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公開：2024-12-20

カラクリと東京海上日動が生成AIを活用した照会応答業務の実証実験を開始、代理店支援の効率化を推進

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• カラクリ社と東京海上日動が生成AIを活用した実証実験を開始
• 代理店照会応答業務の自動化と効率化を目指す
• 4つの要素で業務高度化を実現へ

カラクリと東京海上日動による生成AI活用の実証実験

カラクリ株式会社は東京海上日動火災保険株式会社と協働で、代理店からの照会応答業務の高度化を目指した実証実験を2024年12月19日に開始した。生成AIと独自AIを活用することで、1日数千件に及ぶ問い合わせに対する担当振り分けの自動化やFAQ作成などの業務効率化を実現する取り組みとなっている。^[1]

東京海上日動では照会内容の理解や回答準備に時間を要することが顧客満足度向上における課題となっていた。生成AIを活用することで業務の迅速化を進めており、より効率的な体制構築と適切なデータ整備の必要性から、顧客対応領域で豊富な実績を持つカラクリと実証実験を行うこととなった。

生成AIのより効果的な活用に向けて、データを適切な形に整備する要約、最適な担当者への振り分け、基盤となるデータベース拡充に向けたFAQ生成、分析の4要素について実証実験を進めていく。これらの要素が連動することで照会応答業務全般のさらなる効率化が期待されている。

生成AI活用実証実験の概要

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RAGについて

RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略称で、生成AIの応答精度を向上させるための技術的アプローチを指す。以下のような特徴が挙げられる。

• 既存のデータベースから関連情報を検索して活用
• AIの応答に信頼性の高い情報を組み込む
• 企業固有の知識を効率的に活用可能

カラクリと東京海上日動の実証実験では、RAGを活用することで照会データの判読性を高め、より正確な回答生成を目指している。代理店からの問い合わせに対して、マニュアルや過去の照会応答データから最適な情報を抽出し、AIによる回答の質を向上させることが可能となる。

生成AIを活用した照会応答業務の高度化に関する考察

生成AIと独自AIを組み合わせた照会応答業務の自動化は、保険業界のデジタルトランスフォーメーションを加速させる重要な取り組みとなっている。特にデータの要約技術とRAGの組み合わせによって、AIの判読性と応答精度が向上し、より正確で迅速な顧客対応が実現できるようになるだろう。

今後は生成AIの活用範囲をさらに拡大し、より複雑な問い合わせにも対応できる体制の構築が求められる。一方で、AIによる自動化と人的対応のバランスを適切に保ち、顧客満足度を維持しながら業務効率化を進めていく必要があるだろう。

代理店支援の観点からは、問い合わせ傾向の分析結果を活用した効果的な教育プログラムの開発が期待される。生成AIを活用した支援レポートや勉強会の企画によって、代理店の対応力向上と顧客満足度の向上を両立させることができるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「カラクリ、東京海上日動と生成AIを活用した照会応答領域高度化の実証実験を開始 | カラクリ株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000104.000025663.html, (参照 24-12-20).

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