三菱UFJ信託銀行の金融市場取引業務において、生成AIプロダクト「Kasanare」の活用により社内問い合わせ対応…

Generative AIの社会実装を加速するカサナレ株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役：安田 喬一）は、三菱UFJ信託銀行（本社：東京都千代田区、取締役社長：長島 巌）との共同検証を実施し、三菱UFJ信託銀行で使用されるシステムの仕様書や業務マニュアルを生成AIに読み込ませることで、専門部署への問い合わせ対応を一部自動化し、対応時間の削減を実現しました。

検証プロジェクトでの結果を受けて2024年4月から正式な業務利用がスタートし、

担当部署の対応時間を50%削減

しました。このユースケースを他の社内領域に広げていくことで、年間数十万時間以上の効率化が見込まれています。

▽取り組みの背景

一般的に信託銀行では、専門性の高い業務が多岐にわたっており、社内外からの問い合わせ対応にも高度な専門知識が求められます。そのため、情報検索及び問い合わせ対応に膨大な時間がかかることから、AI技術による解決を模索していました。

▽プロジェクトの概要と成果

従来の方法では回答精度向上が困難であった金融機関特有の高難易度情報を、カサナレの生成AI技術により適切に対応できることを示しました。

三菱UFJ信託専用の

RAGアルゴリズム

を開発


専門的な金融知識、業務知識が求められる問い合わせ対応に対して、システムの仕様書や業務マニュアル、FAQを生成AIに読み込ませ、行内での問い合わせ対応を自動化。

PoCでは

90%以上の正答率

を達成


本技術を活用することで高度な金融知識が必要とされる問い合わせにも正確に対応できることを確認。2024年4月から業務利用を開始。

担当部署の工数を

50%削減



行内には問い合わせ対応が多くあり、他の領域に広げていくことができれば年間数十万時間以上の効率化が見込める。

▽「正答率」について

正答率とは、生成AIがユーザーの問い合わせに対して正確な回答を提供する割合を示す指標です。本プロジェクトにおいては、RAG技術を活用することで90%以上の極めて高い正答率を達成し、高度な金融知識が必要とされる問い合わせにも正確に対応することが確認されました。

特筆すべきは、この高い正答率がクエリの品質や複雑性に依存していない点です。カサナレの高度なアルゴリズムと豊富なデータセットによって、どのようなクエリに対しても一貫して高い正確性を維持しています。

「現時点で正しくなかった回答」は弊社独自のフィードバックループによる修正システムにより、精度が向上しつづける仕組みを構築しています。

▽三菱UFJ信託銀行様コメント

本プロジェクトにおいてカサナレを選定した理由は、精度、データ整備、システム運用まで任せられる点にあります。

①圧倒的な精度


カサナレは、1か月で成果を出せるとの強い自信を示し、本格的な取り組みの前に試験的な1か月間の委託を実施しました。その結果、期待以上の精度を達成しました。


②業務特性に応じたデータ整備


生成AI導入において、当行では如何にデータ整備するかが重要と考えていました。多くのAI企業がアルゴリズム構築を重視する中、カサナレはアルゴリズムだけでなく、データと業務の特性に応じたデータ整備に重点を置いており、この点で当行の考えと一致しました。


③システム運用まで任せられる


PoCで終わるのではなく、システムの保守運用までワンストップで任せられる点が、プロジェクトの進行速度を加速させ、コスト抑制にも寄与しました。

▽今後の展望

問い合わせ対応のために整備したデータ群は、問い合わせ対応の自動化だけでなく、今後のAIエージェント構築や新たなユーザー体験の実現にも活用していく予定です。問い合わせ対応の効率化を通じてデータ整備を進め、新たな価値を創造していきます。

「Kasanare」について

Kasanareは、生成AIの性能を向上させるプロフェッショナルSaaSです。

回答の正確性が求められるなど、高精度な出力が必要となるLLM活用のシーンに特化しています。

・社内ヘルプデスクや社内研修といった社内効率化

・コールセンターやFAQシステムといった業務の効率化

・イベントや商業施設のコンシェルジュ的な接客自動化

「生成AI×DX」の推進において、国内トップクラスの信頼と実績を積み上げています。

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