До решения вопроса нужно понять запрос и выбрать специалиста
Внутренняя служба поддержки Fujitsu получает около 300 000 обращений в год. Сначала сотруднику поддержки нужно понять вопрос, по возможности дать первый ответ и определить, кому передать заявку. [1]
Эти шаги нужны и для типового вопроса, и для сложного случая, который предстоит передать профильному специалисту. При большом потоке заявок на них снова и снова тратится время сотрудников.
Fujitsu автоматизирует первый ответ и распределение обращений
ИИ-агенты выполняют отдельные задачи с помощью моделей ИИ. По данным Microsoft, в Fujitsu они берут на себя примерно 75% работы по первичному ответу и определению категории обращения. Эта доля относится к отдельному этапу. Она не означает, что ИИ самостоятельно решает 75% заявок от начала до конца. [1]
Более ранняя японская статья говорит об автоматизации около 75% выбранного процесса работы с обращениями. Поздняя английская публикация уточняет его границы: первичные ответы и распределение заявок. В разборе используется это уточнение. [2]
Схема ниже показывает общую последовательность работы. Подробного технического описания этих действий службы поддержки Microsoft не публикует.
Около 300 000 обращений в год и автоматизация примерно 75% первичной работы
Внутренняя служба поддержки получает около 300 000 обращений ежегодно.
ИИ-агенты автоматизируют около 75% работы по первичному ответу и определению категории обращения.
На июнь 2026 года Microsoft 365 Copilot использовали более 90% сотрудников, которым он был доступен.
Специалисты решают сложные вопросы и следят за инструкциями
По данным Microsoft, автоматизация позволяет сотрудникам уделять больше времени базе знаний и точности ИИ. Они продолжают решать обращения, а также обновляют инструкции и проверяют, верно ли система отвечает по ним. [1]
Fujitsu расширяла доступ поэтапно до примерно 100 000 лицензий
В июле 2025 года Fujitsu начала с 7 500 лицензий Microsoft 365 Copilot. В январе 2026 года их число увеличилось до 30 000, а в апреле компания предоставила сотрудникам около 100 000 лицензий. [1]
Внедрение сопровождалось практическими семинарами, обучающими видео, внутренними наградами и конкурсами применения ИИ-агентов. По данным Fujitsu, к июню 2026 года Copilot продолжали использовать более 90% сотрудников с доступом к нему. [1]
Эти цифры нельзя объединять в один показатель эффективности. Число лицензий показывает, сколько сотрудников получили доступ, а доля использования — сколько продолжают пользоваться Copilot. Показатель 75% относится только к автоматизации первичного этапа в службе поддержки.
Автоматизировать можно первый ответ, сохранив решение за специалистом
Fujitsu начинает с действий, которые нужны почти для каждой заявки
Первый ответ и определение категории — повторяющиеся действия, для которых можно описать правила. Их можно автоматизировать и в тех обращениях, которые затем должен решить специалист.
База знаний становится частью повседневной работы поддержки
Чем больше первых ответов даёт ИИ, тем сильнее качество поддержки зависит от полноты и точности внутренних инструкций.
Сотрудники могут уделять больше времени качеству ответов
Освободившееся от первичных действий время сотрудники могут направить на обновление инструкций и проверку ответов ИИ.
Такой подход можно применять в других подразделениях
Fujitsu также развивает автоматизацию с ИИ в продажах, системной инженерии, закупках, финансах и бухгалтерии. [1]
В планах — доступ к агентам и рабочим системам через Copilot
Fujitsu планирует систему, в которой сотрудник обращается к Microsoft 365 Copilot, а тот подключает нужных ИИ-агентов, технологии Fujitsu и рабочие программы. Среди них — ERP для управления ресурсами компании и CRM для работы с клиентами. По замыслу компании, сотрудник сможет обращаться к этим возможностям из привычных Teams и Outlook, не открывая каждую программу отдельно. [1]
Microsoft отмечает, что замысел пока на раннем этапе. Fujitsu предстоит развить техническую основу и помочь сотрудникам освоить инструменты. Полностью работающая система с такими возможностями в статье не описана.
От обращения и первого ответа — к специалисту и обновлению инструкций
Ниже — возможные применения этого подхода в других отделах поддержки, а не дополнительные внедрения Fujitsu.
Вопрос сотрудника → первый ответ → категория обращения → профильный специалист → обновление инструкций.
Вопрос о правилах → ответ по утверждённым документам → категория → передача кадровому специалисту → обновление материалов.
Запрос поставщика → категория → разъяснение правил → нестандартный вопрос закупщику → уточнение инструкций.
Обращение сотрудника → приём → поиск правил → передача юристу → сохранение разобранного случая.
Первый ответ ИИ требует актуальной базы знаний
ИИ берёт на себя первые повторяющиеся действия. Специалисты разбирают сложные вопросы и обновляют инструкции, от которых зависит качество автоматических ответов.
Из опыта Fujitsu можно взять подход к границам автоматизации: ИИ выполняет первичные действия, а сложные случаи остаются специалистам.
Даже если система не решает вопрос целиком, она может помочь понять запрос, подготовить первый ответ и выбрать, кому передать заявку. Эти действия стоит оценивать отдельно от полного решения обращения.
При таком распределении работы команда отвечает и за содержание базы знаний. Исправления в инструкциях и проверка ответов становятся частью поддержки наряду с решением сложных вопросов.
Общий подход: автоматизация первой линии → сложные случаи у специалистов → исправления и обновления базы знаний.
Шесть вопросов перед автоматизацией первой линии поддержки
Сколько обращений каждый месяц требуют одинакового первого ответа или определения категории?
Какими утверждёнными документами ИИ должен пользоваться, прежде чем ответить сотруднику?
Для каких категорий уже при поступлении заявки достаточно сведений, чтобы выбрать нужного специалиста?
В каких случаях обращение нужно сразу передавать специалисту?
Как ошибки в ответах и пробелы в инструкциях будут превращаться в исправления системы?
Какие показатели помогут оценить результат: время первого ответа, точность распределения, доля решённых вопросов или время сотрудников? Как отдельно проверять качество инструкций и изменение числа заявок?
Базы знаний и автоматизация службы поддержки
Ваша служба поддержки снова и снова отвечает на одни и те же вопросы?
Расскажите о частых вопросах, инструкциях для ответа и случаях, которые передают специалисту. Вместе определим, какой первичный этап можно поручить ИИ и как проверять его работу.
Это независимый разбор Maak.Digital о внедрении ИИ в Fujitsu и автоматизации внутренней службы поддержки. Основные источники — английская история клиента Microsoft от 9 октября 2026 года и японская публикация от 4 сентября 2026 года. Maak.Digital не участвовала во внедрении. По данным Microsoft, служба поддержки получает около 300 000 обращений в год, а ИИ-агенты автоматизируют примерно 75% первичных ответов и распределения заявок. Это не означает решение 75% заявок от начала до конца. Microsoft не публикует для этого процесса оценку финансовой отдачи, долю полностью решённых ИИ заявок, результаты проверки точности распределения или методику сравнения времени обработки до и после внедрения. Около 100 000 лицензий Microsoft 365 Copilot и доля использования свыше 90% среди сотрудников с доступом к нему — отдельные показатели внедрения по всей компании, а не эффективности службы поддержки.