AIチャットボット×Googleスプレッドシート(Excel)で作る自動学習システム|RAG導入完全ガイド

はじめに
また同じ質問をされた…
前に調べた情報がどこにあったか思い出せない…
そんな日常的な悩みを抱えている経営者や社員の方は多いのではないでしょうか。特に中小企業では、限られた人材で多様な業務をこなす必要があり、効率的な情報共有や知識活用が企業の競争力を大きく左右します。
BuddieS(バディーズ)のチャットボット機能は、まさにこの課題を解決するために生まれました。1,300社以上の中小企業支援実績から得たノウハウを結集し、「誰でも簡単に使える」「すぐに始められる」をコンセプトに開発されたAI支援ツールです。
他のAIチャットボットとは何が違うのか?
1. スプレッドシート(EXCEL)から始められる手軽さ
多くのAIチャットボットサービスでは、複雑な設定や専門知識が必要ですが、BuddieS(バディーズ)のチャットボット機能はスプレッドシート(EXCEL)に質問と回答を入力するだけで始められます。
従来の方法
- 複雑な管理画面での設定
- 専門的な知識が必要
- 高額な導入費用
- 慣れ親しんだスプレッドシート(EXCEL)で管理
- IT知識不要
- すぐに始められる低コスト
実際の運用例では、「社用車を予約したい」という質問に対して、「社用車予約管理表はこちらです(URL)。○○の項目に入力してください」といった具体的な回答を設定することで、社内のよくある質問に即座に対応できます。

2. 学習機能付きの自動通知システム
BuddieS(バディーズ)チャットボットの最大の特徴は、回答できない質問があった場合の自動学習機能です。
従来のチャットボット
- 答えられない質問はそのまま放置
- 対応の改善が困難
- 利用者の満足度が低下
- AIが回答できない質問を検知
- 管理者に自動でメール通知(SlackやMicrosoft Teamsなどのチャットツールも可能)
- 担当者(部署)がスプレッドシートに回答を追加
- 次回から同様の質問に自動回答
この仕組みにより、使えば使うほど賢くなるチャットボットを実現しています。
実際の導入事例から見る効果
サンロフトの事例:自社業務での実践から生まれたシステム

