顧客対応・サポートのAI活用事例

【成果】 開発された「投資相談AIアバター」は、2024年1月に開催された「楽天証券 新春講演会2024」にて来場者に初披露され、新たなAI体験として提供されました。NVIDIA ACEを活用した会話型相互コミュニケーションが可能なAIアバターサービスの個人向け開発は、日本初の取り組みとなります。 今後は顧客への正式提供を目指しており、投資に関する疑問をアバターを通じて直感的に解決できる環境の構築が進められています。

【成果】 本サービスの導入により、顧客自身がサイト内から情報を探し出す手間が大幅に省かれ、求めている情報へスムーズにアクセスできる環境が整いました。個人情報を明かすことなく、24時間いつでも専属アシスタントのように疑問を解決できるため、顧客サービスの質が大きく向上しています。 今後は、顧客ごとの多様な疑問や相談内容により的確に応えられるよう、生成AIの精度向上と研究を継続し、2024年春を目途に正式版への移行を目指すとしています。

【成果】 「問診生成AI」の導入により、診察時の症状ヒアリングに要する時間を最大25％軽減し、より深い対話や治療方針の検討に時間を充てることが期待されています。「看護音声入力生成AI」については、従来の手入力との比較検証を実施した結果、記録に要する時間が約40％短縮されました。また、約8割の記録で「AIを用いた方が優れている」との評価を得ています。これにより、看護カンファレンス（1日1病棟17分）や電話サポート（1日1人2分）の記録時間を約40％削減する目標を掲げています。 今後は、対話型疾患説明生成AIの他科展開や、書類作成・サマリー作成支援AIの導入など、さらなる機能拡張を予定しています。

【成果】 導入から1年間で、全社員合計で18.6万時間の労働時間削減を達成しました。1回あたりの利用で平均約20分の業務短縮につながっており、検索エンジン代わりの単純な用途から、戦略策定や商品企画といった高度な活用へと社員のAIスキルも向上しています。 また、懸念されていた情報漏洩や著作権侵害などの問題も一切発生していません。品質管理領域に特化したAI機能についても、社員から5点満点中3.5点という高い評価を獲得しています。今後は、自社データを構造的に整備する「パナソニック コネクトコーパス」の構築を進め、人事や社内ITサポートなどより幅広い業務領域への展開を目指すとしています。

【成果】 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。

【成果】 実証実験を通じて経過記録業務の自動化における有効性が確認できたため、一部の保険金お支払センターにて本システムの先行導入が開始されました。 記録業務の大幅な効率化により創出された時間を活用し、顧客対応のさらなる充実と事故対応の品質向上が期待されています。今後は導入の効果やリスクを検証しながら段階的に適用範囲を拡大し、2024年内には全国の保険金お支払センターでの利用開始を目指しています。 また、より損害保険業界に特化したLLM（大規模言語モデル）の導入も検討していく予定です。

【成果】 「JAL-AI」の導入により、2024年度には実質100%の間接部門社員が同ツールを利用するまでに普及し、社内業務の効率化に大きく貢献しています。 さらに、この基盤を応用して空港業務に特化した「空港JAL-AI」も新たにリリースされました。現在、チェックインカウンター等での危険物検索、イレギュラーアナウンス文章生成、ラウンジ入場条件検索などのアプリとして活用されています。 実証実験のアンケートでは、グランドスタッフの90%以上が「お客さまへの回答速度が向上した」「アナウンス文章の作成速度が向上した」と回答し、ラウンジスタッフの70%以上からも回答速度の向上が評価されるなど、現場のサービス品質向上に直結する成果を上げています。今後は、一つのインターフェースでさまざまな業務に使えるAIの実現を目指し、APIを介した業務システム連携や社内ポータル情報のクローリングなど、さらなる進化が予定されています。

【成果】 ツールの導入により、膨大なテンプレートの検索が容易になったことで、2024年4月入社の新人が早期に業務デビューを果たしました。 新人がベテランを超える数の問い合わせメールに対応できるようになるなど、早期戦力化に大きく貢献しています。業務品質の担保とスピードの維持が実現されつつあり、今後は自動化によって創出された時間を活用し、顧客一人ひとりに寄り添った「人間味のある一言」を添えるなど、さらなる顧客満足度の向上を目指していくとしています。

【成果】 実証実験を通じてAIの学習を繰り返した結果、通話動作の検知率は約85％まで向上しました。一方で、利用者が警告表示画面に気づく割合の向上が課題として浮き彫りになりました。この結果を踏まえ、警告画面と音声をリニューアルした上で、対象となるATMへの全国展開を順次進めることが決定しました。

【成果】 2024年4月時点で、全社員の約50％が「Aflac Assist」を使用しており、監査部門では使用率100％、コーポレート部門でも70％以上を達成しました。コールセンターのオペレーターの応答時における資料検索時間は、従来比で約30％短縮されています。また、社内アンケートでは、社員の資料作成時間も30～40％短縮されたという結果が出ています。 業務効率化によって創出された時間を、営業や新商品開発、顧客と向き合う時間に充てることが期待されています。

【成果】 AIによるリアルタイムの書き起こし機能により、オペレーターは手書きメモを取る必要がなくなり、顧客との対話に集中できる環境が整いました。不必要な聞き返しや質問の重複が減少し、スムーズな応対が実現しています。 また、SVはアラート機能を活用することで、クレームやトラブルの予兆を早期に発見し、迅速にサポートへ入れる体制が確立されました。副次的な効果として、自身の応対内容がテキストとして可視化されたことで、オペレーターがより丁寧な言葉遣いや伝わりやすい話し方を意識するようになり、自発的な応対品質の向上につながっています。

【成果】 生成された回答テンプレートは実際のカスタマーセンター業務で利用が開始されており、安全性を担保しながら対応業務の効率化と品質の平準化が進められています。今後は、生成AIのハルシネーションをさらに軽減させる技術開発を継続し、最終的にはメール回答の完全な自動生成の実現を目指していくとしています。

【成果】 試験運用において自動車保険に係る照会を対象に検証した結果、高い精度が認められました。その後、対象商品を火災保険や傷害保険等にも拡大して検証を行ったところ、約8〜9割のケースで「AI Search Pro」の有用性が確認されました。 定量的な成果として、社員が1件あたりの回答作成に要する時間が約4割削減されるという大きな業務効率化を実現しています。この結果を受け、全営業部店および代理店ヘルプデスク等への本格導入が開始されました。今後は、コンタクトセンターにおける照会応答業務への転用や、グループ会社への横展開を通じて、さらなるシナジー創出を目指していくとしています。

【成果】 これまでのチャットボットは1日あたりの利用が100件未満にとどまっていましたが、新システムの搭載開始後3日間で1日450件へと大幅な利用増を記録しました。無人で24時間365日、旅行者の言語に合わせた対応が可能となり、利便性の向上に貢献しています。 また、本取り組みは複数のメディアで紹介され、他の観光局からも問い合わせが寄せられるなど、業界内で高い評価を獲得しています。

【成果】 24時間365日の自動受付が可能となり、夜間や土日など営業時間外の申し込みに対応できるようになったことで、顧客の利便性が大きく向上しました。導入初年度でありながら、控除証明書の再発行件数の25%を「MOBI VOICE」で対応することに成功しています。 受電したうちの65%で再発行手続きを完了でき、そのうちの約6割は人の手を介さずに処理を終えています。当日受け付けた依頼をその日のうちに発行できるスピード感を実現し、繁忙期におけるオペレーターの心理的・物理的な負担軽減に大きく貢献しています。今後は住所変更やあふれ呼の一次対応など、活用シーンの拡大を見据えています。