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公開：2025-03-25

NECがOracle Database 23aiのAI Vector Searchを採用、NEORCのサポート業務効率化で対応時間20%以上短縮へ

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

• NECがOracle製品サポート業務にAI Vector Searchを採用
• 実証実験で問合せ対応時間が20%以上短縮可能と判明
• 2025年9月からNEORCで本稼働予定

NECがOracle Database 23aiのAI Vector Search採用でサポート業務を効率化

NECは2025年3月24日、Oracle製品のサポート業務を行うNECオラクル・レスポンス・センター（NEORC）においてOracle DatabaseのAI Vector Searchの採用を発表した。NEORCは年間約12,000件のOracle製品に関する問合せに対応しており、過去の類似案件の検索に時間がかかるという課題を抱えていた。^[1]

Oracle Database 23aiの新機能であるAI Vector Searchを活用し、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる検索拡張生成技術を用いた生成AIをサポート業務に適用する実証実験を実施した結果、生成AIによる回答案作成で調査時間が大幅に短縮された。問合せ対応時間全体で20%以上の短縮効果が見込めることが判明している。

この実証実験の結果を受けて、NECはNEORCサポート業務システムへのAI Vector Search採用を正式に決定した。新システムは2025年9月から本稼働を開始する予定で、Oracle製品サポートの効率化とサービス品質の向上を目指している。

AI Vector Searchによる業務効率化の概要

RAGについて

RAG（Retrieval Augmented Generation）とは、検索拡張生成技術のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 既存のデータベースから関連情報を検索・抽出して生成AIの回答を補強
• データの出典を明確にしながら高精度な回答を生成
• 最新の社内データを活用した正確な情報提供が可能

Oracle Database 23aiに実装されたAI Vector Searchは、RAGを実現するための重要な要素技術となっている。テキストデータの特徴をベクトル化して保存し、類似度に基づいた高速な検索を可能にすることで、NEORCのサポート業務における過去事例の検索効率を大幅に向上させている。

AI Vector Searchのサポート業務への活用に関する考察

AI Vector Searchの導入により、NEORCのサポートエンジニアは膨大な過去の問合せデータから最適な参照事例を素早く見つけ出すことが可能になった。生成AIと組み合わせることで回答案作成の効率も向上し、エンジニアはより付加価値の高い業務に時間を割くことができるようになるだろう。

今後の課題として、生成AIによる回答の品質管理や、システムの学習データの更新方法の確立が重要になってくる。特に新しい製品やバージョンに関する問合せへの対応では、最新の技術情報を適切にシステムに反映させる仕組みづくりが必要になってくるだろう。

将来的には、この取り組みで得られた知見を活かし、他のコンタクトセンター業務への展開も期待される。RAGとAI Vector Searchの組み合わせは、様々な業界のカスタマーサポート業務の効率化に貢献する可能性を秘めている。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「NEC、サポート業務の効率化に向けてオラクルのAI Vector Searchを採用 | 日本電気株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000886.000078149.html, (参照 25-03-25).
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2. NEC. https://jpn.nec.com/
3. Oracle. https://www.oracle.com/jp/

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