インド有数の資産運用会社であるNippon India Mutual Fund（NIMF）は、投資家の信頼に応え、金融商品に関する迅速かつ的確な情報提供を行うために、AIアシスタントの導入を強化してきました。急速に進化する人工知能と生成AIの技術を活用することで、NIMFは顧客体験の向上や業務効率の改善を図っています。しかし、高度な質問応答やナレッジベースとの統合においては、標準的な大規模言語モデル（LLM）だけでは十分ではありませんでした。
本記事では、NIMFがAmazon Bedrock上で高度なRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用し、AIアシスタントの回答精度と信頼性をどのように向上させたのかをご紹介します。RAGは、AIが生成する回答に対して関連情報を外部から補完するアプローチであり、とくに堅牢な知識が求められる金融領域において非常に大きな効果を発揮します。
Nippon India Mutual Fundの課題
NIMFが抱えていた大きな課題の一つは、数百万の顧客に対して質の高いカスタマーサービスと即時の情報提供が求められる中で、複雑な金融用語や制度に対して正確に応答できるAIシステムの構築でした。
従来のAIチャットボットでは、基本的な問答には対応できますが、ユースケースが広がるにつれて、以下のような課題が見えてきました。
– 回答の正確性の不足： 大規模言語モデルが訓練されているデータには限りがあり、企業独自のナレッジベースや最新の金融商品情報に対する理解が不十分なことがある。
– 回答の一貫性・説明責任の不在： 回答の根拠が明確ではなく、なぜそう答えたのかの理解ができない。
– 情報の断片化： 社内外の様々な場所に情報が散らばっており、一貫したナレッジ利用が難しい。
このような課題を解決するため、NIMFはAmazon Bedrockを活用し、RAGを用いた新たなアーキテクチャを構築することを決断しました。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？
RAGとは、大規模言語モデルが外部の信頼できるデータソースから情報を「参照しながら」回答を生成する技術です。この方法により、モデルが事前に学習していないデータやドメイン固有の知識にも対応可能になります。
簡単に言えば、RAGはAIが「わからないことは調べながら答える」という能力を持つようなアプローチです。これによりAIは、
1. 最新のドキュメントやFAQを検索して、
2. それをもとに自然言語で応答を生成する
というプロセスを経て、より信頼性の高い回答を提供することが可能になります。
Amazon Bedrockを活用した解決策
Amazon Bedrockは、さまざまな高性能な基盤モデル（Foundational Models）にアクセスできる完全マネージド型のサービスであり、生成AIソリューションの開発と運用を容易にします。NIMFは、以下の３つの主なステップを通じてRAGを実装しました。
1. ナレッジベースの構築とインデックス化
NIMFは、社内に蓄積された大量のFAQ、公式文書、商品解説などを収集し、それらをAmazon Kendraを用いて構造化・分類しました。Amazon Kendraは、自然言語による高度な全文検索が可能なサービスであり、問い合わせに対して最適なドキュメントを即座に提示してくれます。
このとき、情報の正確性と一貫性を確保するために、コンテンツの品質チェックも並行して実施されました。
2. ベースモデルの選定と統合
Amazon Bedrockでは、AnthropicのClaudeやAI21 LabsのJurrasic-2など、複数の基盤モデルから適切なモデルを選択できます。NIMFは独自の業務要件に合わせて適切なモデルを選定し、検索結果を文脈としてモデルに提供し、回答を生成させる構成を取りました。
これにより、モデルはNIMFが提供する正確な情報をもとに説明可能な回答を作成することができます。さらに、ベースモデルを頻繁に切り替えたり、性能を比較したりすることも容易で、柔軟性の高い開発が可能になります。
3. AIアシスタントの多様な導入方法
完成したRAGベースのAIアシスタントは、複数のチャネルを通じてユーザーと接点を持つようになりました。たとえば、公式ウェブサイトや顧客ポータル、カスタマーサポートチャットなどに統合されており、それぞれのシナリオに応じた会話ができるよう設計されています。
このように設計されたシステムにより、ユーザーは複雑な金融用語の意味から具体的な商品情報、手続き手順までをシームレスにAIと対話することで理解できるようになりました。
導入後の成果
Nippon India Mutual Fundがこのソリューションを導入してから、以下のような定量的および定性的な成果が確認されました。
– 回答の正確性が約90%に向上し、顧客からの信頼度が大幅に改善されました。
– 顧客のサポート対応時間が短縮され、よりスピーディーなサービス提供が可能になりました。
– サポートチームの負荷が減少し、人間のオペレーターによる応答はより専門性の高いケースに集中できるようになりました。
– 顧客満足度スコア（CSAT）が着実に上昇し、リピート率やロイヤルティ向上にも貢献しています。
今後の展望とまとめ
NIMFは生成AIとRAG技術の導入により、より充実した顧客対応を実現し、企業全体としてのデジタルトランスフォーメーションを加速させました。今後はさらにこのソリューションを高度化し、社内の他部門への展開や、多言語対応、より複雑なユースケースへの対応にも力を入れていく見込みです。
インドのような巨大市場では、金融リテラシーの格差や情報アクセスの不均一性が課題となり得ますが、このようなAI技術の活用によって、すべての人々に公平で的確な情報提供が実現される可能性が広がっています。
AIテクノロジーは単なる業務効率化のためのツールではなく、お客様との関係性をより深め、信頼に基づいた新たな価値を創出する手段でもあります。Nippon India Mutual Fundの取り組みは、その最前線に立つケーススタディとして高く評価されるでしょう。
最後に、企業が生成AIを活用して現実的な成果を上げるためには、正確な情報源とAI技術の柔軟な統合、それを活かすための業務改革が不可欠であることがわかります。NIMFによるAmazon Bedrockと高度なRAGの活用事例は、他の多くの企業にとっても貴重な指針になることでしょう。
