AI活用事例データベース
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JA 共済連が、地域貢献活動の支出可否に関する照会応答業務に AI エージェントを導入した。照会応答業務の負荷を20〜50%程度削減できる見込みで、構築は1.5か月程度で必要な精度に到達した。
健康増進や防災、交通事故対策、農機具の寄贈といった地域貢献活動は、ガイドラインに基づいて支出可否を判断する。しかし一般的な共済事業と異なり明確な約款が定められているわけではなく、過去事例と照らし合わせて個別かつ総合的に検討する必要があり、判断に時間がかかっていた。最大の問題はガイドラインの解釈が担当者によって異なり判断基準に差が生じるリスクで、それを防ぐため部署内で全国からの問い合わせについて認識をすり合わせてから回答していた。文書による照会だけで年間200〜300件、さらに毎日数件の電話問い合わせがあり、認識のすり合わせ自体が負担になっていた。
短期間で成果を出したい、対話しながら AI を育てたいという方針のもと、Gemini Enterprise と ADK で AI エージェントを構築した。ガイドラインに加え、過去3年分・約600件の照会票（照会内容と回答の記録）データをナレッジとして追加した。
照会応答業務の負荷を20〜50%程度削減できる見込みとなった。エージェントの作成やチューニングにかかる時間を抑えられたことで、1.5か月程度で必要な精度・内容を実現している。本部の作業だけでなく、地域貢献活動を実施する JA と直接やりとりする全国各地の担当者の負荷軽減も見込まれ、今後は他部署への展開を予定している。
約款のような明文化されたルールがない判断業務でも、過去の照会と回答の記録をナレッジにすれば判断基準を揃えられる。解釈のばらつきこそが本当の課題である場合がある。
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