◇農林中金は、デジタル技術の活用による業務変革に取り組むべく、全国に民間最大級の店舗網を展開するＪＡバンクのリテール業務の事務にかかる文書検索、照会回答業務に着目。AI導入に向け、複数のベンダーと実証実験を行った結果、回答の正答率・カバー率ともに最も高い精度を実現したグルーヴノーツのAIに対する知見や技術力を評価し、「MAGELLAN BLOCKS」を採用。
◇グルーヴノーツのAIを組み込んだ照会応答システムが稼働。AIの活用により、利用者は日常で使う自然な表現で質問を入力するだけで、自身の業務に必要な回答一覧や根拠となる関連文書をすばやく参照することが可能に。年間3万件超のグループ内部における電話による問い合わせのデジタル化・省力化を目指す。
◇今後は、ＪＡグループのアグベンチャーラボとの協創も通じて、他の領域へのAI導入促進や、AI利活用に向けたミートアップや勉強会の開催など、経験や知識を共有し合うオープンイノベーション活動を推進していく。
農林中金は、農林水産業者の協同組織のために多様な金融機能を提供することを通じて、日本の農林水産業の発展に寄与するとともに、国民経済の発展に資することを目的とした協同組織の民間金融機関です。主力とするビジネス領域の一つであるリテールビジネスにおいては、ＪＡバンクの全国機関として、全国共通のシステム基盤の提供や商品開発から、人材育成、将来を見据えた事業戦略の検討まで、幅広い機能を担っています。
ＪＡバンクでは、県域や全国約8,000店舗の地元に密着した様々な商品サービスを展開し、農業協同組合（ＪＡ）・信用農業協同組合連合会（信連）・農林中金で役割を分担して事業を運営しています。このうち、ＪＡバンクのリテール業務の事務に関しては、グループ内部において、年間で3万件以上の問い合わせが農林中金に対して寄せられています。農林中金は、これらの照会対応の高度化・効率化を図ることを目的に、人工知能（AI）を組み込んだ照会応答システムの構築プロジェクトを発足させました。
農林中金は、リテール業務の事務にかかるグループ内部の照会対応の効率化に向けて、実際の業務情報を用いてAIの導入前検証 （POV/Proof Of Value：価値実証）を実施しました。その結果、グルーヴノーツの文書検索エンジンは、回答の正答率・カバー率ともに検索精度において実用性の高さが認められたこと、また定額利用が可能なクラウドサービスの利点が評価されたことから、農林中金に採用されました。照会応答システムへのAI導入により、利用者は日常で使う自然な表現で質問を入力するだけで、自身の業務に必要な回答一覧や根拠となる関連文書をすばやく参照することが可能になります。照会応答システム稼働後も、新規文書の追加やFAQの更新・学習を重ねることで、利便性を高めてユーザー自身による自己解決の促進を目指していきます。
- 「MAGELLAN BLOCKS」の文書検索エンジンについて
高度な自然言語処理技術を活用して独自に開発した文書検索エンジンは、言葉の特徴ではなく、文章全体の特徴をベクトル化します。これにより、問い合わせに対して意味的に近い文章を瞬時に見つけることが可能になりました。質問者は日常的に使う自然な言葉で問い合わせを行うだけで、適切な回答を検索することができます。
農林中金は、オープンイノベーションの推進を目的に、他の事業や業務領域においてもAI活用を推進すべく、グルーヴノーツとの一層の連携を検討していきます。具体的には、ＪＡグループ合同で運営するイノベーションラボ「AgVenture Lab（アグベンチャーラボ）」を通じて、AIをはじめ先端テクノロジーの動向、活用に向けたワークショップの実施や、ＪＡグループにおける業務課題への適用に関するディスカッションなどを検討していきます。
- イノベーションラボ「AgVenture Lab」について
アグベンチャーラボは、テクノロジーとイノベーションで、より良い社会へ循環させていく、知恵・アイデア・人の集積する開かれた場所として、アグテック、フィンテック、フードテック、ライフテック、地方創生などをテーマに、農業・地域のくらしに寄り添ったデジタル総合サービスを生み出し、第一次産業や地方が抱える社会課題を解決するような新しい価値創出につなげていくことを目指しています。
アグベンチャーラボで行われたグルーヴノーツによるAI勉強会の様子
グルーヴノーツは、ビジネス現場で活用できる人工知能（AI）を目指して、クラウドAIプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS（マゼランブロックス）」の開発やAI活用コンサルティングを行う、福岡発のテクノロジーカンパニーです。『未来予測のデザインから業務課題の解決まで』－－テクノロジーとデータ、両方の“扱い方”を熟知したグルーヴノーツが、お客さまのビジネスにとって実用的なAI活用をお手伝いします。はじめは、ビジネスニーズに合わせて「何を予測するか」をデザインするところから。そして、予測に対する現場の知見をもとに、モデルの構築・実データでの検証を繰り返して予測精度を高め、実務に適用する。導入後も、学習データの改善やモデルの更新を図りながら、業務課題の解決、ビジネス価値の向上に取り組みます。
※会社名、製品名等は各社の商標または登録商標です。
※本リリースに掲載された内容は予告なく変更または撤回される場合があります。
