【金融×CS自動化】東京海上日動コンタクトセンターにPKSHA+CTC連携で生成AI

東京海上日動が、PKSHA TechnologyのAIプロダクトとCTC(伊藤忠テクノソリューションズ)の基盤を組み合わせて、コンタクトセンター主要業務にAIを導入した、という事例です。

2026年3月から運用開始で、東京海上日動コミュニケーションズが担うコンタクトセンターが対象。通話のリアルタイムテキスト化と回答案の自動提示を組み合わせ、入電から終話後の管理業務までをAIで一貫支援する設計です。

僕が注目したのは「PKSHAのAI+CTCの基盤運用」という役割分担です。 1社のSaaSを丸ごと入れるのではなく、AIエンジンとシステム基盤を別々のプロバイダで組み立てた点が、自社設計の参考になります。

コンタクトセンター業務の課題

金融系コンタクトセンターには、こんな構造的な課題があります。

東京海上日動コミュニケーションズの場合、対象規模は年間約200万件超の入電。このスケールだと、1件あたり数十秒の改善でも、組織全体で数万時間の効果になります。

公式リリース(2026-03-04)とCTC・PKSHA双方のプレスリリースを総合すると、以下の構成です。

ポイントは「役割分担で組み立てた」点です。 AIエンジン(PKSHA)、システム基盤(CTC)、業務オーナー(東京海上日動コミュニケーションズ)が分かれている構造で、金融業界の高い品質・セキュリティ要件を満たす設計になっています。

公式リリースで報告された主要な数値は以下です。

注意点として、これは「最大値」の見込み数値で、実運用での確定値ではありません。また、AIの自動応対で完結する話ではなく、「オペレーターの応対をAIが支援することで時間短縮する」モデルです。

「AIが全部代わりに対応する」のではなく、「人が対応する時間が短くなる」という解釈が正確です。生み出された時間を専門性の高い領域に振り向ける、という方針が公式で明示されています。

ここからが本題です。年商5億規模の会社や、コールセンター数十席規模で同じ思想を取り入れるならどう削るか。

項目	東京海上日動	中小企業(年商5億・コールセンター10席)
対象	年間200万件超の入電	月数千〜数万件の入電
ツール	PKSHA + CTC(自社設計)	コンタクトセンター向けAI SaaS(月数万円〜の従量課金、2026年6月時点。要最新価格確認)
月額費用	(非公開・大規模)	推定月5〜30万円(席数・通話量による、2026年6月時点)
初期費用	(非公開・カスタマイズ前提)	推定 50〜200万円(プロンプト・FAQ整備+音声認識チューニング+CRM連携)
体制	業務側+SIer+AIベンダーの三者体制	既存CS+外部支援月10〜20時間
期間	段階展開(年単位)	3〜6ヶ月でPoC→部分運用

(難易度=数字小さいほど簡単)

スコア根拠は以下です。

「PKSHAやCTCのソリューションを入れればCS時間が30%減る」わけではありません。

通話ログの整理→FAQ・応対マニュアルの構造化→音声認識のチューニング→AI提示のオペレーター運用→効果測定、の5ステップで初めて、現場で安全に回せる体制になります。

特に金融・保険系は「AIが回答したことの責任」が論点になるので、最終判断を人が引き取る前提を崩さないことが大事です。

市野

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愛知県岡崎市でAI活用支援を手がける一人社長。中小企業の現場でAIを実装してきた経験から、他社事例を「うちで再現するには」の視点で読み解いて発信中。

執筆メンバー市野佑馬

愛知県岡崎市を拠点に、中小企業向けのAI活用支援を提供。ChatGPT・Claude Code等を活用した業務自動化やSEO・広告運用の内製化を支援。経営者が自らAIを使いこなせる体制づくりをサポートしている。