【保険業界の実例公開】電話対応のひっ迫をAIで解消。属人化しないナレッジ構築術

電話対応の「リアルな痛み」：手作業と属人化が招く現場の疲弊

職員の「手作業による業務負荷」と「電話対応のひっ迫」がAI導入の起爆剤となった。
AIチャットボット導入というと、まず「顧客対応の自動化」が目的だと思われがちです。しかし、保険業務の現場で最初に直面していたのは、外からだけでなく内側からの「業務負荷」でした。

現場の苦労話

「私たちは当時、電話対応のひっ迫や訪問営業を中心とした手作業による業務負荷を大きな課題として感じていました。まずは社内で職員が抱えている困りごとを軽くしよう、というのが導入のスタート地点です。」
この言葉が示すように、AI導入の初手は「社内向け」の課題解決でした。日常的な問い合わせ対応が特定の人に集中し、ナレッジが属人化することで、業務が滞り、職員の疲弊を招いていました。この現場担当者しか知らない「ドロドロした苦労」こそが、AIを導入し、知識を体系化しなければならないという強い動機になったのです。

解決策の選定基準：「法的リスク」と「カスタマイズ性」の両立

汎用AIではなく、保険業務特有のルールを扱える品質管理体制とカスタマイズ性を決め手に「AIさくらさん」を選定した。
数あるAIソリューションの中から、現場のニーズを満たし、さらに保険業務特有のリスクに対応できるAIを選ぶ必要がありました。その選定基準をご説明します。

保険業務で「汎用AI」が使えない理由

特に保険業界では、回答の「正確性」がコンプライアンスや法的リスクに直結します。汎用的なAIでは対応が難しい、細部にわたるルールが存在します。
「保険業務には細かなチェックリストやNGラインが数多くあり、それを正しく理解して対応してくれるかどうかは非常に重要です。汎用AIが増えてきた今だからこそ、業務特有のルールを正しく扱えるAIの価値がより高まっていると感じています。」
こうした業務特有のルールをAIに確実に学習させるため、「AIさくらさん」のような細かくカスタマイズできるソリューションが決め手となりました。さらに、導入実績、特に鉄道会社など他業種での実績があったことも、品質管理に対する安心感につながっています。
以下に、AIさくらさんを選んだ際の具体的な選定ポイントをまとめます。

ナレッジ蓄積の成功ステップ「社内から社外へ」の展開戦略

AI活用を社内ナレッジの整理から開始し、現場に余裕を生み出し、最終的にお客様対応の品質向上につなげた。
AI導入によって現場がどのように変わったか、その成功は3つのステップで実現されています。これは、現場の負荷を段階的に軽減し、ナレッジを属人化させないための戦略的な展開でした。

Step 1　ナレッジの整理と社内利用の徹底

AI導入過程で、まず社内に蓄積されていたナレッジやFAQを**「法的正しさ」**を基準に整理し直しました。これにより、AIが回答できる質問が明確になり、担当者間の回答ブレがなくなりました。

Step 2　現場の余裕創出（電話対応負荷の軽減）

AIが社内ナレッジを参照するようになったことで、職員が抱えていた「電話対応のひっ迫」が劇的に改善しました。結果として、社内問い合わせ対応時間が週に〇〇時間削減（この部分はインタビュー元の数値が確認でき次第追記）などの定量的効果が生まれています。

Step 3　お客様対応への展開と品質向上

現場に余裕が生まれたことで、本来注力すべきお客様一人ひとりへの丁寧な対応に時間を割けるようになりました。

「こうした『社内から社外へ』というステップを踏むことで、現場に余裕が生まれ、その分お客様一人ひとりに丁寧に向き合える時間が増えていくと考えています」
AIはナレッジのインフラとなり、人間にしかできない、共感や機微の理解が必要な高度な業務に注力できる環境が整ったのです。

保険業界の最前線が望むAIの未来、弁護士のような第三者視点

その後に現場の担当者が抱える次の課題は「AIが回答した内容の正誤判定」です。将来的には、人間が介在しなくても、その回答が法的に問題ないかを第三者視点で保証してくれる仕組みが求められています。
「弁護士のように第三者視点で回答の正誤を判定してくれる仕組みがあると理想だと感じています。『この回答は法的に問題ありません』と保証された形でAIが回答できれば、お客様にとってもより安心して使える存在になるのではないかと思っています。」
この期待は、AIが単なる自動化ツールから、コンプライアンスを担保するリスク管理ツールへと進化していく、最前線の声と言えるでしょう。