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導入事例

住信SBIネット銀行株式会社 住信SBIネット銀行株式会社

テストシナリオ作りやドキュメンテーションに
M-SOLUTIONSのプラグイン「Smart at AI」を活用
大量データの連続生成機能で業務の効率化を実現

feature 特徴

インターネット専業銀行として2007年に開業した住信SBIネット銀行株式会社は、最先端のテクノロジーを活用したデジタルバンクとして、日々顧客の利便性を追求し続けています。

そんな同社には、日々顧客から多くの問合せが寄せられていますが、商品を所管する関連部署にエスカレーションする仕組みとしてkintoneを採用、今ではさまざまな業務に活用が広がっています。

また、生成AIと連携可能なプラグインであるSmart at AI for kintone Powered by GPT(Smart at AI)を活用し、プログラムのコード分析や、システム受入れテストのシナリオ作りに活用しています。具体的な活用方法について詳しくご紹介します。

 

ご担当者様の所属する部門の業務内容について教えてください。

宮川様

所属している業務部は、事務処理を担うオペレーション部隊やお客さま対応のためのカスタマーセンター、委託先管理など、様々な業務を行っている大きな部門になっています。

その中で、私が所属するCS・DX企画グループでは、お客さまの利便性向上や業務効率化に関わるシステム開発案件などを手掛けています。

 

最近では、カスタマーセンターの領域でKore.aiという対話型AIサービスを導入し、増え続ける問合せにも人員を増やさずに対応品質を高めていくような活動にも注力しています。

 

加藤様

主にお客さまの問合せに対応するカスタマーセンターにおけるシステム企画や業務の高度化などに取り組んでいます。

 

また、預金や為替などに関連して送金手続きなどの事務業務の効率化などを行っており、人手で行う仕事の標準化や定型化を担当しています。

これら業務にkintoneを活用しており、kintoneの展開なども私が担当として進めています。

 

同時に、新たなシステム導入や周辺システムとの連携などインフラ整備を進めていくと、ガバナンスやシステムとしての正しいプロセスを生み出していくことが求められ、システム側の統制も含めて必要になってきますので、今年度からはシステム部門も兼任しています。

なぜkintoneを導入されたのですか?

宮川様

お客さまからの問合せ内容を商品の所管部署へエスカレーションする際、これまでは表計算ソフトとメールを駆使していました。

 

ビジネスが広がるなかで表計算ファイルが肥大化し、大量のメールが飛び交うことによる見落としなどの潜在的リスクへの対応策が必要となり、仕組み作りを検討したのです。

そこでkintoneを情報共有の仕組みとして選択しました。

 

加藤様

会社でクラウドファーストを掲げており、データが蓄積できるデータベースで、かつ誰でも使えるものを探したところ、kintoneに出会いました。

 

似たようなソリューションはいくつかありますが、監査ログが残せる、ステータスが変わった段階でメール通知できる、REST APIで外部連携できるという要件まで加えていくと、kintoneが我々とって最適だと考えたのです。

どのような用途でkintoneをお使いですか?

加藤様

カスタマーセンターでは、問合せ内容に応じて所管部門に通知して回答をオペレーターに返してもらうエスカレーションアプリなどを、オペレーションセンターでは、商品の所管部署からお客さまへの送金処理を依頼する処理依頼アプリなどを運用しています。

 

また、表計算ファイルやデータベースファイルなどに組み込まれたVBASQLなどのコードについて、処理内容を日本語で出力する「コード解析アプリ」や、システム開発の受入れ検証時に必要なテストシナリオを作成する「UATシナリオメーカーアプリ」なども活用しています。

M-SOLUTIONSのどんなプラグインをお使いですか?

加藤様
「Smart at AI for kintone Powered by GPT(Smart at AI)」を利用しています。

Smart at AIを利用するきっかけはどんなところにありましたか?

