実施時期: 2024年05月|2026.06.02 最終更新
事故対応の通話記録を音声認識と生成AIで自動要約し、顧客対応の時間を創出
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
カテゴリー詳細
お問い合わせ
こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 顧客との通話記録の作成に時間がかかっている
- 手作業によるシステム入力の負担を軽減したい
- 業務を効率化して顧客対応の時間を増やしたい
プロジェクト概要
背景・目的
三井住友海上火災保険株式会社の事故対応業務では、一貫性のあるサービスを提供するため、顧客を含めた事故関係者との通話内容を担当者が経過記録として書き起こし、損害サービスシステムに登録していました。
しかし、この手作業による記録業務には多くの時間を割かれており、現場の大きな負担となっていました。顧客に寄り添った迅速かつ丁寧な対応や、防災・減災の取り組みといった新たな価値提供に注力するためには、業務の省力化による時間の創出が急務でした。
そこで同社は、日本電気株式会社（NEC）と共同で、音声認識と生成AIを活用した業務自動化の実証実験を開始しました。
アプローチと成果
アプローチ
日本電気株式会社（NEC）は、三井住友海上の事故対応業務における通話内容を自動でテキスト化し、生成AIで要約するシステムを開発しました。
音声のテキスト化には、NEC独自の音声認識技術を活用した「NEC Enhanced Speech Analysis -高性能音声解析-」を導入しています。話し手の識別機能に加え、事故対応に頻出する専門用語などをAIに学習させることで、高精度なテキスト作成を実現しました。
さらに、テキスト化された通話内容の要約には「Azure OpenAI Service」を活用しています。AIが即座に要約した内容を担当者が確認した上で、損害サービスシステム「BRIDGE」へ登録する運用フローを構築しました。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
業務の自動化
生産性向上
顧客対応の効率化
対応時間・リードタイムの短縮
品質・安全性向上
推進したこと
システムへのAI機能組込み
プロトタイプ開発（PoC）
既存システムとのAI連携
実証実験を通じて経過記録業務の自動化における有効性が確認できたため、一部の保険金お支払センターにて本システムの先行導入が開始されました。
記録業務の大幅な効率化により創出された時間を活用し、顧客対応のさらなる充実と事故対応の品質向上が期待されています。今後は導入の効果やリスクを検証しながら段階的に適用範囲を拡大し、2024年内には全国の保険金お支払センターでの利用開始を目指しています。
また、より損害保険業界に特化したLLM（大規模言語モデル）の導入も検討していく予定です。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
営業
議事録の自動作成
SFA自動入力
CRM自動入力
顧客対応・サポート
回答アシスト生成
オペレーター支援
金融・保険
保険金査定
活用したデータ
音声・音響
通話録音・コールセンターログ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
自動要約
レポート作成
音声AI
音声認識・文字起こし
通話解析
CS対応
活用・導入したAIモデル・ツール
クラウドAI基盤
その他のツール
連携ツール
連携したシステム・SaaS
損害サービスシステム
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、業界特有の専門用語を学習させた高精度な音声認識と、生成AIによる要約技術をシームレスに連携させた点にあります。このアプローチは、コールセンターや営業部門の商談記録、社内ヘルプデスクの対応履歴作成など、対話が発生するあらゆる業務に横展開が可能です。導入にあたっては、音声認識の精度向上のための専門用語の事前学習と、AIの出力結果を人間が最終確認する運用フローの構築が重要となります。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
日本電気株式会社
この事例と同じようなシステムを開発したいですか？ WarpBizで実現可能なパートナーを探しましょう。
三井住友海上火災保険株式会社
この事例を見た方は以下の事例も見ています
類似事例を読み込んでいます
関連度の高い事例を選定しています。少しお待ちください。