AI活用事例サーチ

オペレーター支援のAI活用事例・導入事例

オペレーター支援に関するAI活用事例・導入事例を紹介。具体的な導入効果や、活用されているAI技術を詳しく解説しています。オペレーター支援の課題解決に役立つ事例検索はWarpBiz。

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オペレーター支援
WarpBiz Pickup
社内文書の検索や資料作成を生成AIで効率化し、作業時間を約30%短縮社内文書の検索や資料作成を生成AIで効率化し、作業時間を約30%短縮
金融・保険
WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年12月|2026.06.02 最終更新
社内文書の検索や資料作成を生成AIで効率化し、作業時間を約30%短縮
#生成AI
#業務効率化
#DX
#コールセンター
#社内データ検索

【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。


ボストン コンサルティング グループ
導入:アフラック生命保険
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複雑化する電話応対を音声認識AIで支援し、クレーム未然防止と品質向上を実現複雑化する電話応対を音声認識AIで支援し、クレーム未然防止と品質向上を実現
金融・保険
WarpBiz Pickup
実施時期: 2024年10月|2026.06.02 最終更新
複雑化する電話応対を音声認識AIで支援し、クレーム未然防止と品質向上を実現
#コンタクトセンター
#音声認識AI
#業務効率化
#応対品質向上
#クレーム防止

【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。


株式会社PKSHA Technology
導入:株式会社北國銀行
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増加する顧客からのメール対応を生成AIで効率化し、回答品質の平準化を実現増加する顧客からのメール対応を生成AIで効率化し、回答品質の平準化を実現
金融・保険
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実施時期: 2024年09月|2026.06.02 最終更新
増加する顧客からのメール対応を生成AIで効率化し、回答品質の平準化を実現
#生成AI
#カスタマーサポート
#業務効率化
#ハルシネーション対策
#金融業界

【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。


ソニー銀行株式会社
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専門用語の多い照会対応をAIで効率化し、回答時間を約4割削減専門用語の多い照会対応をAIで効率化し、回答時間を約4割削減
金融・保険
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実施時期: 2024年11月|2026.06.02 最終更新
専門用語の多い照会対応をAIで効率化し、回答時間を約4割削減
#生成AI
#LLM
#照会応答
#業務効率化
#カスタマーサポート
企業規模: 1,000人以上

【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。


株式会社PKSHA Technology
導入:東京海上日動火災保険株式会社
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コールセンターの後処理をAIで自動化し、作業時間を3分の2に短縮コールセンターの後処理をAIで自動化し、作業時間を3分の2に短縮
金融・保険
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実施時期: 2024年09月|2026.06.02 最終更新
コールセンターの後処理をAIで自動化し、作業時間を3分の2に短縮
#コールセンター
#生成AI
#業務効率化
#ナレッジ検索
#後処理短縮

【成果】 生成AIを活用した「照会サポート」の導入により、当初50%だったAIの正答率はPoCを経て80〜90%まで大幅に向上しました。オペレーターが短時間で適切な案内を行えるようになったことで、管理者へのエスカレーション回数が減少し、管理者1名で6名のオペレーターを管理できる体制の実現が見込まれています。 また、応答記録の自動生成機能により、これまで9分かかっていた後処理時間が6分へと短縮され、コールセンター全体の生産性が大きく向上する成果を得ています。同社は今後、CRMシステムや音声認識技術との連携を進め、将来的にはボイスボットを活用した自動応答による次世代のコールセンター構築を目指すとしています。


日本アイ・ビー・エム株式会社
導入:はなさく生命保険株式会社
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電話対応後の要約作業をAIで自動化し、事務処理時間を最大54%削減電話対応後の要約作業をAIで自動化し、事務処理時間を最大54%削減
ビジネスサポートサービス
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実施時期: 2023年09月|2026.06.02 最終更新
電話対応後の要約作業をAIで自動化し、事務処理時間を最大54%削減
#コンタクトセンター
#通話要約
#生成AI
#GPT-4
#業務効率化

【成果】 2023年5月から8月にかけて実施された実証実験では、後処理時間が長い「お問い合わせ」「ご意見・ご要望」「介助申込」の3つの業務領域において、事後処理時間を18%から54%効率化できることが確認されました。 現場のオペレーターからも「簡単な内容はほとんど手直しなしで反映される」「とりとめのない内容をうまくまとめてくれる」といった高く評価する声が寄せられています。この結果を受け、同年9月より実業務への正式導入が開始されており、今後はコンタクトセンターの標準的な業務フロー全体へのAI適用や、他領域への展開も視野に入れた取り組みが進められています。


株式会社ELYZA
導入:株式会社JR西日本カスタマーリレーションズ
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