Momentir

保険設計士は相談後に顧客メモを整理し、次のアクションをCRMへ再入力する作業に多くの時間を使います。メモは自由文、日程登録は別フローという構造のため、重要なフォローアップが抜けやすい状態でした。

Momentirで必要だったのは「AIが全部やる」印象ではなく、設計士が確認できる形で要約と次アクションの下書きを先に作り、運用負荷を減らすことでした。

相談メモを入力として受け取り、重要な文脈を要約し、次回日程やタスク候補を構造化結果として抽出するLLMパイプラインを設計しました。結果はCRMへ直接反映せず、設計士が確認・修正・承認できるUIを通す形にしました。

この構造により、モデル出力の不確実性をそのまま運用リスクにせず、反復入力や抜け漏れ確認にかかる時間を減らせました。体験全体も「自動処理」より「素早く確認して確定」に合わせています。

パイロットでは保険設計士12名が実際の相談メモで機能を使い、ユーザーインタビュー基準で日次の運用工数が約30%減ったことを確認しました。特にメモ要約や次回日程整理のような、反復的で抜けやすい作業への評価が高かったです。

この仕事で重要だったのはAI機能を追加したことよりも、人が最終判断を持ったままAIを運用フローへ自然に組み込める構造を作った点でした。