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 (5/6ページ)
既存のコールセンターAIが露呈させた「対応の冷たさ」を解決し、共感と論理を両立させる
⑦ AI-PoCプロトコルについての実験対象はGeminiのみであり、他のモデルの実験は行っていないので、事前確認が必要。
採用メリット
① 規制（説明責任、再現性、同調性抑制、過剰適応抑制、禁止行為回避）に対応可能
② ルールブックの編纂により、回答品質の高度化と一貫性が保持されること
③ RAGとの組み合わせ、PoCの結果をRAGに返すことで、ルールブックの自動更新が可能
④ 1000万PoCにより、エッジケースの網羅性が実現できる
⑤ 統計的意義：大量データにより統計検定が可能となり、安全性の数値化がエビデンスとなる
⑥ AIの不適切な挙動は抑え込まれ、ルール通りの回答を行うこと
⑦ PoCコスト：多人数で数年もかかり数億円のコスト→1人でコストは1日分の人件費とAI使用料のみ
ルールブックの概要
1. 医学的・統計的根拠（査定のバックボーン）
保険金支払いの可否を決める「引受査定」や「給付査定」の正当性を担保する資料です。
l 「標準診断名マスター（ICD-10/11）」: 病名ごとの厳密な分類コード。
l 「手術点数表（Kコード）」: どの手術が給付対象かを公的に定義する資料。
l 「生存率・罹患率統計（経験生命表）」: 保険料算出の根拠となるデータ。
l 最新の医学ガイドライン: 「この病態は『入院』とみなすべきか『外来』か」を判断する最新の医学的定義。
