実施時期: 2024年06月|2026.06.02 最終更新
月間50万件の問い合わせ対応をAIで効率化し、対応時間を最大60%短縮へ
※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
- 顧客からの問い合わせ対応に時間がかかり、業務を圧迫している
- オペレーターの業務負担を軽減し、対応品質を向上させたい
- セキュリティリスクを抑えつつ、安全に生成AIを導入したい
プロジェクト概要
背景・目的
キャッシュレス決済の普及拡大に伴い、クレジットカードの新規申し込みや利用が増加しています。それに伴い、コンタクトセンターには月間約50万件を超える膨大な問い合わせが寄せられており、対応品質の維持と対応可能件数の向上が急務となっていました。そこで、オペレーターの業務高度化と効率化を図るため、生成AIの導入プロジェクトが始動しました。
アプローチと成果
アプローチ
株式会社ELYZAが提供する、検索拡張生成（RAG）技術を用いた生成AIをコンタクトセンターの業務に導入しました。このシステムは、顧客からの問い合わせに対して社内データを探索し、回答の草案を自動で生成する仕組みです。導入にあたっては、ELYZAが開発するLLM実用化プラットフォーム「ELYZA App Platform」を活用しています。
独自のLLM活用基盤に支えられた堅牢なシステムであるため、高いセキュリティ基準が求められる金融機関のコンタクトセンターにおいても、情報漏洩などのリスクを抑えながら安全に運用できる点が評価されました。まずはメールでの回答業務から適用を開始し、段階的に適用範囲を広げていく計画です。
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
顧客対応の効率化
対応時間・リードタイムの短縮
推進したこと
システムへのAI機能組込み
既存システムとのAI連携
2024年6月末より、コンタクトセンターのメール回答業務において生成AIの本番利用が開始されました。今後は年内を目処に、同様の生成AIをチャットでの問い合わせ対応にも展開し、業務用アプリケーションへのAPI組み込みを行う予定です。これらの取り組みにより、最終的にはオペレーターの問い合わせ対応にかかる時間が最大で60％程度短縮される見込みとなっており、顧客の利便性向上と業務の大幅な効率化が期待されています。
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
顧客対応・サポート
回答アシスト生成
オペレーター支援
活用したデータ
文書・ナレッジ
マニュアル・業務規定・FAQ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
問い合わせ対応
CS対応
文章自動生成
ライティング支援
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
RAG（社内データ等をAIが参照して回答）
活用・導入したAIモデル・ツール
生成AI・LLMサービス
連携ツール
チャットツール・UI（画面）連携
専用Webアプリ・業務システム
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の鍵は、高いセキュリティ要件が求められる金融業界において、堅牢なLLM基盤とRAG技術を組み合わせることでリスクを抑えつつ実用化に踏み切った点にあります。このアプローチは、顧客対応を抱える保険や通信、ECなどの大規模コールセンター業務にも広く応用できるでしょう。導入にあたっては、社内データの整備状況やハルシネーション対策など、運用ルールの策定が重要になります。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他のカスタマーサポート特化型の事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社ELYZA
大規模言語モデル（LLM）の社会実装を進める企業
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三井住友カード株式会社
三井住友カードとELYZA、お客さまサポートにおける生成AIの本番利用を開始 | 三井住友カード株式会社のプレスリリース
発行元：三井住友カード株式会社
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