大手損保のDX推進担当・A氏へのインタビューから、現場の課題を突破し、月間200時間の工数削減を実現した「特化型AI」の活用術を解き明かします。
回答の「根拠（ソース）」が明示されるか：「約款 第〇条」と根拠を示せるかどうかが、法務監査の合否を分ける。
「嘘をつかない」制御がなされているか：外部知識を遮断し、自社データのみを参照する「RAG技術」の有無。
「データの断捨離」を支援する体制があるか：AIを導入する前の「ナレッジ整理」こそが、プロジェクト成功の8割を握る。
導入前の現場（カスタマーサポート部門）では、顧客からの複雑な問い合わせに対し、担当者が膨大な約款や細かな規定集を目視で確認していました。
課題の数値化：1件あたりの検索・確認に平均20分。チーム全体で月間600件の照会があり、約200時間が「書類をめくる時間」として消えていた。
現場の痛み：「間違った案内は業法違反（不実告知）になる」という強いプレッシャー。
DX担当のA氏は、「汎用AIは文章を作るのは早いが、約款の第何条に基づいているかという『根拠』を示せない。現場が求めていたのは、人間の最終判断を高速化する、根拠明示型のAIだった」と当時を振り返ります。
現代のAI活用において、最も重要なのは「役割分担」です。スピード重視のアイデア出しは汎用AI、正確性が命の実務回答は特化型AIという使い分けが不可欠です。
特徴：インターネット上の膨大な公開情報をベースに、あらゆる質問へ柔軟に回答できる。
メリット：アカウント作成後、すぐに使い始められる圧倒的な「手軽さ」がある。
課題（リスク）：
ハルシネーション：文脈は自然だが、事実と異なる「もっともらしい嘘」をつく。
根拠の不明確さ：回答の出典を示せないため、約款対応などの正確性が求められる業務には不向き。
精度調整の難しさ：ビジネス実務に耐えうる精度へカスタマイズすることが困難。
特徴：自社の約款やマニュアルなど、「信頼できる特定文書」のみを参照して回答を生成（RAG技術）。
メリット（信頼性）：
正確な回答：自社ルールに基づいた回答のみを行い、事実に基づかない回答を排除。
根拠の自動提示：「約款 第〇条」といった出典を明示でき、説明責任を果たせる。
高精度の運用：導入時に自社データの整理を行うことで、業務に即した高い再現性を実現。
課題（事前準備）：
データのクレンジング：導入前に自社データの整理・整形が必要となる。
汎用AI：要約、メールの下書き、ブレインストーミングなど。
特化型AI：契約照会、社内規定への回答、マニュアル検索、顧客サポートなど。
ビジネスの根幹、特に「正確さと信頼性」が問われる領域では、初期設定の手間をかけてでも、後者の**特化型AI（RAG構成）**を選択することが成功への最短ルートです。
特化型AIは導入してすぐに魔法のように動くわけではありません。A氏は、導入過程で最も苦労したのは「ナレッジの整備」だったと語ります。
「古い規程や重複したマニュアルが混在していると、AIも迷います。導入までの2ヶ月間、まずはAIに読み込ませるための『正解データ』を整理する、地道な作業が必要でした。しかし、このプロセスこそが、組織内のナレッジを最新化する絶好の機会となりました」
こうした導入時の「泥臭い整備」を支援するサポート体制の有無が、最終的な回答精度の80%を決定づけます。
導入効果は劇的でした。かつて1件あたり20分を要していた約款照会プロセスは、特化型AIの導入により平均2分（最短30秒）にまで短縮されました。
成果の定量化：
- 作業時間：20分/件 → 2分/件（90%削減）
- チーム全体の余剰時間：月間約180時間を創出
「浮いた時間を使い、今まで手が回らなかった『複雑な事案の精査』や『若手へのOJT』に時間を割けるようになりました。AIは単なる時短ツールではなく、組織の品質を高めるパートナーです」（損害サービス部・A氏）
AI導入の成否は、テクノロジーの先進性ではなく、いかにして「法的な正しさ」を担保できるかで決まります。
「自社の複雑な約款が本当にAIで読み取れるのか？」「導入コストと削減効果のシミュレーションが見たい」そんな実務担当者様へ。現在の課題がAIで解決可能か、専門家と一緒に整理してみませんか？
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。
