました。我々の仕事は経験に基づく部分が大きい。それを人に蓄積すると、その人がいなくなったら会社から知識が失われてしまいます。会社としてきちんとした仕組みの中に経験を取り入れていく必要がある、という説明は説得力があったと思います」（中村氏）。

解決までの時間は半分に。質問を控えていた社員が自ら調べ始めた

2026年7月に本契約を開始し、現在は26名が利用している。うち10名のリーダー格や経験の長いメンバーが、問い合わせへの回答やナレッジの登録・更新を担う。登録しているナレッジは、月次の診断報告書、脆弱性スキャナーの出力レポート、マニュアル、営業資料など。「〜の脆弱性を報告している報告書を参照したい」「〜の対策方法を報告書にどう記載していたか」といった質問に使われている。
効果はまず時間に表れた。「わからないことを解決する時間は半分ぐらいになってきていると思います」（中村氏）。もうひとつの変化は利用者層だ。利用ログを見ると、これまであまり問い合わせをしてこなかった社員が、AIチャットボットを積極的に活用していた。「相手の負担になるくらいなら自分で何とかしよう、と考えるメンバーにとっては、質問のハードルが下がったのだと思います」（中村氏）。
一方で、汎用の生成AIとの使い分けは明確だ。「機密情報を含まない一般的な質問や資料作成では、汎用生成AIも用途に応じて使い分けています。ただ、お客様の機密情報や個人情報、認証情報は外部の生成AIに入れないルールにしています。お客様の情報を預かる立場として、そうした質問はチャットボットに集約する必要があります」（中村氏）。

ナレッジは「ヒトではなく仕組みに」。知見で差別化する組織へ

中村氏がナレッジマネジメントを重視する背景には、明確な経営判断がある。「我々のビジネスを伸ばすには差別化が必須で、それは我々が持つ知識・知見で行うのが近道です。そしてその知見には継承が必要で、ヒトに蓄積するのではなく、仕組みに蓄積する必要があると考えています」（中村氏）。
脆弱性診断は「場数」が問われる仕事でもある。多くのネットワークを見てきたことで、どの企業でも起きやすい問題や、特定メーカーの機器に生じやすい脆弱性が見えてくる。「そうした知見はお客様には直接見えませんが、対応の速度や、どれだけきちんと対策を提示できるかに表れます。知識を集約してみんなが使い、作業効率が上がれば、結果的にサービスの品質が良くなります」（中村氏）。
現時点では、メンバーの活用度に差はあるものの、業務効率改善の効果や、スタッフの姿勢変化は確実に出始めている。「これからも、質問の仕方やプロンプトを周知し、有人対応した内容をFAQとして積み上げる運用を広げていきたい」（中村氏）。
「Assist AI Chat Bot」の活用はまだまだ始まったばかり。しかし時間がたつほどに、ナレッジが蓄積され、教育担当者の負担軽減や新メンバーの早期戦力化、顧客満足度の向上にもつながると期待している。