マスミューチュアルは、ソフトウェア開発と顧客サポートにおける有望な進展を基盤として、人工知能（AI）への取り組みを加速させ、より自律的なプロセスへの移行を進めている。
同社は2026年第1四半期末までに、完全に自律的なソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）の実現を目指していると、同社のエンタープライズテクノロジー＆エクスペリエンス責任者であるシアーズ・メリット氏は述べた。創業174年を誇るこの保険会社は、プロジェクト要件の収集と草案作成、ドキュメント生成、セキュリティと品質保証のチェック、そして時間をかけたコードの改良を支援するエージェントをテストしている。エージェント導入前は、要件収集だけでスプリントサイクル全体を要していた。現在では数時間で完了できる。
ソフトウェア開発における初期テストでは、チームごとに35%の生産性向上が見られたとメリット氏は述べた。この数値は、チームメンバーを35%削減した場合（一部のメンバーは他のタスクに再配置）や、チームの規模を変えずに全体的なスループットが増加するかを確認した場合など、さまざまな構成で検証された。いずれの場合も、向上率は安定していた。
「どのように測定しても、同じ結果が得られました」とメリット氏は語った。「これにより、SDLCにおいてワープスピードで進むことができると確信しました」
とはいえ、メリット氏は企業全体でのAI自律化が一夜にして実現するとは考えていない。AI実験は企業全体で行われているが、慎重な実装が鍵となる。特に、機密性の高い顧客対応環境に移行する前には、モデルに対する大幅な検証と改良が必要だ。
新しいAIユースケースを評価する際、大規模に明確な価値を提供できる能力が重要な要素だとメリット氏は述べた。「ビジネスへの影響を定量化する方法を明確にするために、時間をかけます」
バーチャルアシスタントから自律エージェントへ
マスミューチュアルの自律的な取り組みは、AI対応バーチャルアシスタントの初期の成功を基盤としている。これにより、ファイナンシャルアドバイザーやカスタマーサービス担当者は、必要な情報をより迅速に見つけることができる。ITヘルプデスクやカスタマーサポートなどの領域では、これらのアシスタントは情報検索を超えて、協調的で自律的な行動へと進化している。
一部のITヘルプデスクコールへの初期導入では、必要な情報を迅速に表示し、チケット承認のために社内チームとのSlack会話を自動的に開始することで、通常5〜10分かかるセッションを約2分に短縮した。この迅速化により、従業員のNPSスコアが2桁の上昇を記録したとメリット氏は述べた。
マスミューチュアルは2026年に、コールセンター全体で自律的な機能を積極的に拡大する計画だと同氏は付け加えた。同社はまた、テキストベースのやり取りを超えて、テキスト、音声、そしてより複雑なやり取りを処理できるマルチモーダルエージェントの開発にも取り組んでいる。
最新基盤の構築
マスミューチュアルがAIへの取り組みを進められるのは、コア技術スタックを最新化する数年にわたる取り組みの成果でもある。近年、同社は19のコアシステムを6つに統合し、30万件以上の保険契約をレガシーシステムから移行した。これは同社史上最大の移行だった。
コアITの合理化と、データの整理およびアクセス方法の改善により、新しいAIツールの立ち上げと運用も容易になり、これもスピード向上に貢献している。多くの企業が特定のAIソリューションを構築すべきか購入すべきかを議論する中、メリット氏は柔軟なアーキテクチャにより、市場や同社のニーズが変化してもマスミューチュアルは方向転換できる立場にあると述べている。
「今構築して後で購入することに問題はありませんし、今購入して後で構築することにも問題はありません」と同氏は語った。「状況は日々変化しています。考えを変えられないという理由はありません」
自律化への道
自律システムへの移行には、いくつかの潜在的なハードルへの対処が必要だった。それには以下が含まれる。
- ハルシネーション（幻覚）。完全になくなったわけではないが、この文脈では「ほぼ対処済み」だとメリット氏は述べた。
- 思考の連鎖。多くのタスクでは、各アクションに対する監査可能な段階的推論と、誰が（または何が）どの決定をいつ行ったかの明確な記録が必要だ。メリット氏によると、これは一部のユースケースで存在している。
- 数学的推論。保険数理業務には強力な数学的推論能力が必要だ。マスミューチュアルは進捗を監視するために社内ベンチマークを使用しているが、「まだ成長の余地がある」とメリット氏は述べた。これらの数学的に高度なタスクは、品質が向上するまで優先度が低いままとなる可能性が高い。
信頼の醸成は、自律システムを拡大する上で極めて重要だ。メリット氏のチームは、コンタクトセンターとITヘルプデスク全体でモデルの「信頼スコア」を追跡し、定期的にユーザーフィードバックを収集している。あるケースでは、従業員に対して、より高品質な結果を生成するが時間がかかるモデルと、より速く動作するがエラーが多くなる可能性のあるモデルのどちらかを選択するよう求めた。従業員は、より良い結果を得るために待つことを選んだ。
同社はまた、新しいAIイニシアチブに対して本番環境準備チェックリストを使用しており、推論コスト、信頼スコア、従業員NPSなどの指標を1か所で追跡できるコンソールを開発している。これらの指標への一元的なアクセスにより、AIエージェントを管理する従業員は、時間の経過とともにパフォーマンスを評価するより良い方法を得ることができる。
AIエージェントがマネージャーにもたらす意味
まだ大きな組織変更は行われていないが、メリット氏は自律的なAIがマネージャーの役割を変える可能性が高いと述べた。「かつて非常に人間中心だった特定の機能では、人間中心と定量的またはデータ駆動型のバランスが取れたものになるかもしれません」と同氏は語った。よりデータ駆動型の例では、主にAIエージェントを監督する人物は「いくつかのKPIを監視し、継続的改善に向けてプロンプトを使用する」ことができるかもしれない。
自律的AIと生成AIの取り組みと並行して、マスミューチュアルは企業全体でAIツールとトレーニングを拡大し続けている。テクノロジーが進化するにつれて、従業員のマインドセットや働き方も進化するだろうとメリット氏は述べた。
「チームにそれを活用し、スーパーパワーに変える方法を教育することは、組織が多くの時間をかけて話し合ってきたことです」
