大樹生命、VoC分析の人手による分類をAIで自動化。膨大なお客さまの声を横断的に分析し、改善のスピードと精度を向上

大樹生命保険株式会社

大樹生命保険は、1927年に三井生命保険として創業した生命保険会社です。2016年4月に日本生命グループの一員となり、大樹生命保険株式会社に社名を変更しました。全国の営業職員による、対面のサービスとデジタルを活用した非対面のサービスを提供しています。2027年3月には創業100周年を迎えます。

https://www.taiju-life.co.jp/

導入前の課題

膨大なVoCを、より効率的かつ迅速に活かすために

大樹生命は、日本生命グループの一員として全国で生命保険事業を展開し、営業職員による対面サービスとデジタルを活用した非対面のサービスを提供しています。

お客さまサービス部は約200名の組織で、コールセンター機能および全国から寄せられるVoCを一元的に管理し、サービス改善や業務品質向上に活かす取り組みを進めてきました。その中で、お客さまサービス推進グループでは、寄せられたご意見への対応に加え、お客さま専用サイト「マイページ」などのデジタル接点の分析、営業職員向けの研修や本社・営業部へのフィードバックを通じて、継続的な改善活動を行っています。また、必要に応じて関係部署とも連携し、VoCを起点とした改善を積み重ねてきました。

さまざまな商品やサービスがあふれる中で、新たなお客さまに選んでいただくだけでなく、すでにご契約いただいているお客さまとの関係性を深めるLTV（顧客生涯価値）の最大化やCX（顧客体験）の向上は、重要なテーマとなっています。お客さまがどこで困り、何に不満を感じているのかを正確に把握し、サービス改善につなげていく。この一連のサイクルを回し続けることこそが、当社の持続的な成長において極めて大きな意味を持っています。

お客さまサービス推進グループでは、VoC分析において、3つの課題に直面していました。

1. 幅広いVoC（問い合わせ・ご意見・苦情等）を横断的に分析するには、工数面に課題
従来から、苦情については1件ずつ丁寧に分類・分析し、改善活動につなげてきました。一方で、問い合わせやご意見、要望などを含む幅広いVoCについて、全体傾向を迅速かつ横断的に把握するには、相応の工数と時間を要していました。その結果、分析スピードの向上や業務効率化が課題となっていました。

2. VoCの細分化により既存分類への振り分けが難しく、「その他」に集約されやすい
近年、お客さまから寄せられる声は細分化・多様化しており、既存の分類項目では網羅できないケースが増加していました。その結果、「その他」に分類されるVoCが増え、傾向把握や改善検討に工数を要していました。

3. 分類・集計・分析を人手で行うことによる業務負荷の大きさ
また、VoC分類・集計・分析業務は担当者による目視作業が中心となっており、独自基準で細分化された分類を一定の品質で行うために多くの工数を要していました。特に苦情に関わるVoCについては、正確性と再現性が求められる一方で、業務負荷が大きく、継続的な運用においても改善の余地がありました。

こうした課題を背景に、大樹生命では、業務効率の向上、分析の均質化、そしてスピーディな情報共有を実現するため、VoC分析基盤の高度化を検討するに至りました。

「AI Central Voice」導入の決め手

複数ソリューションを比較検討した結果、機能とサポートの両面が決め手に

「AI Central Voice」の導入の決め手は、同社の導入後の伴走支援の考え方と機能の優位性です。
テックタッチ社の「ユーザーの声を聞き、プロダクトを磨く」という姿勢と取り組みには、強く共感しています。

複数のAI分析ソリューションを比較検討する中で、「AI Central Voice」を選定した理由は、大きく3点あります。

1. 分析で終わらず「経営に活かす」独自提案
「AI Central Voice」は単なる分析にとどまらず、分析結果から示唆を導き出し、改善につなげることを前提とした設計がなされている点に魅力を感じました。定量データとの掛け合わせや、コールセンター・マイページ・営業職員経由の声など、複数接点のデータを横断的に分析できる点は、今後の活用可能性を大きく広げると評価しています。

2. 導入後の活用まで見据えた伴走支援
分析ツールの導入にあたっては、「使いこなせるか」という点に不安もありました。しかし、テックタッチ社からは、レポート作成や真因分析、改善施策まで含めて伴走する支援体制の提案がありました。導入後の定着や活用まで共に歩もうとする誠実な姿勢に、長期的なパートナーとしての信頼を感じました。

3. 高精度な分類とAIダイジェストへの評価
分析精度も選定理由の一つです。チューニング後に高い精度（最大95%）で分類できる点と、データサイエンティストやAIエンジニアが多数在籍している点を評価しました。

チューニング後の精度が高く、継続的に活用できる点に安心感がありました。また、膨大なVoCを瞬時に要約・分析・俯瞰できる「AIダイジェスト」機能は、分析業務の効率化に大きく寄与すると期待しています。

これらに加え、データの海外移転を行わず、すべてのデータが国内環境で管理・処理できる設計が、当社の厳格なセキュリティ基準を満たしている点も導入の決め手となりました。

活用方法と効果

5年間で約8,000時間の業務効率化を見込む

現在、大きな業務負荷となっているのが苦情を中心とした分類・集計・分析作業です。これらの作業を自動化・効率化することで5年間で約8,000時間、年間では約1,600時間の業務削減を見込んでいます。
今後は苦情に加えて、マイページの照会や営業職員経由の照会など、より幅広いVoCを対象に分析を進めていく予定です。また、必要に応じて関係部署とも連携し、活用範囲を段階的に拡大していきます。
さらに、こうしたVoC分析の高度化により、FAQの改善精度向上や、お客さまの自己解決促進にもつなげていきます。

複数接点を横断した分析による改善サイクルの加速

これまでは、接点ごとに分析していた情報を横断的に活用するには工数がかかっていましたが、AI Central Voiceにより、営業職員、マイページ、電話といった複数接点のデータをつなぎ、どこに改善余地があるのかを迅速に可視化できるようになります。各接点のデータをつなぎ、どの手続きをマイページに実装すべきか、どこを改善すべきかなどを可視化し、改善サイクルを回すことを進めてまいります。

今後の展望

「いつの時代もお客さまのためにあれ」－創業以来のお客さま本位の精神

初代社長の団琢磨が遺した「いつの時代もお客さまのためにあれ」という言葉は、当社が創業時に掲げた価値観です。この「お客さま本位」の精神は、変わることなく誇りと伝統をもって、今も全従業員に受け継がれています。

この理念を実現するためには、お客さまが何を感じ、何を求めているのかをこれまで以上に正確かつスピーディーに把握することが不可欠です。生成AIを活用することで、これまでの手法では捉えきれなかった膨大な声をより深く分析し、得られた気づきを迅速にサービス改善へつなげていきます。
今後は、このAI分析から得られた気づきをFAQの充実やサービス向上など、お客さまとのあらゆる接点に還元していきます。お客さまの声をデータとして扱うのではなく、全社一丸となって「お客さまのために何ができるか」を考え抜く、その原動力にしていきたいと考えています。