生成AIを活用してサポートシナリオを自動生成し、施策実施の工数を削減
「ライフネット生命」では、カスタマーサポートでRightSupport by KARTEを活用いただいてます。この記事では、RightSupport上でLLM（Large Language Model / 大規模言語モデル）を活用した「シナリオ自動生成」の機能を用いてサポート施策作成〜リリースの工数を短縮した取り組みについて紹介します。
- 課題
- サポート施策のリリース頻度を高めるにあたって、作成と社内確認の工数に課題があった
- 施策
- 自己解決シナリオのたたきを生成AIで自動作成し、手動でチューニングするという流れに作成フローを変更
- 結果
- 施策設定と改善の工数を短縮、PDCAサイクルを回すスピードが向上
課題サポート施策のリリース頻度を高めるにあたって、作成と社内確認の工数に課題があった
RightSupportの運用が進むなかで施策の展開数、リリース頻度を高めたいと考えていた。
保険という商材上、施策の社内確認に時間はかかるため、前工程にあたる施策作成段階で工数を短縮し、PDCAサイクルを早めたかった。
施策自己解決シナリオのたたきを生成AIで自動作成し、手動でチューニングするという流れに作成フローを変更
RightSupportの生成AIを用いた機能の1つである「シナリオ自動生成」を使って、解決すべき自己解決のシナリオ（※）を一括で自動作成。作ったたたき台を元にチームでチューニングを行う流れにフローを変更した。
※RightSupportの施策作成において必要なステップ。お困りごとの木構造分岐を作るもの
結果施策設定と改善の工数を短縮、PDCAサイクルを回すスピードが向上
たたき台を自動生成できることで、課題だった前工程の設定工数を削減できた。
また、メンバーの運用時の心理的なハードルも大きく下がり、PDCAが高速化。結果として少人数での運用がより回しやすくなった。
プレイドグループのRightTouch、カスタマーサポート領域に特化したLLMの活用推進を強化。「KARTE RightSupport」に複数機能を実装開始