加藤様

当初はkintone内部に蓄積された情報の加工や分析を通じて、業務改善につながるヒントが得られないかと考えたのが生成AIを活用したいと思ったきっかけです。

 

実際に踏み込んで調べてみると、生成AIは言語処理が得意な技術だということが分かり、言語処理のプロセスで効率化できる業務はないかと考えたのです。

 

宮川様

ちょうど、とある業務で「翻訳に多大な労力がかかっている」という話がありました。

そこで加藤に何か効率的にできる仕組みがないか相談したところ、生成AIを活用した翻訳のアプリを試作してみるという話が進んだのです。それが、Smart at AIを利用するきっかけでした。

生成AIを利用するための他の方法は検討したのでしょうか?

加藤様

翻訳サービスは世の中にたくさんありますが、新たな方法を試すには大きな初期投資がかかってしまいます。

 

そこで、既存の仕組みの中で使えることを前提に考えました。Smart at AIkintoneのプラグインとしてすぐに利用でき、テキスト情報をkintoneにアップロードするだけ。

一瞬で構築できてしまいますし、コストパフォーマンスにも優れている点を評価しました。

Smart at AI導入の決め手はどんなところにありますか?

加藤様

構築の速さや費用面はもちろん、金融機関として我々が要求するセキュリティ要件を満たせたことが何よりも大きいです。

Smart at AIの使い方について教えてください。

【コード解析アプリ】

加藤様

システムドキュメンテーションのためのアプリです。

 

VBASQLが組み込まれた表計算ファイルやデータベースファイルなどからコードをテキスト形式にて抽出し、kintoneに読み込ませるだけでコードの意味を日本語で説明してくれるもので、生成したものを一覧画面からダウンロードするだけです。

 

高度なプログラムが駆使されたアプリケーションの最新断面のシステム仕様書を、システム開発者でなくても簡単に作成できます。

 

コード解析アプリでは、kintoneの詳細画面を開かずとも生成可能な「連続生成機能」や複数のプロンプトを同時に実行してくれる「プロンプトチェーン機能」などを利用していますが、これは使いやすさの観点で我々が実装して欲しいとお願いしていたもの。

 

希望した機能をバージョンアップにて対応していただき、とても感謝しています。

 

【UATシナリオメーカー】

加藤様

最近では、UATシナリオメーカーというアプリも重宝しています。

 

20248月よりAIオペレーターが電話の自動応答を行ってくれる対話型AIサービス「Kore.ai」をお客さま向けに提供開始していますが※、新たな仕組みを導入する際にはUATUser Acceptance Test)と呼ばれる受入れテストが行われます。

 

このシナリオ作りにSmart at AIを活用しています。通常内部のメンバーがシナリオを作るとどうしてもバイアスがかかって偏ったものになりがちですが、生成AIであればさまざまなテストシナリオを生成してくれます。

 

例えばログインできなくなったという想定質問があれば、自作のプロンプトを設定して会話文形式で複数パターンを生成AIに案出ししてもらいます。

その複数パターンの会話文をテストケースに、Kore.aiに聞いてどう回答するのか確認するといった使い方です。

 

フルバンキングサービスを提供している当社の場合、約2,000件もの想定のQAがあり、シナリオを作るだけでも大変な労力です。

Smart at AIのおかげで、ニュートラルな質問をたくさん用意してくれるため、シナリオ作りの負担も大きく軽減できています。

 

プロンプトについては、あまり複雑には設定しておらず、シンプルに「UATのテストエンジニアとして、お客さまがお問い合わせされそうな言葉に日本語で書き換えて」、というシンプルな設定です。

要件によっては、もっと詳細にプロンプトが設定できるため、緻密なプロンプトエンジニアリングも可能になるはずです。

 

なお、Smart at AIを導入するきっかけとなったものが、外国語で書かれた書類を翻訳する仕組みが組み込まれた外貨取引時確認アプリです。

 

これは、お客さまにて書類をWebフォームからアップロードしていただき、APIにて連携したkintoneにその情報を格納。Smart at AIが連携する生成AIを利用して翻訳を実施します。

実際には、別システムの多言語AI-OCRを経由してテキスト化された文字列を翻訳します。

 

ただし、現在は業務そのものの高度化が進み、いい意味で本アプリの出番がなくなっていますが、別途セキュリティやガバナンスが担保された翻訳インフラがスタンバイできているということに意味があると考えています。

 

Smart at AIについてはどのように評価いただけますか?