開発元であるサンロフトでは、BuddieSチャットボット機能を自社の社内業務で積極的に活用しています。社内に蓄積された知識やFAQをAIを活用して簡単に検索・利用できるようにすることで、業務効率化を実現しています。
サンロフトでのAIチャットボット活用の特徴
- スプレッドシート(EXCEL)に整理されたQ&Aデータを基盤として利用
- 自然言語での質問に対して適切な回答を提供
- 登録されていない質問があった場合の通知・学習機能
- 有料版AI(ChatGPT-4、Claude、Gemini)のAPIを活用した高品質な応答生成
実装方法とデータ管理の実例
サンロフトでは、チャットボットのデータ管理を非常にシンプルな方法で行っています。
- データ形式: スプレッドシート(EXCEL)で質問と回答のペアを管理
- 質問例:「社用車を予約したい」
- 回答:「社用車予約管理表はこちらです(URL)。〇〇の項目に入力してください」
- データ登録方法
- スプレッドシート(EXCEL)に直接入力
- CSVとしてシステムにインポート
- 複数のファイルを同時に登録可能
- 更新の仕組み
- AIが回答できない質問があった場合、管理者にメール通知
- 通知を受けた管理者がスプレッドシートに新しい回答を追加
- 追加された回答が自動的にナレッジベースに反映される
RAGシステムとスプレッドシートの連携方法
- データのベクトル化プロセス
- スプレッドシートの各質問・回答ペアが自動的にベクトル化
- 類似の表現(「社用車予約」「車両予約」)も同じ意味として認識
- カテゴリ情報も加味して、より精密な検索を実現
- 検索精度を上げるスプレッドシートの書き方
- 質問の多様性確保: 同じ内容でも複数の聞き方を想定
- 「社用車を予約したい」「車を借りたい」「車両予約の方法は?」
- カテゴリの細分化: 大カテゴリ→小カテゴリの階層構造
- 「業務手続き」→「車両関連」「経費関連」「システム関連」
- 関連キーワードの併記: 検索されやすい単語を回答に含める
- 質問の多様性確保: 同じ内容でも複数の聞き方を想定
- 自動学習による精度向上
- 回答できなかった質問が管理者にメール通知される
- 通知を受けた管理者が適切な回答をスプレッドシートに追加
- 追加された回答が自動的にナレッジベースに反映され、次回から対応可能に
活用効果
- スプレッドシート(EXCEL)ベースなので、非エンジニアの社員でも簡単に更新可能
- 複数のAIエンジン(ChatGPT-4、Claude、Gemini)を用途別に使い分けることで回答品質が向上
- 社内向けから始めて、将来的には顧客向けウェブサイトでの展開も視野に入れた柔軟なシステム構築
この自社での実践により培われたノウハウが、現在多くの企業様にご提供しているBuddieSチャットボット機能の基盤となっています。
事例2:自動車部品メーカー様(サポートセンターの業務改善)
自動車部品メーカーの●●●様(取引上、社名は非公開)では、kintoneを使って問い合わせ履歴を管理していました。日々、コールセンターへ寄せられるお問い合わせを担当者が毎日地味にkintoneのデータベースに登録。ところが、「蓄積されたデータが単に溜め込んでいるだけの状態」という課題を抱えていました。
2022年からのため膨大な情報が蓄積されています。
導入前の課題
- 過去の問い合わせ履歴の検索が困難
- 新人スタッフの教育に時間がかかる
- 対応品質にばらつきがある
- よくある質問への迅速な回答参照が可能に
- 新人スタッフの教育・サポートが効率化
- 対応品質の標準化を実現
さらに、サポートセンター内部での活用で精度を向上させた後、顧客向けウェブサイトへのチャットボット実装も計画されています。
事例3:SNS運用代行会社の事例(社内ナレッジの共有促進)
IT企業の●●●様(取引上、社名は非公開)では、特定の社員(経営層)の知見を組織全体で活用したいというニーズがありました。
導入効果
- 経営層の知見を全社員が同レベルで引き出せる環境を構築
- 提案・企画アイデア・分析観点などの共有が促進
技術的な特徴
BuddieS(バディーズ)チャットボットは、Difyをベースにサンロフト独自の機能を追加したプラットフォームで提供されています。
RAG(Retrieval-Augmented Generation)
登録されたドキュメントから関連情報を検索し、AIが適切な回答を生成する仕組みを採用。これにより、一般的なAIの回答ではなく、組織固有の知識に基づいた回答を提供します。
RAGとは?
RAG(ラグ)は、AIが社内資料や外部情報を調べて、それを元に質問に答えてくれる仕組みです。従来のAIが記憶だけで答えるのに対し、RAGは最新の資料を参考にするため、より正確で具体的な回答ができます。
仕組み
RAGは2つのステップで動きます。まず、社員が質問すると、AIが社内文書やマニュアル、外部の最新情報から関連する内容を検索します。次に、見つけた情報を整理して、わかりやすい文章で回答を生成します。
身近な例
RAGは「デジタル版の優秀な司書さん」のようなものです。例えば「経費精算のルールは?」と質問すると、従来のAIは一般的な回答しかできませんが、RAG搭載AIは自社の規定集を確認して、具体的な金額や手続きまで教えてくれます。
活用例
社内問い合わせでは「有給申請の方法は?」に就業規則から正確な手順を案内し、営業サポートでは「競合他社の価格は?」に最新の市場情報を提供します。散らばった資料を一元的に活用でき、新人教育での質問対応も自動化できるため、業務効率が大幅に向上します。
高度な検索機能
質問が入力されると、システムは関連度の高い5つの回答候補を選定し、その中から最も関連度が高い回答を選択。抽象的な質問にも対応できる柔軟性を持っています。
分かりやすく言うと
「AIが答えを作るときに、参考にする資料の数を制限する機能」
これだけです。
身近な例で説明すると
例1:料理レシピを探すとき
- あなた:「カレーの作り方を教えて」
- 検索結果:カレーレシピが50個見つかった
- でも実際には:一番評価の高い3つのレシピだけを参考にして答える
例2:旅行プランを立てるとき
- あなた:「京都の観光スポットを教えて」
- 検索結果:京都の情報が100件見つかった
- でも実際には:最も人気の高い5つの観光地だけを参考にして答える
つまり何をしているの?(AIが答えを作るとき)
- まず関連する資料をたくさん探す
- その中から本当に重要な数件だけを選ぶ
- 選んだ資料だけを使って回答を作る
なぜこうするの?
情報が多すぎると…
- 何が重要かわからなくなる
- 関係ない情報も混じってしまう
- 処理に時間がかかる
- 料金も高くなる
厳選した情報だけ使うと…
- 的確な答えが得られる
- 早く回答できる
- 料金も安くなる
要するに、「AIに渡す資料の数を絞って、より良い答えを効率的に作る機能」ということです。
専門用語を使わずに言うなら「参考資料の数を制限する機能」ですね。
導入までの流れ
1. トライアル開始
2週間の無料トライアル期間を設定し、実際の業務での活用を体験できます。
2. データ準備
既存のFAQや問い合わせ履歴をCSV形式で提供いただくだけで、専用のナレッジベースを構築します。
3. 環境構築
Googleドライブ上に専用フォルダを作成し、対象のスプレッドシートを配置。連携スクリプトを設置して運用開始です。
4. 継続的な改善
未回答質問の自動通知機能により、使いながら精度を向上させていきます。
まとめ:今すぐ始められるAI活用
BuddieS(バディーズ)のチャットボット機能は、中小企業が抱える「人材不足」「業務効率化」「知識共有」の課題を、手軽でコスト効率的な方法で解決します。
主な特徴
- スプレッドシート(EXCEL)から始められる簡単設定
- 自動学習機能による継続的な改善
- 複数AIエンジンの統合利用
- 中小企業特化の実用的な機能
期待される効果
- 組織知識の効果的な活用
- 顧客対応品質の向上
- 段階的なDX推進
「AIを活用したいけれど、何から始めればいいかわからない」という経営者の方にとって、BuddieS(バディーズ)チャットボットは最適な第一歩となるでしょう。
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