回答作成時間を約4割削減、東京海上日動が100万件の応対履歴を学ばせた対話AI

約100万件の照会応答履歴をそのまま教材に据えた設計が、この取り組みの土台になっています。汎用のモデルに保険の言葉を後から覚えさせるのではなく、現場で実際に交わされたやり取りを学習素材にしたことで、日常的に使われる言い回しや照会の型がAI側に取り込まれます。さらに、履歴を学習した検索AIで関連する事例を絞り込み、そのうえで生成AIに回答文を組ませる多段構えにした点が効いています。探す工程と書く工程を分けたことで、生成AIが白紙から作文する余地が狭まり、根拠となる過去の事例に沿った回答へ寄せやすくなる構造です。

AI機能を新しいツールとして切り出さず、既存の代理店向け照会応答システムの中へ直接組み込んだ判断も、定着を左右する分かれ目でした。別画面のツールを立ち上げれば、社員は従来の画面とAIの画面を行き来することになり、使うかどうかがその人の意欲次第になってしまいます。操作を直感的な範囲に絞り込み、日常の業務動線の上にAIを置く設計であれば、デジタルに強い一部の社員だけの道具にはなりません。

生成された回答例を必ず社員が確認し、必要に応じて手を入れてから代理店へ返すというフローの設計も見逃せません。保険の照会は回答内容がそのまま契約者への説明につながるため、AIが事実と異なる内容を作り出した場合の影響が小さくないからです。AIの役割を下書きづくりまでと定め、最終的な判断と責任を人の側に残した線引きが、精度をまだ読み切れない段階から実務に載せることを可能にしたと考えられます。