[事例ニュース]

2025年7月7日(月)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　ヤマトコンタクトサービスは、ヤマトグループのコンタクトセンターで顧客サポート業務を担っている。顧客からは、荷物の配送状況に関する問い合わせを、問い合わせフォームを介したメールで受け取っており、FAQ（よくある質問と回答）システムの力を借りつつ対応している。

　同社によると、近年、ECの急速な普及から荷物の配送状況に関する問い合わせが増える中で、FAQのデータ件数が急増していて探しにくくなっていたほか、物流特有の言い回しが原因で情報の検索精度が下がっていたという。

　そこで、FAQデータの検索精度を高めるため、日本オラクルの生成AIサービス/クラウド基盤「Oracle Cloud Infrastructure（OCI）Generative AI」を導入。FAQデータをRAG（検索拡張生成）で扱うためのベクトルデータベースには、「Oracle Database 23ai」に備わる「Oracle AI Vector Search」（図1）を利用する。

図1：ベクトルデータベース検索機能「Oracle AI Vector Search」の概要（出典：日本オラクル）
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　これらのサービスから、問い合わせメールの内容をAIが読み取り、キーワード検索と意味検索の双方を活用し、適切な回答を提示できる仕組みを構築。合わせて、ナレッジを随時自動でAIに蓄積して活用する仕組みを整えている。

　効果として、自己解決可能な問い合わせに対するFAQデータのマッチ率を、従来の約2倍となる85%まで向上。宅急便の配送に関するメールでの問い合わせ対応業務の約20%をAIが代替している。