AI導入検討の裏側には、現場が抱える深刻な「痛み」がありました。単なるコストカットではなく、従業員が疲弊している状況を解決したいという切実な思いがスタート地点でした。初期段階では、現場のオペレーション自動化が主眼でした。しかし、検証を進める中で、AIを単なる自動化ツールとして留めるのではなく、「社内に蓄積されるナレッジを整え、最終的にはお客様への対応にも活かせる可能性」が見えてきたと言います。
この「社内から社外へ」という段階を踏むことで、現場に余裕が生まれ、結果として「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」という、人間中心のメリットへと繋がると期待されています。
数多くのAIサービスを検討する中で、なぜ「AIさくらさん」のような特化型AIが選ばれたのでしょうか。保険・金融という専門性の高い業界では、特に次の3つの軸で汎用AIと特化型AIの間に大きな差が出ます。
まず、品質管理と運用面では、汎用AIは自由度が高い反面、誤情報の生成や回答の抜け漏れといったリスクを常に伴います。一方、特化型AIは業務ルールや回答基準を細かく設定でき、チェックリストやNGラインをあらかじめ組み込むことが可能です。そのため、品質のばらつきを抑え、安定した運用が実現できます。
次に、法的リスク担保の観点からは、汎用AIは生成した内容に対する保証がなく、誤った情報を案内してしまうリスクが避けられません。これに対して特化型AIは、「法的リスクを限定的に抑える」ことを前提に設計・運用できるため、コンプライアンス遵守が必須となる保険・金融領域に適しています。募集行為におけるリスクヘッジという点でも、特化型AIが優位です。
また、導入実績においても違いがあります。汎用AIは多様な分野で広く利用されているものの、業務用途としての精度の担保は利用者側に委ねられます。一方、特化型AIは 鉄道会社など他業種において「高品質な対話」を提供してきた運用実績があるため、導入前の安心材料が多く、安定した運用が期待できます。
選定の決め手となったのは、「品質管理体制の丁寧さ」と「業務に合わせて細かくカスタマイズできる点」でした。
保険業務は、金融商品取引法や保険業法など、細かなチェックリストやNGラインが存在します。汎用AIは幅広い質問に答えられるものの、これらの業務特有のルールや法的制約を正確に理解し、正しく対応できるかどうかが極めて重要になります。
この経験から、担当者は「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」と述べ、業界特化型の信頼性を強調しています。また、導入検討時に「鉄道会社をはじめとした他業種での実績があったこと」も、高品質な対話システムを求める上での大きな安心材料になったと言います。
AI導入は、現場の負荷を大幅に軽減し、現場職員がよりコアな業務に集中できる環境を生み出しました。しかし、その裏側で最も重視し、慎重に進められているのが「コンプライアンスの担保」です。
特に金融・保険分野は、コンプライアンスを少しでも逸脱すれば、企業の信頼を大きく損ないかねません。このため、導入企業は運用において次の点を最優先しています。
「私たちが最も重視しているのはコンプライアンスです。特に保険の募集行為に関わる部分には法的リスクが伴いますので、運用開始時からスクリプト内容を社内で慎重に確認し、『法的リスクが限定的であること』を担保しながら進めています」
これは、AIが生成する回答一つひとつを、社内の専門部署がチェックし、法的に問題がない状態にしてから顧客に提供するという、厳格な品質管理体制を敷いていることを示します。
今後のAIへの期待も、コンプライアンスの延長線上にあります。
回答者は、「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」と語っています。もし「この回答は法的に問題ありません」と保証された形でAIが回答できるようになれば、お客様にとってもより安心して使える存在となり、AIの提供価値がさらに高まると見込んでいます。
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