加藤様

kintoneのフィールドをプロンプトに組み込んだことで無限の可能性が生まれており、その発想は素晴らしいです。

使い道をもっと広げていきたいと考えていますし、当社だけでなく他のkintoneユーザーにも広がっていくことを期待しています。

Smart at AIのおかげで、これまでのkintoneの使い方も変わってくるのではないでしょうか。

 

効果という面では、例えばシステム仕様書作りに関しては、数時間かかっていたものがわずか1分ぐらいで済んでしまうという効果を実感しています。

シナリオ作りについても、ニュートラルな視点で質問文を生成してくれるという観点から、テストの信頼性を高める効果は確実にあります。

 

元々当社が開発するシステムは必ずUATを実施することになっているため、どうプロンプトを組んだら最適なテストシナリオが作成できるか検討していきながら、利用の幅を広げていきたいですね。

 

宮川様

翻訳が必要な業務は長いものだと1時間ほどを要することもあります。

しかも、複数の書式があるため、かなり時間がかかってしまっていました。

 

見る項目は限られていますが、外国語の書式だと何がどこに書かれているのかを探すことが大変です。

相当時間がかかっていた翻訳業務も、Smart at AIによって短時間で確認できることが実証できました。

他の生成AIとどのように棲み分けされていますか?

加藤様

生成AIについては、GPTモデルを利用した他のソリューションもすでに導入済みで、生成AIの使い方の選択肢としてkintone及びSmart at AIは用意できればいいと考えています。

適材適所で道具としての生成AIを使いこなせるような文化を醸成していきたいです。

 

導入済の他のソリューションは、仕事をしていく中での個人的なアシスタントといった使い方で活用しています。

一方でSmart at AIは、大量のデータを同じプロンプトで連続処理するといった使い方で本領を発揮するソリューションだと考えています。うまく使い分けしていけるのではないでしょうか。

M-SOLUTIONSについてはどんな評価をいただけますか?

加藤様
我々の要望に真摯に耳を傾けていただき、プロンプトの相談はもちろん、オプトアウト申請への対応や連続生成機能、プロンプトチェーン機能などの新たな機能実装など、多くの場面で手厚い支援をいただいています。

 

オプトアウトについては無理を承知でお願いしていましたが、「対応しました」とご回答いただけたことで、いろいろ話を聞いていただける企業だと印象が強くなりました。

今後どのようにSmart at AIを活用していきたいですか。

加藤様

Smart at AIのおかげで、生成AIが利用に耐えられる、システムとして信頼性が担保できるものであるという実証ができたと考えています。

 

今後は、ガバナンス構築とともに、生成AI活用の1つの手段としてのSmart at AIをうまく使い、メンバー自身で多くのアイデアが生まれていくような体制作りを進めていきたいです。

 

また、カスタマーセンターを運営している当部だけに、お客さまからの問合せにも生成AIをうまく活用していきたいですね。

例えば、問合せ内容の要約や回答例の候補をオペレーターに提示するなど、他のソリューションで実施しているようなことを、kintoneSmart at AIの組み合わせで実現したいところです。

 

生成AIを活用するためにはプロンプトをうまく設定することが大切です。

プロンプトは初めての方には最初はハードルが高く、試行錯誤を続けていくことで身につく部分は確かにあります。

 

ただし、kintoneであれば、主要なパラメーターを入れれば自動的にプロンプトを作ってくれるようなものが作れそうな気がします。

この辺りは期待したいところです。

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