2026年01月16日
## 要約：
本論文では、独立保険代理店の業務効率化を目的としたAIチャットボット「Axlerod」の設計、実装、評価について説明しています。自然言語処理や情報検索技術を活用し、保険契約の検索精度93.18%と平均検索時間の短縮を実現しました。エージェント支援型のAI活用事例として、保険テック分野への貢献が期待されます。
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## 翻訳：
arXiv:2601.09715v1 Announce Type: new
Abstract: 保険業界は、人工知能（AI）技術の導入、特にインテリジェントな会話型エージェントの分野においてパラダイムシフトを起こしています。チャットボットは、洗練されたAI駆動システムへと進化し、保険契約の推奨や請求のトリアージといった複雑なワークフローを自動化するだけでなく、動的でコンテキストに応じたユーザーエンゲージメントを可能にしています。本論文では、独立保険代理店の業務効率を向上させるために設計されたAI搭載型会話インターフェースであるAxlerodの設計、実装、および実証評価を紹介します。自然言語処理（NLP）、検索拡張生成（RAG）、およびドメイン固有の知識統合を活用し、Axlerodはユーザーの意図を解釈し、構造化された保険契約データベースにアクセスし、リアルタイムでコンテキストに関連する回答を提供するための堅牢な機能を実証しています。実験結果は、Axlerodの効果を裏付けており、保険契約の検索タスクにおいて全体的な精度93.18%を達成し、平均検索時間を2.42秒短縮しています。この研究は、特に消費者向けではなく、エージェント支援型のアーキテクチャに焦点を当てた、保険テックにおける企業グレードのAIアプリケーションに関する研究の発展に貢献します。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.09715)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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