SBI 生命保険が、Amazon Kendra と生成 AI を使って文書検索ソリューションを開発し、セルフボットでコールセンターを効率化

SBI Insurance Group のグループ会社である SBI 生命保険は、人生の段階に応じて保険金額を変更できる低額の死亡保険プラン、複数の補償可能なリスクに対応する就業不能保険プラン、入院治療から在宅医療までをカバーする医療保険プランなどの商品を消費者に提供しています。同社はまた、金融機関に団体信用生命保険と団体信用就業不能保険を提供しています。

SBI 生命保険の情報システム部は、開発、保守、運用に加えてセキュリティ対応を担当しています。要件定義から社内運用まで、チームは業務を効率化するために社内で継続的にシステムを構築しています。

「コンプライアンスや新製品の開発に関しては、当社は既存のアプリケーションを変更して使用する傾向がありました」と、SBI 生命保険の取締役兼執行役員で情報システム部担当である池山徹氏は言います。「このアプローチは技術的負債を生み出しました。そこで、AWS を使用して新しいテクノロジープラットフォームにアプリケーションを移行することにしました」。

SBI 生命保険では、コールセンターの顧客サービスを強化し、オペレーターの研修期間を短縮する必要がありました。例えば、提供中止された生命保険商品に関する問い合わせには、オペレーターが回答しなければならない場合があります。SBI 生命保険には、10 年以上前に提供中止になった商品があり、それぞれに関連文書の種類と量が非常に多いため、これらの質問に迅速に答えることはオペレーターにとって課題でした。この状況により、オペレータートレーニングにはとても時間がかかっていました。

これらの課題を解決するために、情報システム部は、コールセンターの従業員が保険商品や保険契約に関する文書を簡単に検索できるソリューションの構築を開始しました。当初、チームはフルテキスト検索および分析エンジンである Amazon OpenSearch Service の使用を検討しました。

「私たちは、単なるキーワードマッチングにとどまらず、機械学習を使ってユーザーの意図を反映した FAQ 検索結果を提供したいと考えていました」と池山氏は言います。「しかし、このような機能を Amazon OpenSearch Service に追加すると、開発ワークロードが増加し、プロジェクトのスケジュールに影響が出たでしょう」。

2023 年 2 月、インテリジェントなエンタープライズ検索サービスである Amazon Kendra がアジアパシフィック (東京) リージョンで一般利用できるようになりました。Amazon Kendra は、複数の場所に散在する構造化コンテンツと非構造化コンテンツの情報を柔軟に検索できるため、機械学習の専門知識を持たないユーザーでも簡単にセマンティック検索を行うことができます。情報システム部は、Amazon Kendra を中心に据えた文書検索システムを構築することにしました。

ソリューションの開発に加えて、プロジェクトの重要な部分は、古い保険商品のパンフレットと契約書の手続き文書を PDF 形式に変換することでした。Amazon Kendra は自然言語処理技術を使用して、PDF ファイル内の非構造化データをソースとして読み取ります。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存されているソースデータをクロールして、どこからでも事実上あらゆる量のデータを取得できるように構築されたオブジェクトストレージで、検索インデックスを作成します。

チームは 2023 年 4 月にソリューションの開発を開始し、同年 7 月に本番環境にリリースしました。「Amazon Kendra は短期間で開発を実現しました」と池山氏は言います。2023 年 9 月、チームは生成 AI を使用して Amazon Kendra の検索結果を要約して表示するセルフボット機能をリリースしました。オペレーターは、セルフボットからの要約を読むだけで、顧客からの問い合わせに対応できます。情報をまとめると、SBI 生命保険はいくつかの大規模言語モデルを採用しています。その 1 つが、Amazon Bedrock を通して利用できる Anthropic 社の Claude です。これは、大手 AI 企業が提供する高性能の基盤モデルを選択できるフルマネージドサービスです。