アマゾン ウェブ サービス ジャパンは、「金融領域における業務アプリケーションへの生成AI組み込み事例」に関する記者説明会を開催した。 【もっと写真を見る】

写真：アスキー

　アマゾン ウェブ サービス ジャパンは、2024年9月5日、「金融領域における業務アプリケーションへの生成AI組み込み事例」に関する記者説明会を開催した。 　 　AWSは現在、「Amazon Bedrock」を中心とした生成AIアプリケーションを開発するためのソリューションを提供し、さらに、ユースケースの検討段階から手厚く支援するプログラムも展開しながら、生成AIによる課題解決の推進に力を注ぐ。 　 　これは金融領域においても同様だ。同社の金融事業開発本部長である飯田哲夫氏は、同領域における生成AI活用が、一般的なユースケースから業界特化のユースケースへと広がりを見せており、RAGやファインチューニングなどを用いた精度向上に取り組む企業が多いと説明する。 　 　金融領域におけるもうひとつの生成AIトレンドが、顧客向けの業務アプリケーションに生成AIを組み込む事例の増加だ。飯田氏は、「（このトレンドにより）今後、何十社、何百社という企業が生成AIを活用するようになる。アプリケーションに組み込まれることでUIも洗練されていき、今後、明示的に意識しなくても業務支援に生成AIが取り込まれていくフェーズに移っていく」と強調した。 　 　ここからは、Amazon Bedrockを用いて、金融業界向けアプリケーションに生成AIを組み込んだ5社の取り組みを紹介する。 　 インテック：金融向けCRMに特定ユースケースに強いAIエージェントを 　インテックが生成AIを組み込むのは、金融機関向けCRMの「fcube」である。現在は、このCRMに搭載するユースケース特化型の生成AIエージェントを開発中であり、2024年度中にリリース予定だ（「商談記録の要約・分析」「行内情報を踏まえたFAQ」の2つのユースケースで試行版を提供中）。 　 　アーキテクチャーとしては、Amazon Bedrockを核に据え、“AIエージェント基盤”、“fcubeサービス基盤”、“データ利活用基盤”の3つで構成。AIエージェント基盤はサーバレスで構築し、ユースケースに応じたエージェントをAPIとして疎結合させ、fcubeサービス基盤にデプロイされた各サービスで柔軟に利用できる。データ利活用基盤には、データ加工のためのデータパイプラインを内包し、安全にデータのやり取りができるよう設計されている。 　 　同社が最終的に目指すのは、生成AIと意識させずに、蓄積したデータを基にパーソナライズされた機能を実装することだ。インテックの宮丸友輔氏は、「ユーザーのニーズに応えて、蓄積されたデータを継続分析していくことで、人に寄り添ったエージェントを生み出して、使いやすいCRMを提供したい」と語った。 　 キャピタル・アセット・プランニング：保険の募集関連文書チェックサービスを展開 　キャピタル・アセット・プランニングは、生成AIを組み込んだ生命保険の募集関連文書チェックサービス「リベリス（LibelliS）」を提供予定だ。 　 　保険における募集関連文書は、ガイドラインや規定を遵守していなければならないため、作成作業の大半はその調査に費やされる。この課題を解決するのが、生成AIが文章を分析・評価してくれるリベリスであり、同社内の検証では「調査業務の65%を削減できる」という。 　 　仕組みとしては、まずBedrockがPDFを解析、次に評価基準を検索するが、精度を高めるためにエンタープライズ検索サービスである「Amazon Kendra」を用いて“Graph RAG”を構築している。最後にBedrockが、検索された情報をモデルにインプットして、評価結果を生成する。基盤モデルは、Anthropicの「Claude 3.5 Sonnet」を使用。マルチモーダルに対応するため、表形式を含む資料からも、高精度なテキスト抽出が可能だ。 　 　同サービスは、2025年4月に正式リリース予定。キャピタル・アセット・プランニングの佐々木勝則氏は、「リベリスは、金融業界全般に適用可能であり、機能の強化に合わせて、今後、銀行や証券などの領域にも拡大していく」と語った。 　 ナウキャスト：ファイナンシャルアドバイザリー業務を効率化 　Finatextグループのナウキャストは、証券・保険領域の営業とコンプライアンス業務を生成AIで効率化する「Finatext Advisory Assist」を2024年4月より提供している。 　 　同サービスの「コンプライアンスアシスト」機能は、コンプライアンスを確認すべき商談や商談中の会話を、自動で優先度付けしてくれる。また「セールスアシスト」機能では、事前設定のチェック項目を基に、生成AIが商談内容をレビューしてくれる。 　 　また、顧客ごとに書き起こしの精度を高める専用モデルの構築も可能で、単語をデータベースに登録するだけで、ファインチューニング用のデータを生成して、自動チューニングされる仕組みを提供する。 　 　Finatext Advisory AssistはすべてAWS上で構築されている。ナウキャストの片山燎平氏は、「Claude 3.5 Sonnetが東京リージョンで使えることから（Bedrockの）導入を決めた」と説明した。 　 野村総合研究所：金融向けコンタクトセンターの応対品質や生産性を向上 　野村総合研究所（NRI）は、金融業界を中心に展開するコンタクトセンターシステム「CC@Home」のAIソリューション「TRAINA」シリーズにおいて、2024年9月から生成AIによる機能強化を図っている。 　機能強化を行ったのは「FAQ検索・表示」「通話内容の要約」「VOCの分析」の3つ。オペレーターの対応中に社内マニュアルやFAQを基に回答例を生成してくれたり、通話中の会話から自然で分かりやすい要約を生成してくれたり、通話の分析結果を基に考察を生成してくれたりする。 　 　これらの機能は、Bedrockを用いて、NRI独自のNLP（自然言語）エンジンと生成AIモデルを組み合わせることで品質を向上させている。さらに、各モデルの呼び出し方法を共通化する「Converse API」を用いて、ニーズに応じたモデルの切り替えを容易にする仕組みを実現する。 　 　さらに、金融機関で求められる個人情報のマスキング、ログやデータの取得ポイント・保管場所の工夫、コンプライアンスチェックなどの機能も周辺システムで提供する。NRIの大倉朝子氏は、「生成AIを用いた業務の高度化やビジネスモデルの変革には、コンサルティングから業務・システムの設計、セキュリティ、環境、運用といった様々な支援が必要。NRIではこれらをワンストップでサポートする」と説明した。 　 Finatext：保険金支払査定業務を3分の1に 　最後に紹介するのは、Finatextの取り組みだ。同社は「保険クラウドInspire 保険金支払査定アシスト」を2024年度内に提供開始予定だ。金融ビジネス向けの基幹システム「Inspire」上で提供される同ツールは、保険金支払査定業務の大半を占める「支払査定文書」の作成を生成AIがサポートする。 　 　同ツールは、ナレッジの蓄積が必要な支払査定文書の生成をRAGによって解決。Bedrockのベクトル検索サービス「Knowledge Bases」を利用して、基本約款や重要事項説明などの情報や、査定に必要な保険料明細、診療書などの書類の画像を基に、文書を生成する仕組みだ。 　 　Finatextの山崎蓮馬氏は、「支払査定文書の生成により、査定業務時間を3分の1まで短縮できるのではないかというヒヤリング結果も挙がっている」と説明した。 　 文● 福澤陽介／TECH.ASCII.jp