損害保険ジャパン日本興亜で、グルーヴノーツのAIエンジンを活用した代理店向けナレッジ検索システムが稼働

PR TIMES 株式会社グルーヴノーツ

日々寄せられる質問にAIが即時回答。問い合わせ対応業務の高品質化、生産性向上を目指す
福岡発AIベンチャーの株式会社グルーヴノーツ(本社:福岡県福岡市、代表取締役社長:最首英裕、以下 グルーヴノーツ)は、損害保険ジャパン日本興亜株式会社(本社:東京都新宿区、取締役社長:西澤敬二、以下 損害保険ジャパン日本興亜)より、クラウドAIサービス「MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)」の文書検索エンジンをご採用いただきました。本検索システムは、2019年10月15日より本番運用を開始し、順次全国の代理店へ導入されます。


照会業務が大幅に効率化。先行導入した営業店向けナレッジ検索システムにおけるAIの実用性を高く評価

損害保険ジャパン日本興亜は、SOMPOホールディングスグループの中核会社として、国内損保事業を展開しています。お客さまの安心・安全・健康に資する最高品質のサービスの提供」を実現していくため、お客さまニーズの変化をとらえ、既存事業の成長と新たな価値創造に向けたイノベーションを積極的に進めています。

損害保険ジャパン日本興亜では、お客さまの課題に対して迅速かつ丁寧で適切なアドバイスやご説明を行い、最適なサービスを提供するため、多岐にわたる保険商品・サービスに対応するコンテンツ、例えば、事故・保険金の各種手続き、関連法律・税務、販売方法に至るまで、様々な規程・マニュアル類・FAQ・ナレッジ等をきめ細やかに整備し、営業店・代理店に提供しています。一方で、そうした各種コンテンツの中から、営業店・代理店がお客さまからの照会に応じた最適な回答を見つけ出すためには、検索システムの高度化・効率化や適切な情報更新が求められていました。

そこで、照会対応の質的進化を実現すべく、2018年4月より全国の営業店向けに展開するナレッジ検索システムを「MAGELLAN BLOCKS」の文書検索エンジンを組み込んだ新システム(以下、「教えて!SOMPO」)に刷新しました。「MAGELLAN BLOCKS」により、その検索精度は実証段階ですでに80%を超えるなど、質問者が求める情報を一覧表示できるようになったことで、お客さまに回答するまでにかかる業務時間の大幅な効率化を実現しました。

代理店が日々利用するナレッジ検索システムへもAI導入を決定

「教えて!SOMPO」の利用を代理店向けに拡大することにより、お客さま対応の迅速化、照会対応業務の時間削減が期待されます。また、ナレッジ共有によるノウハウ習得効果も得られると考えられます。
▶︎ 損害保険ジャパン日本興亜株式会社 営業企画部 業務システム推進室 横山厚宏様からのコメント
“「教えて!SOMPO」の検索対象となるコンテンツは、保険募集・契約管理に関わる規程や業務マニュアルに留まらず、日々の代理店と営業店の業務上の課題とその解決方法のデータセットの組み合わせが含まれます。これらの情報が営業活動にとって重要なナレッジとして活用されるようになり、結果として、お客さまや代理店の課題解決力(現場力)と業務効率の向上につながると考えています。

代理店が必要とする情報を適切に表示するためには、「MAGELLAN BLOCKS」のAIを活用することが重要であり、今後もグルーヴノーツをAIパートナーに、活用推進や他の業務等への展開を進め、新たな顧客体験の創出に取り組んでいきたいと考えています。”


グルーヴノーツは、今後も「MAGELLAN BLOCKS」のAI技術や量子コンピュータ技術の活用、コンサルティングによる実用的な知見の提供を通じて、同社の各事業部門における業務効率化、新たなお客さま接点の構築、AIマーケティングの支援等に取り組んでまいります。

「MAGELLAN BLOCKS」の文書検索エンジンについて

高度な自然言語処理技術を活用して独自に開発した文書検索エンジンは、言葉の特徴ではなく、文章全体の特徴をベクトル化します。これにより、問い合わせに対して意味的に近い文章を瞬時に見つけることが可能になりました。質問者は日常的に使う自然な言葉で問い合わせを行うだけで、適切な回答を検索することができます。


株式会社グルーヴノーツについて

グルーヴノーツは、ビジネス現場で活用できる人工知能(AI)を目指して、クラウドAIサービス「MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)」の開発やAI活用コンサルティングを行う、福岡発のテクノロジーカンパニーです。世界で初めて、量子コンピューティング技術の商用サービス化に成功*。独自開発したAI(機械学習・深層学習)と量子コンピュータを搭載した「MAGELLAN BLOCKS」は、数値/画像/文書等の様々なデータをもとに、AIの高精度な予測と、量子コンピュータの組合せ最適化によって、複雑なビジネス課題に対して解を導き出すことが可能です。
*2019年3月時点、D-Wave社調べ。
https://www.groovenauts.jp
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