2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[2A6-GS-10] AI応用:マーケティング

2024年5月29日(水) 17:30 〜 19:10 A会場 (大ホール)

座長:竹内 孝(京都大学)

[2A6-GS-10-04] 損害保険会社における生成AIを活用した照会応答支援システムの開発事例

○筒井 正二郎1、狩野 充弘1、黒木 賢一1、福本 彩1、浜野 佑介2、傍田 健治2、齋藤 天眞2、河本 竜法2、小田島 拓2、加藤 豪2、本橋 洋介2 (1. 三井住友海上火災保険株式会社、2. 日本電気株式会社)

キーワード:生成AI、損害保険、照会応答、RAG

日本の損害保険会社では代理店を通じた募集が主流であり、大手保険会社であれば数万に及ぶ代理店が多様な保険商品ごとの特徴や引受規定を踏まえ適切に顧客対応できるよう、全国各地の拠点で電話やメールなどによるサポートを提供している。参照するドキュメントは多岐にわたる複雑なルールを網羅することから膨大な分量であり、また金融商品として、個別事例に応じた精確かつ丁寧な回答が常に要求されることから、照会応答業務に大量の人的資源を割くこととなっている。そこで、損害保険会社の照会応答業務の改善を目的として、LLMのRAGアーキテクチャを活用した照会応答支援システムを開発した。また、回答性能に関係する条件として、検索対象ドキュメントの分割単位やLLMの最大トークン数の最適な組み合わせを分析するために評価実験を実施した。実験の結果、検索対象ドキュメントの分割単位やLLMの最大トークン数に関する適切な値を設定することで回答性能が向上する可能性があることがわかった。本稿では、開発したシステムのアーキテクチャと評価実験の内容・結果について説明する。

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