KDDIが過去の営業資料をAIで検索、情報収集の時間が約74%減

着手前に営業準備の時間内訳を実測し、最初に手を付ける対象を情報収集に絞り込んだ設計が、この取り組みの土台になっています。情報収集と整理に5割、作成に3割、レビューに2割という数字が出たことで、第1フェーズは資料検索の効率化、第2フェーズは資料作成の効率化とレビュー・共有の促進、第3フェーズは資料作成の高度化と、着手の順番が無理なく決まりました。営業準備の全体をまとめて生成AIに委ねるのではなく、最も重い一つを先に切り出したことで、開発の範囲が短期間で形にできる大きさに収まっています。

探す側の負担を検索の瞬間ではなく取り込みの段階へ移した前処理の設計も、使い勝手を大きく左右しています。SharePoint OnlineにあるPPTXファイルを事前に取得してPDFとして保存し、各ページのスライド画像と要約をあらかじめ生成しておく作りです。検索結果には見た目そのままのスライド画像と要約が並び、プレビュー画面では検索キーワードとの関連度が高いページにマークが付くため、資料を開いて読み込む前に当たりを付けられます。ファイル単位ではなくページ単位で意味を持たせた判断は、1枚ごとに論点が完結しやすい営業スライドという素材の性質に合っていたと考えられます。

モデルの割り当てと開発の回し方にも、実運用を意識した工夫が見えます。図表を含むスライドの内容理解や資料単位の要約生成、キーワード抽出といった高い性能が要る場面にはGPT-4oを、検索プロンプトの補完には応答が速くコスト面でも扱いやすいGPT-4o miniを充てるという使い分けです。開発を担ったのはグループ会社のKDDIアジャイル開発センターで、1週間のスプリントで進めながら、企画部門や利用部門へのヒアリング結果をその都度反映しています。生成AIは使ってみないと効果が読めないという前提に立ち、作りながら確かめる体制を最初から組み込んだ進め方でした。