AIと人の連携で保険更新リストを100%カバー
Remolif株式会社とトヨタカローラ香川株式会社は、日本の自動車保険更新・販売支援にDyna.Aiを活用しています。AIによる大量発信、意向の把握、情報の構造化、人によるフォローアップを組み合わせた運用です。
課題は発信数だけではありません。販売店は大量の更新リストを処理し、不在や折り返しに対応し、詳しい相談が必要な顧客を見つけ、負担を管理する必要があります。店頭では、顧客との会話に集中しながら、正確な商品情報、確認事項、対話記録も必要です。
両社が求めたのは、反復作業を自動化しながら、相談、判断、関係構築、成約への責任を販売店のチームに残すAIと人の運用でした。
課題
日本では手動の更新案内を拡張しにくい
保険更新は自動車販売店にとって重要な顧客接点です。従来は一人ずつ連絡し、留守番電話や折り返しに対応し、詳しい相談が必要な人を見極めるために多くの時間を使っていました。
この方法では、保険の実質的な相談が始まる前に連絡を取るだけで多くの時間を使います。日本では生産年齢人口の減少もあり、人員を増やすだけでは解決しにくくなっています。
Dyna.Aiは、更新対象の全リストに対応しつつ、人の力を個別の支援が必要な顧客に向けるために導入されました。
導入
更新案内と販売支援をつなぐAIと人の運用
アウトバウンドの更新案内にはDyna.Ai Voice Agentを使い、Agent Builderで会話ロジック、本人確認規則、意向の分類、折り返し対応、構造化出力、後続アクションを設定します。
顧客の選定から自動発信、意向把握、情報整理、人によるフォローアップまでをつなぎます。AIが量と反復作業を担い、販売店の専門家が相談、判断、信頼関係、成約を担います。
業務フローの変化
顧客リストから、優先度の明確なフォローアップへ
更新が近い顧客を販売店の既存システムで選び、Dyna.Aiのワークフローに渡します。Voice Agentが初回連絡を行い、不在、留守番電話、会話の中断、折り返し依頼、契約者以外が出た場合にも対応します。
業務上の規則も会話に組み込めます。適切な顧客であると確認できない場合、機微な契約情報を伝えず、ふさわしい後続対応を手配できます。
やり取りの後は結果を構造化して記録します。顧客を、販売店のフォローアップ対象、後日再連絡が必要、現時点で関心なしなど、次の行動ごとに分けられます。
人のチームは、どこから対応すべきかを明確に把握できます。個別対応が最も価値を生む顧客を見つけるまで、更新リスト全体に繰り返し電話する必要を減らします。
成果
AIが店頭スタッフを支え、専門的判断は人が担う
連携は店頭での保険販売支援にも広がります。販売店で顧客と話している間、AIが関連商品情報や必要な確認事項、手順の注意点を提示し、会話を構造化された記録にまとめます。
目的は自律的な保険販売ではありません。登録された専門家が顧客との会話、助言、判断、最終決定を担います。AIは情報検索と事務作業を減らし、スタッフが顧客に集中できるようにします。
人が担う責任
更新対象リストを100%カバーし、人が必要な対応に集中
自動発信で更新対象リストの100%に大規模に対応します。意向を把握して、詳しい相談に進む顧客、後日折り返す顧客、現在は関心のない顧客を区別できます。
AIが対応範囲を広げ、情報を整理し、販売店チームは相談と成約に価値がある会話へより多くの時間を使えます。
店頭でも同じです。AIは検索、確認、記録を支援し、顧客関係と保険の判断には人が責任を持ちます。
