日立、生成AIで回答精度を大幅向上 京葉銀行のコールセンターで検証

日立製作所は、京葉銀行のコールセンター業務で、独自の「ユーザー確認技術」を活用した生成AIの技術検証をした。

[小松恋，ITmedia]

　日立製作所は2025年5〜9月、京葉銀行のコールセンター業務で、日立独自の「ユーザー確認技術」を活用した生成AIの技術検証を実施した。検証の結果、回答精度は従来比で28％向上。AIによる応答品質の大幅な改善を確認した。

ユーザー確認技術を活用した生成AIの技術検証を実施（写真提供：ゲッティイメージズ）

あいまいな質問にも正確に応答　「ユーザー確認技術」とは？

　近年、金融機関では非対面での問い合わせが増加している。一方、オペレーターの人材不足は深刻化するばかりだ。業務効率化や負荷軽減が求められる中、業務の属人化によって対応品質にばらつきが生じ、待ち時間の長期化や誤回答による顧客満足度の低下も懸念されている。

　問い合わせ対応にはチャットボットの導入も進むものの、膨大な「よくある質問」などの項目整備が必要である点や複雑な言い回しへの対応が難しいのが課題だ。

　京葉銀行ではコールセンターでの問い合わせのうち、Webサイトで公開している情報に関しての問い合わせが相当数を占めていて、質問への回答精度の改善が急務となっていた。これらの課題に対し、日立は生成AIに「ユーザー確認技術」を組み合わせるアプローチを採用した。生成AIが質問内容を解釈する過程で情報が不十分な場合、自動的に確認質問を提示。質問の意図をより的確に引き出せるのが特徴だ。

ユーザー確認技術を活用して業務効率化や満足度向上を目指す（プレスリリースより）

　従来の生成AIでは、質問内容があいまいな場合や情報が不足している場合にハルシネーションのリスクがあった。ここで、ユーザー確認技術により不足する情報を補完して回答精度を高められるという。例えば、顧客が手数料を尋ねた際に、AIが「ATM利用手数料」か「振込手数料」かの選択肢を提示することによって、利用者の意図に沿った回答を導き出せる。

　検証では、京葉銀行のWebサイトで公開している情報を題材に、生成AIが正しい回答を作成できるかを検証した。従来型のRAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）による回答精度は58％だった。これに対し、ユーザー確認技術の適用によって正答率は86％に向上した。オペレーターの業務効率化や負荷軽減に加え、待ち時間の短縮による顧客満足度の向上も見込める。

　日立は今後、ユーザー確認技術を京葉銀行の実際のコールセンター業務に適用し、回答品質の均質化と応答スピードの最適化を図る方針だ。金融機関向けにユーザー確認技術を搭載した生成AIソリューションも展開。人材不足や属人化などの構造的課題の解決に商機を見いだしている。