Hatch Technology NAGOYAの課題提示型支援事業では、現在8つの実証プロジェクトが進行中です。今回は、健康福祉局保険年金課とUSEN＆U-NEXT GROUPの株式会社TACTがタッグを組んで取り組むプロジェクト、「国民健康保険料未納をゼロへ！革新的技術で支える安心社会」の続報をお届けします。
11月末の実証開始から約2ヶ月が経過しました。現場では、AIによる自動架電と並行して、もう一つの大きな挑戦である「生成AIによるデータ分析」が佳境を迎えています。今回は、その裏側にある試行錯誤のプロセスにスポットを当てます。
※前回の記事はこちら
AI音声対話システムを活用した実証実験を開始しました【活動報告】
プロジェクトのおさらい
本プロジェクトでは、株式会社TACTの「AI音声対話システム」と「生成AI」を活用し、以下の3つのアプローチで国保料の未納ゼロを目指しています。
- AI音声対話システムによる納付期限前の案内：新規加入者へ早期に架電し、口座振替を案内。
- 多言語・やさしい日本語での案内：外国人の未納世帯へ、言葉の壁を越えたアプローチ。
- 生成AIによるデータ分析：過去の膨大なデータを分析し、最も効果的なアプローチ方法を発掘。
順調に進む「AI自動架電」とSMS連携
11月25日からスタートした「AIによる納付期限前の案内」は、順調に稼働を続けています。
対象となる市民の皆様へAIが電話をかけ、「口座振替の電子申請」をご案内するこの取り組み。12月からは、通話の中で希望された方にショートメッセージ（SMS）で申請用URLを即座に送信する機能も実装されました。
「電話で話して終わり」ではなく、その場ですぐに手続きのアクションに移れるスムーズな動線づくりを進めています。ミーティングでは、架電の接続率や、最後まで話を聞いていただけた方の割合（完了率）などの速報値が共有され、「どうすればもっと電話に出てもらえるか？」「留守番電話にはどう対応すべきか？」といった熱量の高い議論を交わしています。
生成AI分析の裏側
生成AI分析の精度を高めるには、質の高いデータが必要です。保険年金課からは、過去の滞納状況や交渉履歴など、膨大なデータが提供されました。しかし、行政のデータは元号（令和〇年など）で管理されていたり、独特のコード体系があったりと、そのままではAIが理解しにくい部分もあります。
そこで、TACT社のデータサイエンティストと市の職員が密に連携し、「この数字は何を意味しているのか？」「分析にはどの項目が必須か？」を一つひとつ紐解き、AIが学習しやすい形へとデータを整形（前処理）する作業を進めました。
生成AI分析で目指しているのは、職員の経験則だけでは見えなかった「隠れた正解」を見つけ出すことです。
- 「どの時間帯にかければ、最も話を聞いてもらえるのか？」
- 「そもそも、架電よりも文書の方が効果的な層はいるのか？」
これらの問いに対し、TACT社の生成AI環境を活用して多角的なシミュレーションを繰り返しています。12月の定例会では、サンプルデータを用いた初期分析の結果を見ながら、「この傾向は現場の感覚と合致する」「逆にここは意外な結果だ」といった活発な意見交換が行われました。
生成AIの活用により判明した「最適な架電タイミング（ゴールデンタイム）」や「効果的なアプローチ手法」といった分析結果は、今後の取り組みにおいて有効に活用してまいります。技術をもつTACTと現場の保険年金課のメンバーがお互いの専門知識を持ち寄り、ワンチームで課題解決に向かう姿勢が、このプロジェクトの推進力となっています。
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