事例研究

Project Overview

課題

【プロジェクト総括（Overview）】

解決策

労働法コンサルティングに豊富な実績を持つ大手法律事務所様において、個人顧客からの相談件数の急増に伴い、弁護士の対応工数がひっ迫するという課題が顕在化していました。AMELAは、LLM（大規模言語モデル）を基盤としたAI法律相談チャットボットをわずか2ヶ月で構築。弁護士が蓄積してきた法令データをAIが学習し、エンドユーザーの質問を文脈に沿って理解したうえで、該当する法律情報をわずか3秒で検索・提示する仕組みを実現しました。結果として、個人顧客からの相談件数が1.5倍に拡大、問い合わせ対応時間を60%短縮し、最新の法改正情報の自動更新による正確な回答提供も達成しています。

技術構成

【プロジェクト情報】

成果

Challenges

要件変更への追従

【プロジェクト総括（Overview）】

運用を見据えた設計

労働法コンサルティングに豊富な実績を持つ大手法律事務所様において、個人顧客からの相談件数の急増に伴い、弁護士の対応工数がひっ迫するという課題が顕在化していました。AMELAは、LLM（大規模言語モデル）を基盤としたAI法律相談チャットボットをわずか2ヶ月で構築。弁護士が蓄積してきた法令データをAIが学習し、エンドユーザーの質問を文脈に沿って理解したうえで、該当する法律情報をわずか3秒で検索・提示する仕組みを実現しました。結果として、個人顧客からの相談件数が1.5倍に拡大、問い合わせ対応時間を60%短縮し、最新の法改正情報の自動更新による正確な回答提供も達成しています。

Solution

労働法コンサルティングに豊富な実績を持つ大手法律事務所様において、個人顧客からの相談件数の急増に伴い、弁護士の対応工数がひっ迫するという課題が顕在化していました。AMELAは、LLM（大規模言語モデル）を基盤としたAI法律相談チャットボットをわずか2ヶ月で構築。弁護士が蓄積してきた法令データをAIが学習し、エンドユーザーの質問を文脈に沿って理解したうえで、該当する法律情報をわずか3秒で検索・提示する仕組みを実現しました。結果として、個人顧客からの相談件数が1.5倍に拡大、問い合わせ対応時間を60%短縮し、最新の法改正情報の自動更新による正確な回答提供も達成しています。

• 【プロジェクト総括（Overview）】

• 労働法コンサルティングに豊富な実績を持つ大手法律事務所様において、個人顧客からの相談件数の急増に伴い、弁護士の対応工数がひっ迫するという課題が顕在化していました。AMELAは、LLM（大規模言語モデル）を基盤としたAI法律相談チャットボットをわずか2ヶ月で構築。弁護士が蓄積してきた法令データをAIが学習し、エンドユーザーの質問を文脈に沿って理解したうえで、該当する法律情報をわずか3秒で検索・提示する仕組みを実現しました。結果として、個人顧客からの相談件数が1.5倍に拡大、問い合わせ対応時間を60%短縮し、最新の法改正情報の自動更新による正確な回答提供も達成しています。

• 【プロジェクト情報】

Technical Structure

Infrastructure

【プロジェクト情報】

Framework

Data Processing

Key Metrics & Results

• 主要KPI: —
• 運用改善: —
• 品質向上: —