2種類の生成AIチャットで金融サービスの顧客体験を刷新

清水「これまで主流だったルールベース型のFAQチャットは、あらかじめ想定した質問には対応できる一方で、表現が少し変わるだけで必要な情報にたどり着けないという課題がありました。利用者が入力する言葉は必ずしも登録済みの質問文と一致せず、言い回しや前提条件が異なる場合には、適切な回答候補を提示しにくい状況でした。特に金融サービスでは、口座開設、各種手続き、NISA制度、オンライントレードの操作、従業員持株会、ライフプラン、資産運用の考え方など、問い合わせテーマが多岐にわたります。利用者の知識量や質問の粒度もさまざまであるため、定型的なシナリオだけでは十分な自己解決を支援しづらいという課題がありました。結果として、必要な情報にたどり着けない利用者が電話やメールで問い合わせることになり、顧客体験の低下やコンタクトセンターの負荷増加につながる可能性がありました。」

松井「1つ目の『大和証券生成AIチャット』では、大和証券ホームページ上の『よくあるご質問』や、オンライントレードヘルプ＆マニュアルなどの情報をRAG（Retrieval-Augmented Generation）として整備し、生成AIが質問の意図に応じて関連情報を検索・要約しながら回答する仕組みを構築しました。従来のAIチャットと比べて取り扱うデータ量を大幅に増やし、複数ページにまたがる情報もまとめて案内できるようにしました。回答には図や表を活用し、根拠となるFAQページや関連マニュアルへのリンクも提示することで、利用者が内容を確認しながら理解を深められる構成としています。」

及川「2つのチャット開発にはアジャイル開発体制を取り入れ、短期間でプロトタイプを立ち上げながら継続的な改善を実施しました。両チャットにおいて、利用者の質問に関連性の高い質問をAIが提示する機能を備えており、回答が利用者の質問意図とずれた場合でも、次の質問を選択できるようにしています。表や画像も活用した分かりやすい回答表現や、質問しやすいインターフェース設計により、利用者が必要な情報に到達しやすい体験の実現を目指しました。」

林「本サービスの構築には、Microsoft Azureを利用しました。サーバ管理の手間を削減すると同時に、利用状況にあわせた柔軟なリソース確保によるサービス安定性のため、主にサーバレスのPaaSを活用した構成としました。チャットの機能提供にはAzure App Service（※１）、チャットの回答生成に利用するAIモデルにはAzure OpenAI Service（※２）上のGPTモデル（※３）を利用しています。回答生成の元となるFAQデータは、大和証券の担当者が管理者画面からアップロードできるようにしています。あわせて、大和証券のホームページ上に掲載されているオンライントレードの利用マニュアルもクローリングして取得し、Azure AI Search（※４）上にRAGのインデックスとしてデータを整備しています。また、利用状況の把握・改善に必要な情報を、社内規程等に基づき適切に管理・活用できる仕組みも備えています。」

菅野「『大和証券生成AIチャット』の導入により、従来のルールベース型チャットと比べて、利用者の質問意図に沿った回答を返せるケースが増えました。複数ページにまたがる情報をまとめて案内し、図表や根拠ページを交えて説明できるようになったことで、必要な情報への到達をより自然に支援できるようになり、自己解決の促進と顧客体験の向上につながっています。さらに、本AIチャットのリリース直前に二段階認証の導入に伴う問い合わせが増加した際にも、関連質問に対応したことで、電話やメールによる問い合わせの一部を吸収し、コンタクトセンターの負荷軽減にも貢献しました。」

林「今後は、本取り組みで得られた技術力とノウハウを活かし、生成AIチャットを単なるFAQの代替にとどめることなく、より高度な顧客対応や多様なサービス接点へと発展させていきます。利用データやフィードバックを継続的に分析・反映し、回答精度や利便性をさらに高めるとともに、情報提供範囲の拡大やAI機能の高度化にも取り組みます。金融機関に求められる正確性・信頼性を維持しながら、生成AIを顧客体験向上の実践的な手段として磨き込み、今後も金融業界をはじめとするさまざまな分野で、サービス改善と新たな価値創出を推進していきます。」