三井住友カードがAIを活用しコンタクトセンター業務を高度化

FAQを追加・修正し85％の正答率を確保

三井住友カードはVpass上にFAQを掲載し、顧客が閲覧できるようにしている。このプロジェクトがスタートした当時は、およそ2000件程度のFAQが整備されていたという。

ただ、それだけではコールセンターで実用に供するには足りないと判断し、新たに1000件程度のFAQを作成し、合わせて3000件のFAQをRAGに検索させるようにした。

「人が読みやすいものは、生成AIも読みやすいというアドバイスを受け、人が読みやすいように段落を設けるなど、文章形式も工夫を行った。画像は読み込めないので、文章化する作業も必要だった」（小野氏）という。

そして、生成AIを導入してからも、FAQを追加しており、その数は現在6000件に達した。運用を始めてから約倍の数になったわけだ。

既存のFAQを改善したものもあるので、相当手を加えたといえるだろう。「FAQの追加・修正を行う選任担当者を配置し、かなり力を注いできた」（小野氏）という。

その結果、リリース直後の正答率は45％だったものが、足元では85％にまで高まった。当初は、80％程度に高めることを目標にしていたので、想定以上の成果を出せたといえるだろう。

生成AIのバージョンアップでレスポンス速度が劇的に改善

ここで、生成AIを活用した顧客対応のフローを見てみよう。メールの場合は、顧客がメールフォームに書き込んだ質問をオペレーターがイライザのプラットフォーム上で生成AIに対するプロンプトの一部としてテキストを貼り付ける。

するとRAGが例えば、「紛失」「引っ越し」といったキーワードを基にして、FAQを検索。最も関連度の高いと思われる情報を抽出して生成AIに連携し、生成AIが回答案を作成する。

その回答案をオペレーターが確認し、正しければ、テキストをメールに張り付けて、質問者に送信する。修正が必要であれば、修正後にメールにして送る仕組みだ。チャットも同じ流れだ。

RAGを活用した生成AIの導入は24年6月に始まったが、当初はメールだけが対象だった。メールの場合は顧客が質問を書き込んでから回答するまで、さほど即時性は求められないからだ。

オペレーターが質問をインプットしてから回答までに要する時間は1分弱だったという。メールの場合は十分なスピードといえるだろう。

ただ、24年12月に運用を始めたチャットでは、1分弱というタイムラグは、顧客体験を考えると、やや厳しいものがあった。

オペレーターも1分間何もせずに、生成AIの回答案を待つとなると効率が悪いので、生成AIを利用せずに、自分で調べて回答することが多かったという。生成AIの利用件数は少ない状態が続いた。

だが、25年5月に生成AIのバージョンアップが行われたことで、状況は劇的に改善する。処理速度が大幅にアップしたことで、10秒前後で回答案が得られるようになったのだ。

そうなると、オペレーターも積極的に生成AIを利用するようになった。ちなみに、現在使用しているのはGPT-4oだ。