Generative AIの社会実装を加速するカサナレは2日、三菱UFJ信託銀行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たと発表した。

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る。

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る。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た。

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。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。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る。

「現時点で正しくなかった回答」は同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るという。

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