生成AIで通話後の入力作業を9分から6分へ、生命保険コールセンターの検証

約1か月という短い検証期間で、いきなり本番システムを作らずMVPまでを形にした進め方が、この取り組みの土台になっています。日本IBMのClient Engineeringチームとの共創という体制のもと、アジャイル開発の手法で業務要件を確かめながら組み立てる方式が採られました。注目したいのは、この検証で業務要件だけでなくシステムの運用・保守性まで同時に天秤にかけている点です。使えるかどうかだけを見て走り出すと、動いた後に維持できないという壁に当たりますが、その判断を検証段階へ前倒ししたことが、試作から先へ進む道筋をつくったと考えられます。

参照先を社内マニュアルに閉じず、約款や厚生労働省の公開情報まで広げたデータ設計も、回答の質を支える要素です。さらに商品改定時に回答内容が自動で更新される仕組みを組み込んだ判断には、改定を重ねる保険商品の性質を踏まえ、精度の維持を人の作業に依存させないという狙いが読み取れます。検索の仕組みは、作った直後がもっとも精度が高く、その後は情報の古さとともに劣化していくもの。更新の負荷を設計側に引き受けさせた点が、一度きりの実験で終わらせない条件になっているはずです。

支援の範囲を「調べる」だけで止めなかった構成も効いています。顧客情報と問い合わせの緊急度に応じて対応スクリプトを自動生成し、通話後には応答記録も自動で作るというように、探す作業と書く作業の両方に手を入れました。個々の機能を足し合わせたというより、1件の応対を始めから終わりまで一続きの流れとして捉え直した設計と言えます。