ELYZA（イライザ）のAI活用事例（物流・運輸・IT・通信／2024年）

企業規模中堅企業（100〜999名）

地域日本

導入段階部門導入

使用ツールLlama-3-ELYZA-JP（日本語LLM）

背景・課題

コンタクトセンターでは通話終了後に内容を要約・記録する「後処理」業務が大きな負荷だった。汎用の海外LLMでは日本語の精度に課題があった。

Meta社のLlama-3をベースに日本語性能を大幅強化した「Llama-3-ELYZA-JP」を開発。JR西日本グループのコンタクトセンターで通話内容要約に導入。

通話後処理時間を18〜54%短縮、約20社とPoC・導入を推進

通話後の後処理時間を18〜54%短縮。JR西日本の他、三井住友カード（RAG活用）、SmartNews+（AIサマリー機能）等でも技術採用が進行。

日本語に特化したLLMのファインチューニングが実務レベルの精度を実現する鍵。コンタクトセンターの通話要約は生成AIの効果が出やすい領域。