日本発の制御技術によるカスタマーセンターAI、2000万問題に全問正解Googleの超大型コンピューターにより7時間・2000万PoC実現

メンタルナビ（東京都西東京市 代表：村田芳実、日本心理学会認定心理士・人工知能学会会員）は、構造的応答制御技術とAI-PoCプロトコルを用い、生保説明AIを想定して1000万PoCの実験を行いましたのでレポートします。今まで、AIに関する育児、監査、自動運転のPoCと実証実験を行ってきました。今回は、金融機関ということで、2026年1月28日、生命保険のAIとしての実証実験を行いました。

弊社代表者は、生命保険会社で支社長、支社次長、教育主幹、広報責任者、お客様相談室責任者を歴任し、生命保険協会および生命保険文化センターの広報委員も務めました。このことから、現場の厳格な運用基準と規制要件を熟知しており、その知見をルールブック編纂とPoC設計に反映しています。
規制業界である生命保険は、保険業法や金融庁ガイドライン、AI利用ガイドラインによって、AIの利用については、厳しく規制されています。一方では、新契約費や事業費率は極力低く抑えるとともに、ソルベンシー・マージン（支払い余力）を高める必要があります。また、継続率の向上、事故対応の効率化が求められます。そこで、生保各社は、コールセンター・チャットボットなどの対人AIの活用を進めてきました。しかし、現実は期待通りの成果が上がっているとはいえません。

現在のAIの課題と解決法
IBMなどの最新の調査（2024-2025）では、生成AIを導入しようとする企業の約60〜70%が、PoC（実証実験）から本番運用へ進めずに立ち往生しています。主な理由:「出力の正確性と信頼性を欠く不適切な挙動（ハルシネーション）」がトップに挙げられています。「こんな不安定なものに顧客対応を任せられない」という評価です。
また、コールセンターAIの「対応が冷たい」「共感がない」といった苦情に関する研究は、近年かなり増えていて、特に“AI導入後の顧客体験の質低下”を扱う論文・産業レポートが複数存在します。「共感の欠如」「状況理解の浅さ」 として顧客に受け取られやすいと分析されています。AIは事務処理には強いが、心理的ケアには弱いという構造的課題があります。
AIは多くのデータから、確率の高い応答をするように設計されています。