SBI生命、生成AIでコールセンターの後処理をゼロ化｜年間約5,000時間削減見込み

更新日 2026年07月01日

【この記事はこんな方におすすめです】

コールセンター業務の効率化に関心がある方

保険業界におけるAI活用の最新動向を確認したい方

後処理ゼロ化を支えるAIシステムの特徴
背景と狙い
AI最強ナビ編集部コメント

SBI生命保険は6月26日、AIトランスフォーメーション（AX）の中核施策として、コールセンターにおける後処理業務を完全自動化するシステムを内製開発し、6月25日より本格導入したと発表しました。

従来、通話後の履歴入力や要約などの後処理業務には、1通話あたり平均約3.5分を要していました。今回の導入により、後処理業務を原則不要にし、年間約5,000時間の業務削減を見込んでいます。

後処理ゼロ化を支えるAIシステムの特徴

後処理業務の完全自動化：通話後に発生する履歴入力や要約などの後処理業務を、原則不要にします。
生成AIによる一気通貫の処理：Anthropic社の大規模言語モデル「Claude Sonnet 4.6」をAmazon Bedrock上で活用し、通話内容の解析・要約・記録作成・入力処理までを自動化します。
AWS基盤の採用：システム基盤にはAmazon Web Services（AWS）を採用し、拡張性とセキュリティを確保しています。

背景と狙い

近年、労働力人口の減少や顧客ニーズの多様化への対応は、コールセンター運営における共通課題となっています。
特に、通話後の履歴入力や要約といった後処理業務は、オペレーターの負担になりやすく、応対品質のばらつきや応対待ち時間の長期化にもつながっていました。

SBI生命は、こうした課題を解決するため、生成AI技術を組み込んだシステムを約5カ月で内製開発しました。従来の「人が対応し、人が記録する」前提から脱却し、AIが処理を担い、人は顧客価値の創出に集中する次世代型のコールセンターへの転換を進めます。

AI最強ナビ編集部コメント

コールセンターの後処理業務は、1件あたりの時間は短く見えても、件数が積み重なるほど大きな負担になりやすい領域です。
今回の発表では、1通話あたり平均約3.5分の作業を原則不要にし、年間約5,000時間の削減を見込んでいるとしており、業務改善のインパクトをイメージしやすいと感じました。

個人的には、後処理を「減らす」のではなく「原則なくす」としている点に、業務設計の踏み込みを感じました。

AI導入では、一部の作業を補助する形で活用されるケースもあります。一方で今回のように、後処理業務を原則不要にする前提でプロセスを見直すことで、現場の働き方そのものを変えるきっかけになりそうです。

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参考ニュースソース

SBI生命、AIトランスフォーメーション（AX）を加速　コールセンターの「後処理ゼロ化」を実現

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