JALカード、コンタクトセンターに自律型の音声AI、検証で正答率9割超

まず効いていると考えられるのは、音声を一度テキストに変換せず、音声のまま理解して応答を生成するSpeech-to-Speechという方式を土台に置いた設計です。文字起こしを挟む構成では、変換の段階で言い淀みや語調といった情報が削られ、処理が増えるぶん応答も遅れます。電話は数秒の間が生じただけで顧客が話し直したり切ってしまったりする経路であり、情報欠損とレイテンシー（応答の遅れ）を同時に抑えるという着眼は、電話という媒体の弱点に正面から合わせた選択だといえます。

次に、AIの担当範囲を「的確なヒアリングと振り分け」に定義し、高度な判断が必要な用件は人のコミュニケーターへ渡す役割分担の置き方です。AIにすべてを完結させようとすると、難しい応対ほど破綻が目立ちますが、入口の聞き取りと交通整理に軸足を置けば、AIが得意な領域と人が価値を出す領域が重ならずに済みます。紛れ込み入電の抑止を最初の目標に据えた点にも、効果が測りやすい位置から手を付ける判断が読み取れます。

三つ目は、安全側の作り込みと段階的な進め方を組み合わせた運び方です。会話内容からリスクを判定するモニタリングAIと、不適切な回答を抑えるガードレール制御を重ね、会話の文脈に応じて社内システムやデータベースへ接続する連携も備えたうえで、本格導入の前にAI完結の正答率・人への接続成功率・コンプライアンスの遵守率という三つの観点で検証を行っています。金融サービスの応対では、正しく答えられるかと同じ重みで、言ってはいけないことを言わないかが問われる。その両面を事前の評価軸に据え、一部回線から開始する形にしたことで、品質を確かめながら範囲を広げられる状態がつくられています。